Informație

Transmisibilitatea variantei de virus: date empirice sau forma proteinei în vârf?

Transmisibilitatea variantei de virus: date empirice sau forma proteinei în vârf?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ei bine, mai întâi nu sunt în domeniul biologiei sau al științelor medicale. Din moment ce zilele astea așteptăm oamenii de știință să ne spună dacă varianta indiană a SARS Cov 2 este mai transmisibilă decât virusul original, așa că îmi vin în minte aceste două întrebări:

  1. Confirmă oamenii de știință creșterea transmisibilității pe baza datelor empirice?
  2. Pot oamenii de știință să știe cât de transmisibilă este varianta pe baza cât de bine se leagă proteina spike de receptorii celulei, de exemplu, făcând o simulare a formei pliate 3D a vârfului pe baza codului său din genom?

În general, se bazează pe (1). Pentru a cita site-ul:

Variantele care sunt cauza cea mai mare îngrijorare pot:

  • răspândit mai repede,
  • eludați imunitatea naturală sau legată de vaccin,
  • provoacă boli mai severe,
  • evita detectarea prin testele disponibile sau
  • sunt mai puțin sensibili la tratament.

Dacă te uiți la caracteristicile pe care ei spun că le caută în variante, cea pe care o menționează prima este „răspândirea mai rapidă” - singura modalitate de a spune asta este să te uiți la genetică și cât de des apare varianta într-o relație cu un punct de timp anterior. Punctul 2 poate fi văzut doar prin testare - persoanele care au avut o infecție se infectează din nou? Punctul 3 - uitați-vă la severitatea bolii la pacienți.

Sunt sigur că până acum înțelegi deriva; supravegherea este răspunsul - toate datele empirice.

(2) poate sau nu poate ajuta, tot ceea ce face este să vă spună afinitatea potențială pentru un receptor, care este doar o parte a transmisibilității. De fapt, în general, trebuie să așteptăm apariția unei variante (nu are rost să urmărim fiecare; fiecare infecție va avea o formă de variantă la unii dintre virionii produși - există ca cvasispecie), înainte de a avea loc modelarea. În plus, modelarea este de fapt o metodă destul de proastă de a afla dacă virusul se va lega de un receptor. Consultați această lucrare și vedeți că mulți dintre familia Mustelid au o legare slabă prin modelare, dar în realitate se infectează cu ușurință cu SARS-CoV-2.

Mulți alți factori intră în transmiterea virală, cum ar fi titrul viral la pacient, numărul de particule virale vărsate în fiecare picătură/aerosol, capacitatea de supraviețuire a particulelor în aer/picătură/aerosol etc.

Iată o lucrare drăguță de la PNAS care acoperă caracteristicile biologice ale transmisibilității pe baza unei analize statistice/de modelare. Deși acest lucru nu abordează în mod specific SARS-CoV-2, acoperă o mulțime de caracteristici care sunt analizate pentru o transmitere sporită a virușilor în general.


Transmisibilitatea variantei de virus: date empirice sau forma proteinei în vârf? - Biologie

După luni de transmitere de la om la om au apărut linii divergente SARS-CoV-2.

Nomenclatura este dezbătută, dar numele de descendență PANGO sunt: ​​B.1.1.7, B.1.351 și P.1.

Aceste descendențe prezintă o serie de modificări de aminoacizi, în special în proteina S.

B.1.1.7, B.1.351 și P.1 pot fi mai transmisibile, efectul lor asupra severității bolii este incert.

Unele mutații în B.1.351 și P.1 pot afecta legarea anticorpilor sau eficiența vaccinului.


Introducere

La 31 decembrie 2019, Biroul de țară al Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) a fost informat despre cazuri de pneumonie cu etiologie necunoscută detectate în orașul Wuhan, provincia Hubei 1,2. Până în perioada 11-12 ianuarie 2020, autoritățile chineze au identificat un nou ARN învelit monocatenar, cu sens pozitiv Betacoronavirus, cu genom de 30.000 de nucleotide în lungime, aparținând Coronaviridae familie, legată de coronavirusul sindromului respirator acut sever (SARS-CoV) care a provocat un focar global în 2002–2004 3 . Denumit inițial nCoV-2019 (noul Coronavirus 2019), virusul a apărut probabil din mai multe evenimente de recombinare la lilieci și pangolini 4 , iar ulterior a fost introdus în populația umană prin transmisii zoonotice 1,5, iar ulterior a fost redenumit SARS-CoV-2 și recunoscut ca agent etiologic al bolii cu coronavirus 2019 (COVID-19) 6 . Investigațiile epidemiologice și analizele filogenetice au confirmat prompt transmiterea SARS-CoV-2 de la om la om pe calea aerului 3,7 . În urma răspândirii sale la nivel mondial, OMS a declarat focarul drept urgență de sănătate publică de interes internațional pe 30 ianuarie 2020 și pandemie pe 11 martie 2020. Începând cu 16 decembrie 2020, SARS-CoV-2 s-a răspândit. în 216 țări cu aproape 74 de milioane de cazuri confirmate și peste 1,6 milioane de decese 8 .


Rezultate si discutii

Prezentare generală epidemiologică a epidemiei italiene SARS-CoV-2

Italia a fost una dintre primele și cele mai afectate țări din lume. Până la 31 octombrie 2020, Ministerul italian al Sănătății și Departamentul Protecției Civile au raportat 1,38 milioane de cazuri totale legate de SARS-CoV-2 și 49.261 de decese 9 . Primele cazuri importate confirmate datează din 30 ianuarie 2020, când doi turiști din Wuhan, China, au fost testați pozitiv pentru SARS-CoV-2 la Roma (Fig.  1a). Pe 17 februarie 2020, guvernul italian a confirmat primul caz dobândit la nivel local într-un oraș mic din nordul Italiei (Codogno, regiunea Lombardia) 10 . Trei zile mai târziu, în orașul Padova a fost raportat primul deces cauzat de COVID-19 în Italia, un bărbat de 78 de ani. Pe măsură ce epidemia s-a răspândit rapid în toată țara, stabilind Italia drept unul dintre principalele hotspot-uri SARS-CoV-2 11 , guvernul italian a declarat o Urgență de sănătate publică de importanță națională, permițând introducerea de măsuri de restricție pentru a limita noile infecții 12 . În efortul de a aplatiza curba epidemiei, măsurile de blocare de Faza I au fost introduse pentru prima dată pe 7 martie 𠄸 2020 în 11 municipalități din nordul Italiei, unde au avut loc cele mai multe cazuri, și s-au extins până pe 11 martie la întreaga țară (fig. .  1a). Descrisă ca fiind cea mai mare izolare din istoria Europei 13 , mobilitatea cetățenilor a fost restricționată, cu excepția motivelor „întemeiate” la locul de muncă sau de sănătate. Un mandat universal de mască a fost necesar în orice moment în aer liber. Au fost suspendate, de asemenea, școlile, activitățile universitare, evenimentele publice/culturale și competițiile sportive la nivel național, precum și activitățile comerciale neesențiale. Granițele cu alte state au fost închise, iar în interiorul țării transportul public a fost limitat sau închis.

A Cronologia evenimentelor cheie după primele cazuri confirmate de infecție cu SARS-CoV-2 în Italia. b Curba epidemiei care arată progresia numărului zilnic de infecții virale raportate în Italia de la începutul epidemiei în martie (negru) și modificări în Re estimări în aceeași perioadă (verde), cu fazele de blocare indicate în partea de jos. c Harta cazurilor cumulate de SARS-CoV-2 la 100.000 de locuitori în Italia până în octombrie 2020.

Pe măsură ce numărul zilnic de infecții virale a scăzut, măsurile de sănătate publică au fost relaxate progresiv printr-o fază a II-a (4 mai), care a permis vizite la membrii familiei care locuiesc în aceeași regiune și reluarea unor activități comerciale și o fază a III-a (15 iunie). ), care a permis redeschiderea afacerilor și reluarea călătoriilor în interiorul țării, dar a lăsat în vigoare mandate de mască și interdicții ale întâlnirilor la scară largă. O încetinire semnificativă a numărului de infecții de la începutul lunii mai 2020 (Fig.  1b) a validat eficacitatea restricțiilor de Faza I.

După o perioadă de recesiune epidemică aparent stabilă, cu foarte puține cazuri noi detectate între iunie și august, un nou val epidemic a lovit țara, rezultând o incidență mai mare decât înainte. Suprapunerea curbei epidemiei raportate și estimările dinamice ale numărului efectiv de reproducere, Re, pe parcursul celor trei perioade majore (primul val, recrea, al doilea val) ale epidemiei italiene, a relevat un model interesant (Fig.  1b ). Re oferă o măsură a numărului mediu de infecții secundare cauzate de o singură persoană infectată: o epidemie în creștere este de obicei caracterizată de Re >𠂑, în timp ce Re <𠂑 indică nicio creștere. Cum era de așteptat, Re valorile au fost estimate a fi Ϣ la începutul răspândirii exponențiale a SARS-CoV-2 în Italia și au scăzut rapid la valori ρ după începerea măsurilor de blocare a fazei I. Cu toate acestea, între sfârșitul lunii iunie și sfârșitul lunii august, prin blocările din faza II și III, Re valorile au arătat un comportament oscilant, cu vârfuri progresiv mai mari (ϡ), în ciuda numărului constant scăzut de infecții nou detectate. Pe măsură ce infecțiile și spitalizările au început să crească în septembrie, Re a scăzut temporar aproape de 1, pentru a crește din nou până la jumătatea lunii octombrie, chiar înainte de începerea noii creșteri exponențiale a cazurilor infectate, în curs de desfășurare. Într-adevăr, până la 31 octombrie, toate regiunile italiene, deși cu rate diferite, au fost lovite de epidemie (Fig.  1c). Creșterea rapidă a pacienților cu COVID-19 care necesită spitalizare în primele luni ale anului 2020, precum și Re oscilațiile din timpul perioadei de recesiune epidemică sugerează că virusul circula în mod criptic printre grupurile de transmisie nedetectate. În acest timp, au existat, posibil, mii de infecții ușoare sau asimptomatice printre rezervoarele nedetectate (ascunse) care au precedat fiecare fază de creștere exponențială a fiecărui val epidemic 14,15. Într-adevăr, reapariții dramatice ale cazurilor după relaxarea intervențiilor stricte de sănătate publică (adică ordinele de a rămâne acasă) care au redus temporar răspândirea epidemiei au fost observate și în alte câteva țări europene (de exemplu, Marea Britanie, Franța și Germania, printre altele).

Reconstrucția filogenetică a epidemiei italiene SARS-CoV-2

Pentru a investiga în continuare, am cuplat datele epidemiologice cu analiza filodinamică a 714 secvențe virale disponibile în prezent de la pacienții italieni, prelevate între 30 ianuarie și 1 octombrie 2020 (vezi Metode). Dinamica populației virale a fost evaluată folosind estimări coalescente non-parametrice ale mărimii efective a populației (Ne) de-a lungul timpului (o măsură a diversității virale reprezentând numărul de genomuri diverse care contribuie la generația următoare), având în vedere o colecție de istorii evolutive plauzibile cu probabilitate maximă (ML) deduse din datele secvenței virale. Deși s-au putut observa modele distincte în Ne estimările, toate reconstrucțiile sunt de acord cu o creștere a Ne până la sfârșitul lunii martie 2020, echivalând cu creșterea numărului de cazuri raportate (fig.ਁ suplimentară). Modelul cel mai potrivit (adică colecția de copaci cu cea mai mare probabilitate, jurnal L > �,120) descrie, de asemenea, o scădere constantă, continuă a Ne până în octombrie (Fig. Suplimentarਁ, model A), reflectând posibil impactul măsurilor de izolare asupra populației virale. La fel de Ne este legat de diversitatea genetică virală, acest model poate indica faptul că, în ciuda creșterii rapide a cazurilor la sfârșitul verii, populația virală și-a menținut o diversitate mai scăzută în comparație cu lunile anterioare ale epidemiei. Acest lucru este în concordanță cu o reducere a importurilor virale, probabil ca rezultat al intervențiilor globale de sănătate publică, cum ar fi interdicțiile de călătorie. Două modele alternative deduse din arbori similari ca valoare a probabilității cu modelul cel mai potrivit, arată fie o tendință descendentă similară, urmată de o creștere pronunțată a Ne între septembrie și octombrie (modelul B), sau o creștere mai lentă, dar constantă a Ne între aprilie și octombrie (tip C). Ambele reconstrucții sunt în acord cu o creștere a viralității Ne, corespunzând unei creșteri exponențiale a infecțiilor cu SARS-CoV-2 în timpul celui de-al doilea val epidemic. Împreună, cu oscilațiile deduse ale Re Valorile în urma primului val epidemic, analizele sugerează persistența unei dinamici complexe de transmitere pe toată perioada recesiunii epidemice, implicând indivizi asimptomatici sau ușor afectați nedetectați. Chiar și luând în considerare Ne valorile deduse din arbori ML cu probabilitate mai mică, ajungem la o concluzie analogă—reducerea generală a Ne după aprilie, dar fluctuații repetate de-a lungul recesiunii și al celui de-al doilea val epidemic (figura suplimentarăਁ, curbe negre).

Comparația longitudinală a tiparelor de diseminare a SARS-CoV-2 de-a lungul timpului în diferite regiuni italiene arată că faza de dinaintea blocării a fost caracterizată printr-o creștere exponențială a numărului de cazuri și decese confirmate zilnic de COVID-19, cu cea mai mare incidență în nord-vest, urmată de o scădere semnificativă în toate regiunile ca urmare a măsurilor de izolare (fig.ਂ suplimentară). Până la sfârșitul lunii august 2020, datele epidemiologice arată, de asemenea, transmiterea crescută și susținută în regiunile Sud și Insulare, posibil determinată de răspândirea interregională prin grupuri mici de familie/rețele sociale. Aceste regiuni sunt principala destinație turistică pentru italieni, iar majoritatea restricțiilor privind călătoriile internaționale erau încă în vigoare în timpul fazei III 16 . Proporția filiațiilor și distribuția specifică regională în diferite părți ale țării sunt indicative pentru mai multe evenimente fondatoare independente (Fig.  2b). De exemplu, descendența A, predominantă în Sicilia, a fost detectată în lanțurile de transmisie legate epidemiologic care par a fi legate de imigranții sosiți din Africa de Nord în timpul fazei III târzii 17 . Interesant este că numărul descendențelor circulante s-a schimbat de-a lungul timpului (Fig. Suplimentarਃ). Sublinietatea B.2 a fost prima identificată în ianuarie, marcând introducerea primară a cazurilor importate din China (prezentată în Fig.  2 ). Între februarie și aprilie, sublinii suplimentare, cum ar fi.

A Frecvența filiațiilor și sub-filiațiilor SARS-CoV-2 în macroregiuni italiene. b Distribuția celei mai răspândite filiații și sub-filiații în întreaga țară.

B.1, B.1.1 și B.1.5 au apărut în nordul și centrul Italiei, epicentrul primului val epidemic, reflectând probabil importurile ulterioare 18 . La începutul blocării Fazei II din mai, care a urmat o scădere dramatică a cazurilor, doar B.1. și au fost detectate sub-filiații B.1.1. În perioada de recesiune epidemică dintre iunie și iulie, mai multe sublinii au cocirculat din nou. Cu toate acestea, al doilea val ulterior a fost dominat de B.1.1 (septembrie) și B.1. (octombrie) (Fig.ਃ suplimentar). Întrucât măsurile din faza II și III au permis călătoriile intra- și, respectiv, inter-regionale, în timp ce granițele țărilor au rămas în cea mai mare parte închise (cu excepția țărilor europene care fac parte din acordul Shengen), este plauzibil ca în primul val epidemic să fi rezultat eterogenitate. de la evenimentele fondatoare inițiale asociate cu călătoriile internaționale și apoi propagate prin mobilitatea în interiorul statului în timpul recesiunii epidemice. Cu toate acestea, astfel de inferențe bazate pe secvență ar trebui interpretate cu prudență din cauza părtinirii inerente de eșantionare a genomilor de lungime completă SARS-CoV-2 disponibile în prezent de la pacienții italieni, care ar putea afecta rezultatele și limita generalizarea acestora 18 .

În setul nostru de date de secvență, numai Lombardia (Nord-Vest, regiunea cea mai afectată până acum), a furnizat un număr robust de genomi virali (n =�), care la rândul său corespunde aproximativ unui genom disponibil la fiecare 450 de cazuri pozitive. Abruzzo din centrul Italiei este a doua cea mai reprezentată regiune în ceea ce privește genomul disponibil (n =�), în timp ce multe alte regiuni, inclusiv Liguria (Nord-Vest), Umbria (Centru) și Calabria (Sud), nu sunt reprezentate în mod cuprinzător (Fig.  3a), afectând astfel capacitatea noastră de a caracteriza în -aprofundare a epidemiologiei moleculare SARS-CoV-2 la nivel regional.

A Harta Italiei care arată numărul de secvențe de genom SARS-CoV-2 în funcție de regiune. Mărimea cercurilor indică numărul de noi genomi disponibile de la începutul epidemiei în Italia. b Arborele de probabilitate maximă rezolvată în timp de 1421 de secvențe SARS-CoV-2, inclusiv 714 din Italia (cercuri roșii). c Diagrama de coarde a numărului estimat de fluxuri de migrație între zonele geografice. d Frecvența originilor geografice estimate pentru grupurile de transmisie identificate care implică Italia și care provin din lunile ianuarie până în octombrie 2020. e Frecvența secvențelor italiene (eșantionate din ianuarie până în octombrie) clasificate ca negrupate (gri) sau aparținând clusterelor cu origini italiene (albe) sau non-italiene (negru).

Cu toate acestea, modelele evolutive ale virusului deduse de filogenie sunt utile pentru a corobora datele epidemiologice, a testa ipotezele privind factorii care conduc dinamica epidemiei și pentru a evalua intervențiile de sănătate publică, cum ar fi ordinele de a rămâne acasă. În acest scop, am scalat în timp cei mai buni arbori de 100 ML din toate genomurile complete SARS-CoV-2 disponibile de la pacienții italieni și am dedus locația cea mai probabilă a fiecărui nod intern (secvența ancestrală) în copaci (a se vedea Metode pentru detalii ). Topologiile generale ale arborilor deduși au fost foarte asemănătoare, iar regresia liniară a distanțelor genetice de la rădăcină la vârf față de datele de eșantionare a indicat un semnal temporal suficient în datele secvenței (Fig.਄ suplimentară). Deși rata evolutivă a SARS-CoV-2 în Italia a fost oarecum mai mică (1,44 ×� � substituții de nucleotide/sit/an) decât valorile obținute pentru epidemia mondială 19,20 , cel mai recent strămoș comun ) din secvențele italiene disponibile, au variat între 2 ianuarie și 26 ianuarie (în medie 14 ianuarie) 2020, în concordanță cu data primului caz confirmat (30 ianuarie). În mod similar, nodul rădăcină (originea) al unui arbore ML la scară temporală, incluzând atât italiana (n =�) și secvențe de referință la nivel mondial (n =�) a fost plasat în China (probabilitate de 99,8%), cu un TMRCA care datează de la începutul lunii decembrie 2019, în acord cu datele epidemiologice disponibile 21,22, validând în continuare inferența noastră de filogenie. Arborele (Fig.  3b) prezintă în mod constant majoritatea secvențelor italiene intercalate cu tulpini de virus colectate în alte țări. Acest model, la fel ca cel observat în altă parte 23 , confirmă că apariția tulpinilor SARS-CoV-2 în timpul primului val epidemic a fost favorizată în principal de expunerea la călătorii în timpul fazei de pre-lockdown, mai degrabă decât de răspândirea interregională. Conform estimării fluxurilor de migrație, am examinat în continuare potențialul rol italian ca exportator de SARS-CoV-2.Numărul de tranziții de stat în și din Italia (Fig.  3c) se bazează în mare măsură pe numărul și natura secvențelor care sunt incluse din alte locații. Independent de setul de date și în conformitate cu informațiile epidemiologice, majoritatea surselor geografice ale introducerilor sunt atribuite Europei (Fig.  3c ). Au fost identificate clustere de transmisie presupuse bine susținute (valori bootstrap 㺐%) în cadrul filogeniei pe baza unui prag de distanță genetică predefinit, care poate detecta secvențe legate epidemiologic (vezi Metode). Clusterele care conțin cel puțin o secvență italiană au fost considerate de interes pentru estimarea originilor temporale și spațiale ale transmisiei. Originile temporale ale fiecărui cluster au fost derivate din vârsta estimată de ceas a MRCA a tuturor secvențelor aparținând clusterului. Originile spațiale au fost deduse folosind reconstrucția stării ancestrale a probabilității comune, având în vedere țara cunoscută de eșantionare a nodurilor de vârf (secvențe eșantionate) din arbore. După cum era de așteptat, numărul de clustere (bine susținute) formate pe parcursul epidemiei a fost în mare măsură influențat de numărul de eșantioane contemporane (Fig.  3d), limitând concluziile cu privire la rata formării clusterelor în timp. Originile geografice estimate ale fiecărui cluster au reflectat distribuția eșantioanelor între secvențele de referință, în mare parte limitate la Europa și America de Nord. Cu toate acestea, după aprilie, grupurile de transmisie au putut fi urmărite doar până în Italia, ceea ce sugerează o transmitere foarte localizată în urma implementării măsurilor de blocare a fazei I. Fiecare secvență italiană a fost apoi clasificată fie ca neclustered (adică, niciun cluster cu nicio altă secvență cu bootstrap 㺐%), fie aparținând unui cluster local (tot italian). Secvențele italiene din clustere bine susținute, inclusiv și care provin din tulpini non-italiene, au fost clasificate ca aparținând clusterelor “outside”. În cele din urmă, fiecare cluster bine susținut pentru care o singură țară nu a putut fi atribuită cu o probabilitate de 㺐% ca fiind cea de la originea acelui cluster, a fost, de asemenea, considerat a fi un cluster extern (deși necunoscut ca origine). Acest lucru a relevat modele distincte între ianuarie, februarie–iulie și august (Fig.  3e). Toate secvențele italiene obținute în ianuarie aparțineau unor clustere de origine străină, demonstrând influența introducerilor din exterior înainte de instituirea blocajelor. Fracția predominantă a fost rapid înlocuită cu secvențe aparținând clusterelor de origine locală și secvențe neclustate, ceea ce sugerează o potențială subeșantionare. Luna septembrie, când al doilea val epidemic era în creștere, au dominat în mare măsură secvențele de origine locală, fără secvențe de origine străină. Fracția de secvențe eșantionate în august (75%) a fost în afara intervalului de încredere de 95% (

50%) pentru fracția din lunile rămase, subliniind contribuția semnificativă a transmisiei locale pe secvențele eșantionate în septembrie. Cu toate acestea, profilul mutațional specific al secvențelor italiene (Fig.  4a ), relativ la referința Wuhan ( <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"NC_045512"," term_id":"1798174254","term_text":"NC_045512">> NC_045512), a oferit, de asemenea, unele dovezi ale unor tulpini recent importate în timpul blocării Fazei III, când interdicțiile de călătorie au început să fie atenuate. În special, 97,34% (n =�) dintre secvențele disponibile au purtat mutația care codifică pentru modificarea aminoacizilor D614G (coordonată genomică: 23403A > G) în proteina Spike a SARS-CoV-2, în timp ce restul de 2,66% (n =�) secvențele au afișat secvența de nucleotide care codifică tipul sălbatic D614. Mutația D614G a fost asociată cu o infecțiozitate mai mare și o transmisibilitate mai mare, fără efecte asupra rezultatelor severității bolii 24� , deși unele dintre aceste constatări au fost recent puse sub semnul întrebării 27 . Frecvența polimorfismului D614G în regiunile italiene de-a lungul timpului (Fig.  4b) arată că G614 a devenit rapid dominant în timpul primului val epidemic și a rămas singurul detectat în secvențele disponibile prin primele două faze de blocare. Ulterior, variantele D614 au reapărut în urma relaxării măsurilor de Faza III în Sicilia (Italia Insulară), posibil din cauza lanțurilor de transmisie legate epidemiologic legate de fluxul de imigrație din Africa de Nord 17 , scenariu consolidat de linia A SARS-CoV-2. prevalența în acea regiune (Fig.  2b ).

A Hărți variante ale celor mai comune mutații cartografiate împotriva genomilor SARS-CoV-2. Cele mai frecvente mutații sunt definite ca mutații prezente în 㺐% din genomurile din acel grup (linii negre). be Schimbarea frecvenței mutației D614G în proteina Spike în regiunile italiene în timpul fazelor epidemice. Regiunile italiene sunt colorate în funcție de mutația dominantă D614G. Culoarea albă reprezintă lipsa datelor genomice din mai multe regiuni italiene în timpul fazelor epidemice.

Simularea modelului stocastic pe bază de agenți a epidemiei italiene

Rezultatele analizei cluster indică transmisii locale menținute favorizate de lanțuri de transmisie relativ mici în timpul lunilor de raportare de caz scăzute și până la începutul celui de-al doilea val. Această observație sugerează că reapariția epidemiei a fost asociată cu o relaxare a măsurilor de izolare care a dus la creșterea transmiterii locale, mai degrabă decât cu un număr mare de reintroduceri de virus în țară. Un astfel de scenariu este susținut și de sondaje care arată o reducere semnificativă a numărului de turiști străini (aproximativ �,9%), dar o creștere, deși mică (1,1%), a turismului intern în sezonul estival după restricțiile interregionale. călătoriile au fost relaxate 16 . Pentru a explora dacă mobilitatea crescută ar putea explica a doua creștere a cazurilor în Italia, am efectuat simulări epidemice bazate pe agenți stocastici. Datele de mobilitate din trei moduri diferite de transport (mers pe jos, vehicul public și personal), derivate din rapoartele Apple Mobility tendințe, au fost utilizate ca proxy pentru numărul de persoane cu care o persoană infectată intră în contact, care a fost permis să varieze de la timp (vezi Metode). Întrucât și numărul de spitalizări a scăzut drastic (și a rămas scăzut) după prima creștere a cazurilor, a fost testat și rolul eliminării persoanelor infectate din populație prin spitalizare, permițând ca probabilitatea ca un individ infectat să iasă din simulare să fie proporțională. la ratele standardizate de spitalizare (variabile și în timp). Numărul simulat de infecții active de-a lungul timpului folosind numai datele de mobilitate, numai datele de spitalizare și combinate au fost apoi comparate cu datele empirice ale cazurilor. În timp ce toate cele trei modele au produs o rată similară de infecții noi în timpul primului val epidemic (Fig. Suplimentarਅ), rata de îndepărtare variabilă în timp bazată pe ratele de spitalizare (fără date de mobilitate) a produs o creștere exponențială continuă a infecțiilor (Fig.   5a). Ca și în datele empirice, numărul de contacte care variază în timp pe baza mobilității a produs două valuri distincte, care au fost cele mai asemănătoare cu curba epidemiei (Fig.  5b). Modelul care încorporează atât rata de mobilitate, cât și ratele de spitalizare a produs un prim val care a fost de o magnitudine prea mare și un al doilea val la origine prea devreme decât modelul anterior (Fig.  5c). Modelul care încorporează numai date de mobilitate a dus la cea mai mică eroare absolută medie (Fig.  5d ), producând un prim val de timp și magnitudine similare și un al doilea val întârziat, mai aproape de datele epidemiologice empirice (Fig.  1b). ).

A Probabilitatea de îndepărtare a unui individ infectat a fost proporțională cu rata empirică de spitalizare în simularea cazurilor infectate active peste un an (albastru). b Numărul de indivizi cu care o persoană infectată intră în contact a fost proporțional cu numărul determinat empiric de indivizi care utilizează mersul pe jos, precum și modurile de transport publice și personale, ca mijloc primar de mobilitate în simularea cazurilor infectate active pe parcursul unui an. albastru). c Ratele de spitalizare (ca în A) și datele de mobilitate (ca în B) au fost combinate în simularea cazurilor infectate active pe parcursul unui an (albastru). În Ac, portocaliul reprezintă numărul de infecții observate empiric. d Eroarea absolută a fost calculată pentru fiecare moment al observațiilor colectate între infecțiile simulate folosind numai ratele de spitalizare (roșu), numai datele de mobilitate (albastru) și combinația (violet). Eroarea medie absolută a fost calculată ca eroare medie pentru 1000 de simulări. Simularea presupunea o singură introducere externă.

În timp ce rezultatele indică faptul că datele de mobilitate ar putea reproduce modelele valurilor epidemice în Italia, nu putem exclude factori suplimentari, care ar fi putut juca un rol în întârzierea celui de-al doilea val epidemic, necapturați pe deplin de simulările noastre, cum ar fi menținerea măsurilor de restricție, diferite “tipuri& #x0201d de mobilitate între primul și al doilea val sau temperaturi mai ridicate în timpul verii 28,29 .

Prin cuplarea analizei filodinamice a datelor genetice și epidemiologice virale, arătăm cum interacțiunea dintre intervenția în sănătatea publică și dinamica schimbătoare a transmiterii SARS-CoV-2 în Italia poate explica oscilația dintre perioadele de recesiune epidemică relativ stabilă și resurgențe dramatice, așa cum este în prezent. fiind observat. Acest model de “rubberband” sau “snapping” după ridicarea restricțiilor de sănătate publică a fost, din păcate, urmat de alte câteva țări europene. În ansamblu, arătăm rolul critic jucat de micile clustere de transmisie, acționând ca ȁrezervoare protejate” în timpul recesiunii epidemice în urma măsurilor agresive de blocare, în menținerea circulației la nivel scăzut al SARS-CoV-2 în Italia, care în cele din urmă a generat un nou val epidemic. . În ciuda acordului consistent între diferite analize de date bazate pe filogenie virală și epidemiologie, totuși, limitările muncii noastre trebuie recunoscute. Disponibilitatea unui număr mare de secvențe virale, colectate pe o perioadă lungă de timp și suficient de reprezentative pentru epidemia în curs, este crucială pentru supravegherea genomică promptă, precum și pentru evaluarea și planificarea strategiilor de control eficiente și oportune. Numărul de genomuri complete italiene SARS-CoV-2 depuse în prezent în bazele de date publice reprezintă o fracțiune foarte mică (0,05%) din numărul documentat de cazuri confirmate în Italia, iar prejudecățile de eșantionare în regiunile afectate diferit de epidemie limitează și mai mult generalizarea rezultate. Mai mult, definiția noastră a grupurilor presupuse de transmisie (vezi Metode) nu necesită eșantionarea și includerea tuturor tulpinilor implicate într-un lanț de transmisie, deși permite detectarea cladelor monofiletice care probabil cuprind secvențe legate epidemiologic printr-un lanț de transmisie, deși nu direct. Cu toate acestea, observațiile epidemiologice, coroborate de analize filodinamice bazate pe secvențele disponibile, au prezentat o imagine coerentă. Primul val epidemic din Italia pare să fi fost în mare parte legat de introduceri din exterior care au dus la grupuri mari de transmisie, concomitent cu un număr mare de infecții. Implementarea ulterioară a unei strategii de izolare la nivel național în trei faze a atenuat foarte mult numărul de infecții și spitalizări în timpul verii 2020. Cu toate acestea, odată ce mobilitatea a crescut și distanțarea socială a scăzut datorită relaxării progresive a măsurilor de izolare, a fost observată o creștere bruscă a cazurilor infecțioase, urmată cu promptitudine. prin noi spitalizări. Modelul nostru matematic bazat pe agenți recapitulează acest fenomen, susținând și mai mult ipoteza că micile clustere observate în timpul verii acționau, în esență, ca „rezervoare protejate” care probabil s-au fuzionat în urma creșterii mobilității și a reducerii măsurilor de distanțare socială. Aceasta, la rândul său, a oferit „sparkul” pentru creșterea bruscă a infecțiilor observată la sfârșitul verii, care a dus la al doilea val ulterior de creștere exponențială. Cu alte cuvinte, factorii determinanți ai dinamicii transmisiei SARS-CoV-2 s-au mutat de la niveluri ridicate de transmitere comunitară, care implică probabil evenimente super-împrăștiatoare în masă, la începutul epidemiei italiene, la susținerea prin grupuri mai mici de familie/rețele sociale mai târziu în epidemie. Din păcate, acest lucru sugerează, de asemenea, că nicio cantitate de intervenții la nivel comunitar nu poate fi suficientă pentru a reduce epidemia atâta timp cât oamenii nu respectă măsurile individuale, cum ar fi utilizarea măștilor, igiena mâinilor și distanțarea socială. Noile măsuri de izolare sunt probabil să ofere doar o ușurare temporară, așa cum sa întâmplat deja în primele luni ale epidemiei în Italia și în multe alte țări. Într-adevăr, o dezbatere importantă este în desfășurare în prezent cu privire la desfășurarea vaccinurilor, având în vedere restricțiile financiare și logistice care impun o desfășurare în faze foarte lungi, bazată pe politici de prioritizare. În acest context, rezultatele noastre sugerează că rezervoarele ascunse de transmisie pot continua să susțină focarele locale până la sfârșitul anului 2021, deoarece lansarea vaccinului va dura probabil luni până să atingă pragul necesar de imunitate a turmei. În cele din urmă, capacitatea noastră de a reduce cu succes pandemia actuală poate fi legată de capacitatea noastră de a determina numărul și structura unor astfel de rezervoare în contextul social și comportamental al unor locații specifice.


Depozitul Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.4593885 include cod pentru a reproduce toate cifrele și rezultatele prezentate aici.

Chan, K. K., Tan, T. J. C., Narayanan, K. K. și Procko, E. Un receptor de momeală proiectat pentru SARS-CoV-2 leagă pe scară largă variantele de secvență de proteină S. Sci. Adv. 7, eabf1738 (2021).

Starr, T. N. şi colab. Scanarea mutațională profundă a domeniului de legare a receptorului SARS-CoV-2 dezvăluie constrângeri privind plierea și legarea ACE2. Celulă 182, 1295–1310.e20 (2020).

Gu, H. şi colab. Adaptarea SARS-CoV-2 la șoarecii BALB/c pentru testarea eficacității vaccinului. Ştiinţă 369, 1603–1607 (2020).

Peacock, T. P., Goldhill, D. H., Zhou, J., Baillon, L. & amp Frise, R. Situl de clivaj al furinei proteinei spike SARS-CoV-2 este un determinant cheie pentru transmitere datorită replicării îmbunătățite în celulele căilor respiratorii. Preprintare la https://doi.org/10.1101/2020.09.30.318311 (2020).

Bal, A. şi colab. Screening-ul delețiilor H69 și V70 din proteina spike SARS-CoV-2 cu un test de diagnostic RT-PCR dezvăluie o prevalență scăzută în Lyon, Franța. Preprintare la https://doi.org/10.1101/2020.11.10.20228528 (2020).

Consorțiul COVID-19 Genomics UK (COG-UK). O rețea integrată de supraveghere genomică SARS-CoV-2 la scară națională. Microbul Lancet 1, E99–E100 (2020).

Pybus, O. G. și Rambaut, A. Analiza evolutivă a dinamicii bolilor infecțioase virale. Nat. Pr. Genet. 10, 540–550 (2009).

Volz, E. M., Koelle, K. și Bedford, T. Filodinamică virală. Calculator PLoS. Biol. 9, e1002947 (2013).

Hodcroft, E. B. et al. Apariția și răspândirea unei variante SARS-CoV-2 prin Europa în vara anului 2020. Preprint la https://doi.org/10.1101/2020.10.25.20219063 (2020).

Bi, Q. şi colab. Epidemiologia și transmiterea COVID-19 în 391 de cazuri și 1286 dintre contactele lor apropiate în Shenzhen, China: un studiu de cohortă retrospectiv. Lancet Infect. Dis. 20, 911–919 (2020).

Mishra, S. şi colab. Un model COVID-19 pentru autoritățile locale din Regatul Unit. Preprintare la https://doi.org/10.1101/2020.11.24.20236661 (2020).

Kemp, S. şi colab. Apariția și transmiterea recurentă a unui vârf de ștergere SARS-CoV-2 ΔH69/V70. Preprintare la https://doi.org/10.1101/2020.12.14.422555 (2020).

du Plessis, L. şi colab. Stabilirea și dinamica descendenței epidemiei SARS-CoV-2 în Marea Britanie. Ştiinţă 371, 708–712 (2021).

Investigatorii studiului REACT și colab. Resurgența SARS-CoV-2 în Anglia: detectarea prin supravegherea antigenului comunitar. Preprintare la https://doi.org/10.1101/2020.09.11.20192492 (2020).

Riley, S. şi colab. Raportul intermediar REACT-1 runda 9: tendință de scădere a SARS-CoV-2 în Anglia în februarie 2021, dar încă la prevalență ridicată. Pretipărire la https://doi.org/10.1101/2021.02.18.21251973 (2021).

Leung, K., Shum, M. H., Leung, G. M., Lam, T. T. & Wu, J. T. Evaluarea timpurie a transmisibilității tulpinilor mutante N501Y de SARS-CoV-2 în Regatul Unit, octombrie până în noiembrie 2020. Supravegherea euro. 26, 2002106 (2021).

Davies, N. G. şi colab. Transmisibilitatea estimată și impactul liniei SARS-CoV-2 B.1.1.7 în Anglia. Pretipărire la https://doi.org/10.1101/2020.12.24.20248822 (2020).

Tegally, H. şi colab. Apariția unei variante SARS-CoV-2 de îngrijorare cu mutații în glicoproteina spike. Natură https://doi.org/10.1038/s41586-021-03402-9 (2021).

Sabino, E. C. şi colab. Resurgența COVID-19 în Manaus, Brazilia, în ciuda seroprevalenței ridicate. Lancet 397, 452–455 (2021).


Infectivitate relativă a noii variante din Marea Britanie a SARS-CoV-2

Creșterea aparentă rapidă în Anglia a unei noi variante a virusului SARS-CoV-2 care provoacă COVID-19 a condus la avertismente îngrozitoare din partea celor care consiliază guvernul Regatului Unit. Sfatul lor sugera doar că noua variantă era mai transmisibilă (mai infecțioasă), nu că era mai virulentă (provoacă boli mai grave). Cu toate acestea, a dus la acțiuni rapide (mulți ar spune panicate) mai întâi din partea guvernului Regatului Unit și apoi a guvernelor multor alte țări. Guvernul Regatului Unit a impus restricții suplimentare asupra libertății oamenilor de a se amesteca și de a se deplasa, în timp ce alte țări au interzis călătorilor din Marea Britanie. Multe milioane de oameni din Marea Britanie au fost nevoiți să-și anuleze planurile pentru sărbătoarea de Crăciun într-un termen foarte scurt, pe lângă faptul că li s-au redus și mai mult libertățile ulterior. În acest articol examinez în ce măsură sfatul care a dus la aceste acțiuni guvernamentale dăunătoare a fost justificat.

Noua tulpină, B.1.1.7, și răspândirea ei în Marea Britanie

Agenția guvernamentală din Regatul Unit Public Health England (PHE) a numit noua variantă VUI-202012/01, iar acum VUC-202012/01, dar mă voi referi la aceasta prin numele științific dat liniei sale, B.1.1.7 (Rambaut). et al.)[1], sau la fel ca “noua variantă”. Genea implică 8 modificări de aminoacizi (6 mutații și 2 deleții)[2] în gena pentru proteina importantă, împreună cu 9 modificări de aminoacizi[3] în gene pentru alte proteine. Uneori, descendența a fost menționată doar prin numele celei mai cunoscute mutații pe care o posedă, N501Y, dar este de evitat, deoarece există și alte variante care au această mutație.

Rambaut et al. să spun asta despre noua descendență:

Linia B.1.1.7 poartă un număr mai mare decât de obicei de modificări genetice ale virusului. Acumularea a 14 înlocuiri de aminoacizi specifice liniei înainte de detectarea acestuia este, până în prezent, fără precedent în datele genomice globale ale virusului pentru pandemia COVID-19.

Ei identifică, de asemenea, trei dintre mutații în special (inclusiv N501Y) ca fiind suspectate de a avea potențiale efecte biologice.

B.1.1.7 a fost detectat pentru prima dată în SARS-CoV-2 secvențial dintr-o probă colectată în sud-estul Angliei la 20 septembrie 2020, de când grupul de cazuri a crescut rapid și s-a răspândit în alte locații. Regatul Unit secvențiază mult mai mulți genomi SARS-CoV-2 decât orice altă națiune și mai mult decât restul Europei la un loc, astfel încât faptul că B.1.17 a fost detectat pentru prima dată în Regatul Unit nu implică neapărat că a avut originea acolo. Genealogia a fost de asemenea detectată în alte câteva țări și poate fi acum larg răspândită.

Creșterea descendenței B.1.1.7 în Marea Britanie poate fi urmărită în datele de secvențiere încărcate în GISAID. Am folosit facilitatea de procesare COVID-CG[4] pentru a selecta secvențele zilnice cu toate cele opt mutații ale genei spike B1.1.7.[5] Deoarece datele zilnice erau zgomotoase și puține secvențe au fost datate după 12 decembrie 2020, am luat medii mobile pe 7 zile, centrate până la 9 decembrie. Figura 1 arată proporția rezultată din toate secvențele din Marea Britanie reprezentate de descendența B.1.1.7 de la prima sa apariție. Trebuie remarcat faptul că proporția secvențelor non-B.1.1.7 reprezentate de zonele în care B.1.1.7 a crescut pentru prima dată la proeminență poate să fi crescut în timp, rezultând în creșterea arătată exagerând cât de repede a crescut în zone individuale. sau în Marea Britanie în ansamblu.

Figura 1. Proporția tuturor genomilor SARS-CoV-2 secvenționați în Marea Britanie constituită de descendența B.1.1.7

Rata de creștere mai mare a B.1.1.7

Un raport PHE publicat la 21 decembrie 2020[6] prezintă dovezi epidemiologice despre rata de creștere a B.1.1.7 în raport cu descendența non-B.1.1.7. Folosind un marker proxy pentru B.1.1.7[7], aceștia au putut utiliza date dintr-o proporție semnificativă din programul de testare „pilonul 2” din Regatul Unit. Acest lucru a oferit un set de date mult mai mare decât cel al genomilor secvențial SARS-CoV-2 și a permis stratificarea datelor săptămânale pentru fiecare dintre cele 42 de zone NHS “STP”. Figura 2 reproduce Figura 1 a documentului PHE, care arată avantajul multiplicativ în ratele de creștere săptămânală a cazurilor B.1.1.7 (raportul dintre B.1.1.7 și non-B.1.1.7 săptămâni t+1 cazuri împărțite pe săptămână t cazuri). Axa x este pentru proxy-ul B.1.1.7, testul genei S negativ. Săptămâna menționată este săptămâna de bază, astfel încât punctele galbene reflectă rapoartele dintre cazurile din săptămâna 49 (săptămâna care se încheie cu 5 decembrie) și cazurile din săptămâna 48.

Figura 2. Analiza datelor empirice a avantajului multiplicativ în ratele de creștere săptămânală. Fiecare punct reprezintă raportul dintre ratele de creștere săptămânală între B.1.17 [VOC] și non-B.1.1.7 pentru o zonă și săptămână STP NHS England, pe baza datelor pilonului 2 prezentate în Figura S1 a raportului PHE. Culorile și formele diferențiază săptămânile calendaristice. Numerele de peste 1 arată un avantaj multiplicativ. Linia albastră reprezintă valoarea medie pentru o anumită frecvență, iar liniile gri reprezintă anvelopa de 95%. Scatterul la frecvențe joase reflectă în mare măsură zgomotul statistic din cauza numărărilor scăzute.

Când noua variantă reprezintă o mică proporție din totalul cazurilor (sub

25%, să zicem), proxy-ul folosit este mai puțin satisfăcător și există și multă dispersie. Cu toate acestea, avantajul multiplicativ mediu al variantei (raportul) în creșterea săptămânală este remarcabil independent de prevalența sa relativă. Acest lucru sprijină metodologia PHE’, deși datele din săptămâna 48 sugerează că avantajul multiplicativ ar putea scădea odată ce varianta constituie mai mult de

25% din totalul cazurilor. PHE calculează din aceste date un avantaj multiplicativ mediu în creșterea săptămânală de 1,51 pentru B.1.1.7. Presupunând un interval fix de generare de 6,5 zile, ei îl transformă într-un număr de reproducere (Rt) avantaj multiplicativ de 1,47 pentru B.1.1.7 față de alte variante,.

PHE a estimat, de asemenea, efectul B.1.1.7 asupra Rt folosind date genomice (secvențiere) pentru aceleași zone și săptămâni. Ei au estimat un efect aditiv asupra Rt de 0,57 sau 0,74 atunci când efectul a fost lăsat să varieze între zone. PHE a estimat, de asemenea, efectul asupra Rt folosind datele proxy ale genei S ale testului PCR, ajustate pentru specificitate (care este slabă atunci când proporția negativă a genei S este scăzută). Estimările lor cu privire la efectul aditiv asupra Rt utilizarea acestor date au fost 0,52 sau 0,60 atunci când efectul a fost lăsat să varieze între zone. Folosind un model de regresie bayesian, estimarea efectului lor a fost de 0,56. Cu toate acestea, deoarece orice diferență biologică în infecțiozitate ar fi de așteptat să provoace un efect multiplicativ asupra Rt, și Rt a variat în timpul perioadei de analiză, un efect aditiv estimat asupra Rt este mai puțin utilă și, de asemenea, probabil să fie mai puțin precisă decât o estimare multiplicativă. În plus, toate aceste estimări implică modele statistice mai complicate, ipoteze suplimentare și estimări ale altor variabile. Prin urmare, prefer avantajul lor multiplicativ estimat de 1,51 (pentru creșterea săptămânală, înainte de conversia la Rt scară), care este derivat direct din datele subiacente. Acest lucru este echivalent cu un avantaj al ratei de creștere zilnică logaritmică de 0,059.

Alte dovezi privind creșterea mai rapidă a B.1.1.7

O reuniune a comitetului NERVTAG[8] – care consiliază guvernul cu privire la amenințarea reprezentată de virusurile respiratorii noi și emergente – cu privire la noua variantă a avut loc la 18 decembrie 2020. Procesul-verbal[9] se referă la o estimare din datele genomice ale o rată de creștere cu 71% mai mare decât alte variante niciunul dintre documentele luate în considerare de comisie nu conținea o asemenea estimare. Din procesul-verbal al unei întâlniri ulterioare din 21 decembrie 2020[10] reiese că aceasta a fost una dintre mai multe estimări nedocumentate ale profesorului Neil Ferguson de la Imperial College, membru NERVTAG. O estimare alternativă de regresie pe care aparent a prezentat-o ​​a indicat că descendența B.1.1.7 a avut a Rt Cu 0,39 mai mult decât descendența nevariante de la începutul lunii noiembrie până la începutul lunii decembrie. Aceasta este probabil o estimare a efectului aditiv și este vizibil mai mică decât estimările PHE, folosind aproape aceeași metodă. Alte două estimări menționate în procese verbale a fi de la profesorul Ferguson, ambele par a fi de fapt versiuni ușor denaturate ale estimării PHE a unui multiplicativ. Rt avantaj de 1,47 pentru B.1.1.7.

Procesul-verbal al unei noi reuniuni NERVTAG din 21 decembrie menționează, de asemenea, o estimare a Școlii de Igienă și Medicină Tropicală din Londra că B.1.1.7 a fost cu 56% mai transmisibil (un avantaj multiplicativ de 1,56 în Rt valoare). Această estimare este documentată într-o preprint (Davies et al. [11] ). Autorii folosesc o metodă Bayesiană subiectivă pentru a se potrivi unui model extrem de complex cu mulți parametri probabilistici, unii fiși și alții estimați. Aceasta este o metodă departe de a fi robustă și, probabil, părtinitoare în mod inerent, de estimare a ratei relative de transmisie. Mai mult, ei par să folosească date mai puțin informative, defalcate geografic doar pe cele 7 regiuni NHS, nu (cum este folosit PHE) pe cele 42 de zone STP NHS. Utilizarea unor date mai puțin informative implică faptul că, chiar dacă ar fi folosit o metodă robustă, estimările lor ar fi de așteptat să fie în mod inerent mai puțin fiabile decât estimarea PHE. Intervalele de incertitudine ale estimărilor lor – care includ un interval de încredere de 99%+ de 1,49x până la 1,57x pentru regiunea Sud-Est[12] – par a fi destul de nerealist de înguste, având în vedere incertitudinile substanțiale care există. Acest lucru pune la îndoială și mai mult realismul estimărilor lor.

În cele din urmă, reuniunea NERVTAG din 21 decembrie a luat în considerare și o estimare filogenetică a Universității din Edinburgh (Andrew Rambaut), bazată pe secvențe genetice din Kent și Londra, care Rt a fost 1,57 sau 1,72, în funcție de fereastra de timp utilizată. Din moment ce nu există comparativ Rt estimarea pentru variantele non-B.1.1.7 este menționată în procesul-verbal de ședință, nu se poate deduce din aceasta o estimare a ratei relative de transmisie a noii variante.

Concluzion că celelalte dovezi luate în considerare de NERVTAG sunt mai puțin robuste și mai puțin utile decât estimarea PHE a unui avantaj multiplicativ în creșterea săptămânală de 1,51.

De ce creșterea mai rapidă a B.1.1.7 nu trebuie să se datoreze creșterii transmisibilitate

În timp ce dovezile conform cărora descendența B.1.1.7 a crescut mai repede decât alte linii din Anglia în decursul celor două luni sau cam așa până la începutul/mijlocul lui decembrie pare solidă, nu se pot deduce proprietățile biologice ale unui virus doar din date epidemiologice limitate. Răspândirea rapidă aparentă a acestei noi variante s-ar putea datora efectelor fondatoare și evenimentelor de super-împrăștiere, mai degrabă decât sau în plus față de transmisibilitatea crescută (infectivitate mai mare).

Este instructiv în această privință să luăm în considerare alte două linii/variante care au avut și o perioadă de creștere excepțional de rapidă și, într-un caz, au ajuns să fie total dominante în majoritatea țărilor.

Clada G: mutația genei spike D614G

Mutația D614G a apărut la începutul epidemiei, apărând în Europa în februarie, iar varianta G614 s-a răspândit, fără îndoială, mai rapid în majoritatea locațiilor decât D614. În foarte multe țări, zone și orașe, a trecut de la reprezentarea unei minorități de infecții la a fi varianta dominantă într-o perioadă de aproximativ o lună. Din iulie 2020, acesta a reprezentat aproape 100% din noile infecții în majoritatea țărilor și pe toate continentele.

În lumina faptului că D614G a devenit și rămâne atât de dominant, nu este surprinzător că o lucrare din august (Korber și colab.[13]) a susținut că mutația D614G crește transmisibilitatea, citând mai multe dovezi:

  • consecvența creșterii [în frecvența G614] în regiunile geografice.
  • forma D614 nu a persistat în multe locații în care forma G614 a fost introdusă în epidemiile D614 bine stabilite în curs, așa cum ar fi de așteptat dacă cele două forme ar fi la fel de probabil să se propagă.
  • creșterea frecvenței G614 a continuat adesea bine după ce au fost instituite ordinele naționale de ședere la domiciliu [blocare], când reînsămânțarea în serie de la călători era probabil să fie redusă semnificativ.

În plus față de dovezi epidemiologice, tAutorii au remarcat, de asemenea, că transmisibilitatea crescută a G614 a fost în concordanță cu alte studii care sugerau asocieri cu infecțiozitate crescută. in vitro[14] [15] , și cu propria lor constatare a unei asocieri cu încărcături virale mai mari in vivo. Mai mult, o altă lucrare (Li, Q și colab. [16]) a raportat o antigenicitate mai mare pentru G614.

Majoritatea argumentelor lui Korber sunt, de asemenea, destul de aplicabile probelor care sugerează că B.1.1.7 poate fi mai transmisibil. Cu toate acestea, o lucrare mai recentă din Nature (van Dorp et al.[17]) a găsit „nicio dovadă pentru liniile semnificativ mai transmisibile ale SARS-CoV-2 din cauza mutațiilor recurente”, inclusiv D614G (B.1.1.7 a avut nu au fost identificate până la sfârșitul perioadei de studiu). Acest lucru arată că, chiar și după ce o nouă tulpină a devenit dominantă, concluziile despre transmisibilitatea sa relativă extrase din dovezile epidemiologice și biologice indirecte se pot dovedi a fi greșite.

Varianta 20A.EU1: mutația spike A222V

Varianta 20A.EU1, care implică mutația genei spike A222V, a apărut în Spania la începutul verii 2020. S-a răspândit rapid în alte țări europene, unde de obicei a crescut mai repede decât variantele non-20A.EU1. Figura 3 prezintă rata de creștere zilnică logaritmică a secvențelor cu mutația A222V în Regatul Unit, în raport cu cele fără aceasta, pe parcursul celor două luni până la mijlocul lunii septembrie. În acea perioadă, raportul dintre secvențele noi A222V și non-A222V a crescut de la sub 0,02 la 0,67. Rata medie de creștere logaritmică zilnică a fost de 0,061 – un avantaj multiplicativ săptămânal de 1,53 – fără nicio tendință. Acest avantaj multiplicativ este efectiv identic cu estimarea de 1,51 de către PHE pentru B.1.1.7 folosind date de la jumătatea lunii octombrie până la jumătatea lunii decembrie.

Figura 3. Rata de creștere zilnică logaritmică a mediei mobile de 7 zile a noilor secvențe cu mutația A222V în Regatul Unit, în raport cu cele fără aceasta, în cele două luni până la 12 septembrie 2020.

Cu toate acestea, în toamnă, frecvența relativă a noilor secvențe A222V a încetat să crească într-un număr de țări, fără ca – așa cum a făcut D614G – să obțină o dominație totală și continuă (Figura 4). În Marea Britanie, varianta A20.EU1 a atins aproximativ 70% din toate secvențele noi până la sfârșitul lunii octombrie, dar de atunci a scăzut în frecvență relativă, așa cum a făcut și în Belgia, Germania și Elveția.

Figura 4. Proporția în cursul anului 2020 de noi secvențe săptămânale SARS-CoV-2 în zece țări europene care au mutația A222V (implicând că acestea sunt varianta A20.EU1)

În ciuda creșterii rapide a variantei 20A.EU1 în multe țări europene în timpul verii și/sau toamnei, o lucrare de pretipărire din noiembrie 2020 despre 20A.EU1 a concluzionat: “Nu găsim nicio dovadă a transmisibilității crescute a acestei variante, dar în schimb demonstrăm cum Creșterea incidenței în Spania, reluarea călătoriilor prin Europa și lipsa de screening și de izolare eficientă pot explica succesul variantei”.[18]

Supraestimarea efectului asupra Rt de posibilă transmisibilitate crescută

Presupunând că rata de creștere mai mare până în prezent a descendenței B.1.1.7 s-a datorat tuturor transmisibilității mai mari, ce efect ar avea aceasta asupra numărului actual de reproducere, Rt? Asta va depinde de ce Rt este și pe intervalul mediu de generație și distribuția lui de probabilitate. Cu cât intervalul de generație este mai lung, cu atât este mai mare Rt necesare pentru a produce o anumită rată de creștere. În publicația PHE din 21 decembrie, estimarea lor a avantajului multiplicativ în rata de creștere săptămânală (de 1,51) este convertită într-un avantaj multiplicativ în Rt de 1,47 presupunând un interval fix de generare de 6,5 zile: 1,47 = 1,51^(6,5/7).

Cu toate acestea, formula de conversie a PHE’s nu este justificată, din două motive:

  • intervalul de generare nu este fix şi
  • estimările recente ale intervalului mediu de generație sunt cu mult sub 6,5 zile.

Cele mai multe estimări ale intervalului de generație (perioada de la o persoană infectată până la infectarea acesteia pe o altă persoană) sunt de fapt estimări ale intervalului în serie (perioada de la debutul simptomelor la o persoană până la debutul simptomelor la o persoană pe care o infectează), deoarece timpul de infectare nu este observabil. Intervalul de generare poate fi estimat în mod valid prin combinarea estimărilor probabilistice ale intervalului serial și ale perioadei de incubație (de la infecție până la apariția simptomelor). Cu toate acestea, pur și simplu tratarea unei estimări probabilistice a intervalului serial ca reprezentând distribuția intervalului de generație, așa cum se face de obicei, este nesatisfăcătoare.

PHE nu oferă nicio sursă pentru ipoteza lor privind un interval de generare de 6,5 zile, dar ar putea urmări echipa Imperial College, care a folosit (în Flaxman et al.[19]) un interval de generație cu o medie de 6,5 zile, afirmând că a fost estimat de către Bi și colab.[20]. De fapt, Bi și colab. a estimat intervalul serial, nu intervalul de generare și a ajustat o distribuție de probabilitate gamma cu o medie de 6,3 zile. Cu toate acestea, datele lor au inclus cazuri în care persoana infectată nu s-a izolat de ceilalți decât cu mult timp după debutul simptomelor. Bi și colab. a constatat că, dacă individul infectat a fost izolat la mai puțin de trei zile după debutul simptomelor, ceea ce ar fi în mod normal cazul în Marea Britanie acum, intervalul serial mediu a fost de numai 3,6 zile.

Knight și Mishra (2020)[21] arată că, pentru a evita supraestimarea intervalului serial, acesta trebuie ajustat la o distribuție de probabilitate care, spre deosebire de distribuția gamma utilizată de Bi și colab., permite valori negative (care sunt observate într-un proporţie ne neglijabilă de cazuri). Ei iau în considerare o serie de estimări examinate într-un articol de revizuire a perioadei de incubație și a intervalului serial, selectând singura estimare a intervalului în serie bazată pe o distribuție de probabilitate negativă care permite o dimensiune mare a eșantionului (de aproape zece ori mai mare decât cea din Bi et al.), și estimarea perioadei de incubație care s-a bazat pe cel mai mare eșantion. Estimarea intervalului lor de generație rezultat are o medie de 3,99 zile și o abatere standard de 2,96 zile.[22]

Davies et al. spun că modelul lor bayesian complex, care a estimat un avantaj multiplicativ de 1,56 in Rt valoarea utilizând un interval de generație destul de lung, s-a potrivit mai puțin bine atunci când au folosit un interval mai scurt. Cu toate acestea, pare probabil că principalul motiv pentru care obțin o potrivire slabă la creșterea relativă a noii variante în timpul blocării cu un interval de generație mai scurt este că modelul lor supraestimează mult efectul blocării din noiembrie. [23]

Folosind distribuția estimată Knight și Mishra pentru intervalul de generație și formula corectă de conversie[24], estimarea PHE a avantajului multiplicativ al liniei B.1.1.7 în rata de creștere săptămânală de 1,51 corespunde unui avantaj multiplicativ în Rt din 1.25.[25] Acesta este doar aproximativ jumătate din avantajul multiplicativ de 1,47 estimat de PHE.[26] Aceasta implică faptul că ar fi necesare măsuri mai puțin extinse și severe pentru a preveni creșterea exponențială a infecțiilor, având în vedere apariția B.1.1.7 decât este implicată de estimarea PHE a unui avantaj multiplicativ de 1,47 în Rt, chiar dacă avantajul multiplicativ observat în rata de creștere săptămânală de B.1.1.7 până la mijlocul lunii decembrie este în întregime cauzat de faptul că acesta este mai transmisibil.

Noua variantă sud-africană

O nouă linie SARS-CoV-2 care implică, de asemenea, o mutație a genei N501Y și o serie de alte mutații (diferitoare de cele din B.1.1.7), a apărut recent în Africa de Sud, așa cum este descris de Tegally și colab.[ 27], care îl numesc 501Y.V2. Ei spun că datele genomice, care arată deplasarea rapidă a altor filiații, sugerează că această filiație poate fi asociată cu o transmisibilitate crescută. Cu toate acestea, dovezile limitate disponibile până acum sunt insuficiente pentru a justifica comentariile alarmiste ale ministrului sănătății guvernului britanic, potrivit cărora „Această nouă variantă este extrem de îngrijorătoare, deoarece este încă mai transmisibilă și pare să fi suferit mutații mai departe decât noua variantă descoperită în Marea Britanie”.[28] După cum a afirmat un profesor de virologie moleculară de la Universitatea din Nottingham, mutația implicată a fost văzută înainte, nu avem idee dacă are impact asupra transmisibilității virusului și ar trebui să evităm să intrăm în panică în acest moment.[29]

Concluzii

Exemplele cladei G și 20A.EU1 ilustrează faptul că dovezi epidemiologice aparent puternice ale unei rate mai mari de creștere a unei noi variante pe o perioadă considerabilă, chiar și atunci când aceasta duce la o dominație aparent permanentă și, deși este însoțită de dovezi care sugerează că varianta este asociată cu încărcături virale mai mari, nu permite o concluzie validă că varianta are transmisibilitate mai mare decât variantele existente. Astfel de dovezi pot sugera o transmisibilitate mai mare, dar nu o demonstrează în mod fiabil.

În ciuda acestui fapt, comitetul NERVTAG a concluzionat cu o încredere moderată pe 18 decembrie că noua variantă “demonstrează o creștere substanțială a transmisibilității în comparație cu alte variante”, iar la reuniunea lor din 21 decembrie a mers mai departe și și-a exprimat încrederea că “B.1.1. 7 se poate răspândi mai repede decât alte variante ale virusului SARS-CoV-2 care circulă în prezent în Regatul Unit”. Deși admiteau că cauza de bază a răspândirii mai rapide a fost neclară, factorii cauzali pe care i-au sugerat s-au referit exclusiv la o transmisibilitate mai mare. Nu este surprinzător, având în vedere că concluziile încrezătoare ale NERVTAG nu sunt justificate de fapte, că un număr de experți din Marea Britanie și din alte țări le-au contestat[30] sau au exprimat opinii contrare[31] [32] [33] Deloc surprinzător, mass-media de masă raportează, în mod incorect, că s-a dovedit că B.1.1.7 posedă o transmisibilitate substanțial crescută.

Am susținut că estimarea prin PHE a unui avantaj de creștere săptămânală multiplicativă de 1,51 pentru B.1.1.7 este, din mai multe motive, mai robustă și mai precisă decât celelalte estimări disponibile. Am arătat că, chiar dacă creșterea mai mare până în prezent a B.1.1.7 s-ar datora în întregime transmisibilității crescute, ar corespunde unui avantaj multiplicativ în Rt de numai 1,25, un avantaj la jumătate mai mare decât cel calculat de PHE folosind o formulă de conversie necorespunzătoare.

Până în prezent, nu există dovezi că B.1.1.7 este mai virulent decât tulpinile existente și nici că va fi rezistent la vaccinurile care au fost dezvoltate. Opinia experților pare să fie că niciunul dintre acestea nu este probabil să fie cazul.[34]

Aceste constatări implică faptul că B.1.1.7 nu pare să reprezinte în prezent o creștere serioasă a amenințării reprezentate de SARS-CoV-2, chiar și în cel mai rău caz că rata de creștere mai mare observată se datorează în întregime transmisibilității crescute. În cel mai bun caz, rata sa de creștere mai mare se va dovedi că nu provine în nicio măsură din transmisibilitatea crescută, așa cum pare acum să fie cazul cu clada G și varianta 20A.EU1.

În consecință, este greu de observat că impunerea unor măsuri drastice de încetinire a transmiterii, reducerea în continuare a activității economice, a activității sociale și a libertății popoarelor, sunt justificate de dovezile actuale privind descendența emergentă B.1.1.7.

Cu toate acestea, pe măsură ce devin disponibile dovezi suplimentare, ar putea întări sau slăbi cazul că apariția B.1.1.7 reprezintă o evoluție serioasă. Este important ca autoritățile din Regatul Unit să înceapă să elibereze, zilnic și la nivelul autorității locale sau la nivel mai precis, toate datele disponibile despre cazurile noii tulpini, așa cum este indicat de proxy-ul „gene negative” ‘S și orice altă metodă. . În prezent, ei păstrează aceste informații în mod nepublic, ceea ce face imposibil ca cercetătorii independenți să evalueze în mod corespunzător în timp util și, dacă este necesar, să provoace concluziile care ar putea fi greșite. Mai mult, este foarte de dorit ca nici un raport sau studiu referitor la SARS-CoV-2 sau COVID-19 să nu fie luat în considerare de către guvern sau consilierii săi, cu excepția cazului în care este însoțit de un link la care sunt disponibile toate datele utilizate.

Nicholas Lewis 29 decembrie 2020

[1] Rambaut, A și colab.: Caracterizarea genomică preliminară a unei filiații emergente SARS-CoV-2 în Marea Britanie definită printr-un nou set de mutații în vârf. COVID-19 Genomics Consortium UK, rețeaua ARTIC 19 decembrie 2020. https://virological.org/t/preliminary-genomic-characterisation-of-an-emergent-sars-cov-2-lineage-in-the-uk-defined -prin-un-roman-set-de-mutații-spike/563

[2] Mutații N501Y, A570D, P681H, T716I, S982A și D1118H plus deleții HV69-70 și Y144

[3] Mutațiile T1001I, A1708D și I2230T plus deleția SGF3675-3677 în gena ORF1ab Mutațiile R52I și Y73C plus codonul Q27stop în gena Orf8 D3L și S235F în gena N. Există, de asemenea, 6 mutații sinonime (fără schimbare a aminoacizilor): 5 în ORF1ab (C913T, C5986T, C14676T, C15279T, C16176T) și 1 în gena M (T26801C).

[5] Numai numărul total de secvențe ale fiecărei zile cu fiecare mutație este disponibil prin COVID-CG, dar numărul fiecăreia dintre cele opt mutații de vârf care apar în fiecare zi (r >0,999, cu excepția 0,991 pentru ștergerea HV69-70, care apare uneori la alte tulpini), ceea ce implică faptul că au o co-apariție extrem de mare. Am luat numărul minim în fiecare zi pentru cele opt mutații spike ca număr pentru secvențele B.1.1.7. Încorporarea datelor de mutație non-spice pare inutilă. potrivirea tuturor mutațiilor spike B.1.1.7 cu toate mutațiile ORF1ab B.1.1.7 este aproape perfectă în afară de A1708D, care pare absent în aproximativ 1% din cazuri în care toate celelalte 11 mutații spike și Mutațiile ORF1ab sunt prezente.

[7] Gena S negativă, N și ORF1ab pozitiv rezultatul testului TaqPath PCR.

[8] NERVTAG: Grupul consultativ privind amenințările virale respiratorii noi și emergente

[11] Davies, NG și colab.: transmisibilitatea estimată și severitatea noului SARS-CoV-2 Variant of Concern 202012/01 în Anglia. Center for Mathematical Modeling of Infectious Diseases, London School of Hygiene and Tropical Medicine, actualizat la 23 decembrie 2020. https://cmmid.github.io/topics/covid19/reports/uk-novel-variant/2020_12_23_Transmissibility_and_Ceverity_20_VO12_20_20202012

[12] Figura 1A a lui Davies et al, panoul din dreapta.

[13] Korber, B. și colab. Urmărirea modificărilor în vârful SARS-CoV-2: dovezi că D614G crește infecțiozitatea virusului COVID-19. Celula 182, 812.e19–827.e19 (2020). https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.06.043, 20 august 2020

[14] Zhang, L. și colab. Mutația D614G în proteina spike SARS-CoV-2 duce la eliminarea S1 și crește infecțiozitatea. Pretipărire la https://doi.org/10.1101/2020.06.12.148726, 12 iunie 2020

[15] Yurkovetskiy, L. și colab. Analiza structurală și funcțională a variantei proteinei spike D614G SARSCoV-2. Celula 183, 739.e8–751.e8 https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.032, octombrie 2020

[16] Li, Q. și colab. Impactul mutațiilor în SARS-CoV-2 crește asupra infecțiozității virale și antigenității. Celula 182, 1284.e9–1294.e https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.07.012, septembrie 2020

[17] van Dorp, L și colab., Nu există dovezi pentru transmisibilitatea crescută de la mutațiile recurente în SARS-CoV-2. Nature, noiembrie 2020. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19818-2

[18]Hodcroft, BH et al: Apariția și răspândirea unei variante SARS-CoV-2 prin Europa în vara anului 2020. medRxiv 27 noiembrie 2020 https://doi.org/10.1101/2020.10.25.20219063

[19] Flaxman, S., Mishra, S., Gandy, A. et al. Estimarea efectelor intervențiilor nefarmaceutice asupra COVID-19 în Europa. Nature 584, 257–261 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2405-7

[20] Bi, Q. et al. Epidemiologia și transmiterea COVID-19 în Shenzhen, China: Analiza a 391 de cazuri și a 1.286 dintre contactele lor apropiate. medRxiv (2020) https://doi.org/10.1101/2020.03.03.20028423

[21] Knight, J. și Mishra, S.: Estimarea numărului efectiv de reproducere folosind timpul de generare versus intervalul serial, cu aplicare la COVID-19 în zona Greater Toronto, Canada. Modelarea bolilor infecțioase 5 (2020) 889e896, noiembrie 2020. https://doi.org/10.1016/j.idm.2020.10.009

[22] Knight și Mishra își potrivesc estimarea intervalului de generație folosind o distribuție gamma. Spre deosebire de intervalul serial, intervalul de generare nu poate fi negativ, așa că aici este potrivită o distribuție gamma.

[23] Ei spun că adaptarea slabă cu un interval de generație mai scurt a fost pentru că a prezis că noua tulpină ar fi trebuit să scadă în frecvență relativă în timpul blocării din noiembrie. După cum scriu ei: “Când Rt < 1 pentru ambele variante, un timp de generare mai scurt este un dezavantaj selectiv, deoarece infectiile cu aceasta varianta scad mai repede comparativ cu o varianta cu aceeasi varianta. Rt dar transmiterea pe o scală de timp mai lungă.” Totuşi, acest lucru este adevărat numai dacă Rt a fost sub 1 în timpul blocării, în timp ce Fig. 1E arată că, în realitate, Rt a rămas la sau marginal peste 1 în timpul blocării. Acest lucru este în concordanță cu datele de mobilitate din Davies și colab. Fig.1C, care arată o mică diferență între imediat înainte de începerea și sfârșitul blocării. Un general Rt de 1 implică faptul că infecțiile cu varianta mai transmisibilă vor crește în frecvență relativă, așa cum s-au produs, nu scădea. De asemenea, complexitatea modelului lor înseamnă că potrivirea defectuoasă ar putea fi parțial sau în întregime din alte cauze, cum ar fi un interval lung de generație care compensează estimarea greșită a unui alt parametru sau modului particular în care au reprezentat un interval de generație scurtat.

[24] Wallinga, J., & Lipsitch, M. (2007). Cum intervalele de generație modelează relația dintre ratele de creștere și numărul de reproducere. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 274(1609), 599-604. https://doi.org/10.1098/rspb.2006.3754 Folosind ecuația lor 2.9 împreună cu funcția de generare a momentului de distribuție gamma.

[25] Estimarea avantajului multiplicativ presupune că Rt pentru celelalte tulpini este 1,0 avantajul multiplicativ dedus este o funcție care scade lent a Rt pentru celelalte tulpini.

[26] Aproximativ același lucru este valabil în intervalul de încredere de 95% al ​​PHE’s pentru Rt raport de 1,34–1,59, care atunci când este convertit în același mod corespunde unui Rt interval de raport de 1,19–1,30.


Numărul 29: Lansarea vaccinului în SUA: o cursă împotriva variantelor virale

Ratele de vaccinare împotriva COVID-19 în SUA continuă să crească, aproape trei milioane de americani primind vaccinul zilnic. Începând cu 29 martie, 37% din populația S.U.A. de peste 18 ani a primit cel puțin o doză de vaccin, conform datelor de la Centrele pentru Controlul și Prevenirea Bolilor din SUA (CDC).

Dar lansarea de vaccinuri extrem de eficiente are loc pe fondul unei creșteri a cazurilor de COVID-19 în țară, alimentată în mare parte de varianta mai transmisibilă B.1.1.7, care a fost identificată pentru prima dată drept cauza creșterii cazurilor în Marea Britanie. Acest lucru a condus CDC-ul. Regizorul Rochelle Walensky va avertiza cu privire la „doom iminentă” la începutul acestei săptămâni.

Pentru a pune toate acestea în perspectivă, editorul HVP Kristen Jill Abboud a vorbit recent cu Eric Topol, vicepreședinte executiv al Scripps Research și directorul și fondatorul Scripps Research Translational Institute. Topol a făcut o cronică a epidemiologiei și științei pandemiei de COVID-19 și a eforturilor de a o controla pe contul său de Twitter (@EricTopol) și recent a fost coautorul unui comentariu în Natură privind nevoia de vaccinuri anti-COVID-19 rezistente la variante.

O versiune editată a conversației apare mai jos.

Cum credeți că se descurcă SUA astăzi cu răspunsul la COVID?

Amploarea vaccinului a fost grozavă în ultimul timp. Am avut trei zile de administrare a peste 3,3 milioane de doze de vaccin pe zi, ceea ce este uluitor. Evident, ar fi fost mai bine dacă am fi putut face asta de la început - atunci am fi cuprins totul și am fi folosit cea mai bună muniție împotriva variantelor. Dar, deși totul merge foarte bine cu vaccinările, pur și simplu nu putem face suficient, suficient de repede, pentru a construi cu adevărat un zid de apărare împotriva acestui virus.

Asistăm la creșterea cazurilor în multe părți ale țării. Michigan arată într-adevăr sumbru în ceea ce privește creșterea cazurilor, iar acum întregul nord-est al SUA nu arată bine. Toate acestea sunt alimentate de varianta U.K. Deși New York și New Jersey pot avea unele cazuri ale variantei New York, aceasta nu este o variantă super-împrăștiere. Varianta din Marea Britanie este cea mai îngrijorătoare pentru că se răspândește atât de ușor și, prin urmare, va depăși celelalte variante despre care știm astăzi. Varianta B.1.1.7 va fi în cele din urmă responsabilă pentru toate infecțiile din SUA, așa că aceasta este marea noastră îngrijorare. În cele din urmă, vom învinge, dar cu cât vom putea administra mai devreme mai multe vaccinuri, ne va ajuta să inversăm acest lucru.

Celălalt avantaj pe care îl avem este că aproximativ 100 de milioane de oameni din SUA au avut COVID și mulți dintre ei sunt aceiași oameni care nu vor primi un vaccin și nu vor purta măști. Acești indivizi, care probabil au un anumit nivel de imunitate naturală, nu sunt luați în considerare în multe calcule despre când am putea începe să vedem o izolare foarte puternică a virusului, pe care nu am avut-o niciodată în această țară de la începutul pandemic.

Dar varianta B.1.351 identificată pentru prima dată în Africa de Sud? Reprezintă asta o amenințare pentru vaccinurile noastre actuale?

Aceasta este cea mai proastă dintre toate variantele pe care le cunoaștem astăzi dacă vă uitați la modul în care poate sustrage răspunsurile imune în așa fel încât vaccinurile să-și piardă eficacitatea. Dar studiile cu vaccinurile Johnson & Johnson și Novavax din Africa de Sud arată că acele vaccinuri și-au păstrat eficacitatea împotriva variantei B.1.351. Nu au funcționat la fel de bine în Africa de Sud ca în alte locuri, dar a fost destul de aproape. Și toate in vitro studiile de laborator sugerează că vaccinurile ARNm ar trebui să funcționeze extrem de bine împotriva acestei variante.

În viitor, ar putea exista o variantă care combină cele mai proaste caracteristici ale variantelor B.1.1.7 și B.1.351, dar nu am văzut asta încă. S-ar putea să ne îndreptăm.

Vă așteptați că vor fi necesare vaccinuri de rapel pentru a îmbunătăți eficacitatea vaccinurilor existente împotriva acestor sau viitoare variante ale SARS-CoV-2?

Este foarte posibil să trecem câțiva ani fără a fi nevoie de amplificatoare pentru vaccinurile COVID-19 existente. SARS-CoV-1, care este virusul cel mai strâns înrudit, a circulat în 2003 și există oameni 17 ani mai târziu care au încă anticorpi și celule T foarte grozave împotriva acestui virus. Pregătirea boosterelor care sunt în desfășurare acum de către Moderna și alte companii sunt mai mult ca măsură de precauție. Întrebarea este dacă putem dezvolta un vaccin pan-coronavirus, care este calea cea mai atractivă pentru a obține protecție pe mai mulți ani împotriva virusului și este foarte fezabilă.

Prevedeți ca SARS-CoV-2 să devină endemic?

Nu este clar doar timpul va spune. Depinde de ceea ce se întâmplă la nivel global. Virusul încă face ravagii în multe locuri – ratele de infecție sunt într-o ascensiune bruscă – și este o poveste globală. Dacă nu ne înfășurăm cu brațele în jurul virusului, acesta va evolua. Tendințele pe care le vedem acum la nivel global nu sunt favorabile, dar dacă te uiți la ceea ce se întâmplă în Israel, este o altă poveste. În Israel, practic au zdrobit acest virus. Dar întrebarea este: poate lumea să imite ceea ce s-a întâmplat într-o țară de nouă milioane de oameni cu granițe naturale și campanii de vaccinare agresive? Mai sunt 7,6 miliarde de oameni care trebuie să fim protejați.

Ce credeți că ar trebui să facă SUA pentru a se asigura că vaccinurile COVID-19 sunt disponibile la nivel global?

Am promovat că ar trebui să livrăm toate vaccinurile noastre în exces pentru că avem un exces – 300 de milioane de doze de vaccin AstraZeneca, 100 de milioane sau mai mult de vaccinul J&J și 100 de milioane mai mult de vaccinul Novavax. Avem 500 sau 600 de milioane de doze de vaccin pe care nu le vom folosi niciodată. Avem suficient vaccin pentru toată lumea din țară și nu vom face ca toată lumea să-l ia. Doar cu vaccinurile Moderna și Pfizer, avem suficient pentru populația din SUA.

Nu înțeleg cu adevărat întârzierea eliberării acestor doze de vaccin. În acest moment, doriți să încercați să aduceți vaccinul în țările care au mare nevoie și acestea nu lipsesc. Există o mulțime de zone fierbinți pe care le-am putea ajuta. Nu există nicio scuză bună pe care am auzit-o să nu eliberez acele vaccinuri. Aceasta nu este o problemă națională, este o problemă globală și planetară. Cu cât ajutăm mai mult alte țări, cu atât ne ajutăm mai mult și pe noi înșine.

Ce știm acum despre capacitatea vaccinurilor licențiate COVID de a preveni răspândirea virală, pe lângă prevenirea bolilor?

Datele despre acest lucru sunt foarte încurajatoare – se pare că răspândirea virală este într-adevăr bine inhibată. Cele mai bune date pe care le avem sunt atât pentru vaccinurile Moderna, cât și pentru Pfizer, este mai mult o necunoscută pentru celelalte vaccinuri.

Cum a fost folosită inteligența artificială (AI) pentru înțelegerea sau abordarea acestei pandemii?

Inteligența artificială a fost în general o dezamăgire în această pandemie – nu a avut cu adevărat impactul pe care mi-aș fi dorit să îl văd, ceea ce probabil reflectă că suntem încă destul de devreme în povestea cu inteligența artificială. A contribuit într-adevăr la accelerarea unui medicament pentru COVID, baricitinib, care a primit autorizație de utilizare de urgență în combinație cu remdesivir. AI a fost, de asemenea, folosită pentru a prezice cine se va îmbolnăvi de COVID, cine va beneficia cel mai mult de la vaccinare etc., dar nu am văzut nimic care să fi fost o contribuție cu adevărat importantă. Dar asta nu înseamnă că AI nu va contribui mai mult în viitor. AI, dacă este folosită corect, ar fi modalitatea de a prezice o pandemie. Identificarea unei pandemii înainte ca aceasta să se întâmple este, pentru mine, ceea ce așteptăm cu AI. Și putem ajunge acolo.

Interviu realizat de Kristen Jill Abboud


COVID-19 și SARS-CoV-2. Modelarea prezentului, privirea spre viitor

Din decembrie 2019, sindromul respirator acut sever Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) a produs un focar de boală pulmonară care a devenit în curând o pandemie globală, cunoscută sub numele de boala CORonaVIrus-19 (COVID-19). Noul coronavirus împarte aproximativ 82% din genomul său cu cel care a produs focarul din 2003 (SARS CoV-1). Ambele coronavirusuri au, de asemenea, același receptor celular, care este enzima de conversie a angiotensinei 2 (ACE2). În ciuda acestor asemănări, noul coronavirus s-a extins mai larg, mai rapid și mai letal decât cel anterior. Mulți cercetători din diverse discipline au folosit diverse instrumente de modelare pentru a analiza impactul acestei pandemii la scară globală și locală. Aceasta include o gamă largă de abordări – deterministe, bazate pe date, stocastice, bazate pe agenți și combinațiile acestora – pentru a prognoza progresia epidemiei, precum și efectele intervențiilor nefarmaceutice pentru a opri sau atenua impactul acesteia asupra lumii. populatia.Complexitățile fizice ale societății moderne trebuie să fie surprinse de aceste modele. Aceasta include numeroasele modalități de contact social – rețele de contact social (multiplex), sisteme de transport (multistraturi), metapopulații etc. – care pot acționa ca un cadru pentru propagarea virusului. Dar modelarea nu numai că joacă un rol fundamental în analiza și prognoza variabilelor epidemiologice, dar joacă și un rol important în a ajuta la găsirea de remedii pentru boală și în prevenirea contagiunii prin intermediul noilor vaccinuri. Necesitatea de a răspunde rapid și eficient la întrebări: medicamentele existente ar putea funcționa împotriva SARS CoV-2? și se pot dezvolta noi vaccinuri la timp? necesită utilizarea modelării fizice a proteinelor, interacțiunilor proteine-inhibitori, screening-ul virtual al medicamentelor împotriva țintelor virale, predicția imunogenității peptidelor mici, modelarea vaccinomică și proiectarea vaccinurilor, pentru a menționa doar câteva. Aici, trecem în revistă aceste trei domenii principale de cercetare de modelare împotriva SARS CoV-2 și COVID-19: (1) epidemiologie (2) reutilizarea medicamentelor și (3) proiectarea vaccinurilor. Prin urmare, compilam cea mai relevantă literatură existentă despre strategiile de modelare împotriva virusului pentru a ajuta modelatorii să navigheze în această literatură în creștere rapidă. De asemenea, ținem un ochi asupra viitoarelor focare, unde modelatorii pot găsi cele mai relevante strategii utilizate într-o situație de urgență ca cea actuală pentru a ajuta la combaterea viitoarelor pandemii.


Referințe

Bull, J. J. & Lauring, A. S. Teoria și empirismul în evoluția virulenței. PLOS Pathog. 10, e1004387 (2014). Această revizuire oferă o perspectivă asupra modului în care teoria virulenței ar putea fi unită cu datele empirice și ceea ce este necesar pentru a înțelege mai bine relația dintre virulență și transmisibilitate..

McMahon, D. P. şi colab. Virulența crescută a unui genotip viral emergent ca motor al pierderii albinelor. Proc. Biol. Sci. 283, 20160811 (2016).

Power, R. A., Parkhill, J. & de Oliveira, T. Studii de asociere la nivelul genomului microbian: lecții de la GWAS uman. Nat. Pr. Genet 18, 41–50 (2017).

Ansari, M. A. et al. Analiza de la genom la genom evidențiază efectul sistemului imunitar înnăscut și adaptativ uman asupra virusului hepatitei C. Nat. Genet. 49, 666 (2017).

Yang, J. şi colab. Detectarea paralelă imparțială a agenților patogeni virali în probele clinice prin utilizarea unei abordări metagenomice. J. Clin. Microbiol. 49, 3463–3469 (2011).

Shi, M. şi colab. Redefinirea virosferei nevertebrate. Natură 540, 539–543 (2016).

Shi, M. şi colab. Istoria evolutivă a virusurilor ARN vertebrate. Natură 556, 197–202 (2018).

Stern, A. şi colab. Calea evolutivă către virulența unui virus ARN. Celulă 169, 35–46 (2017). Acest studiu este un exemplu puternic al abordării analitice prezentate aici. Autorii folosesc filogenetica și studiul experimental pentru a descrie căile evolutive prin care tulpinile OPV devin patogene și propun un cadru pentru proiectarea vaccinului.

Rossi, S. L., Ebel, G. D., Shan, C., Shi, P.-Y. & Vasilakis, N. Virusul Zika a suferit mutații pentru a provoca focare severe? Tendințe Microbiol. https://doi.org/10.1016/j.tim.2018.05.007 (2018).

Alizon, S. & amp Lion, S. Cooperarea paraziților în cadrul gazdei și evoluția virulenței. Proc. Biol. Sci. 278, 3738–3747 (2011).

Kerr, P. J. şi colab. Myxoma virus și leporipoxviruses: o paradigmă evolutivă. Viruși 7, 1029–1061 (2015).

Ebihara, H. şi colab. Determinanți moleculari ai virulenței virusului Ebola la șoareci. PLOS Pathog. 2, e73 (2006).

Jimenez-Guardeño, J. M. și colab. Motivul de legare a PDZ al proteinei anvelopei coronavirusului sindromului respirator acut sever este un determinant al patogenezei virale. PLOS Pathog. 10, e1004320 (2014).

Kataoka, C. şi colab. Rolul reziduului de aminoacid VP1 145 al enterovirusului 71 în fitnessul viral și patogeneza într-un model de maimuță cynomolgus. PLOS Pathog. 11, e1005033 (2015).

Song, H., Santi, N., Evensen, O. & Vakharia, V. N. Determinanți moleculari ai virulenței virusului necrozei pancreatice infecțioase și adaptării culturii celulare. J. Virol. 79, 10289–10299 (2005).

Uraki, R. şi colab. Determinanții de virulență ai virusului gripal pandemic A(H1N1)2009 într-un model de șoarece. J. Virol. 87, 2226–2233 (2013).

Liu, J. şi colab. Inginerie inversă a izolatelor de câmp ale virusului mixomului demonstrează că unele perturbări ale genelor sau pierderea funcției nu explică modificările de virulență observate în domeniu. J. Virol. 91, e01289–17 (2017).

Oh, D. Y. & Hurt, A. C. Utilizarea dihorilor ca model animal pentru investigarea eficacității antivirale a gripei. Față. Microbiol. 7, 80 (2016).

Dudas, G. şi colab. Genomul virusului dezvăluie factori care au răspândit și au susținut epidemia de Ebola. Natură 544, 309–315 (2017).

Faria, N. R. şi colab. Stabilirea epidemiei și transmiterea criptică a virusului Zika în Brazilia și Americi. Natură 546, 406–410 (2017).

Holmes, E. C., Dudas, G., Rambaut, A. & Andersen, K. G. Evoluția virusului Ebola: perspective din epidemia 2013-2016. Natură 358, 193–200 (2016).

Hadfield, J. şi colab. Nextstrain: urmărirea în timp real a evoluției patogenului. Bioinformatica https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty407 (2018).

Lässig, M. & Łuksza, M. Putem citi viitorul dintr-un copac? eLife 3, e05060 (2014).

Neher, R. A., Russell, C. A. & Shraiman, B. I. Prezicerea evoluției din forma arborilor genealogici. eLife 3, e03568 (2014).

Longdon, B. şi colab. Cauzele și consecințele modificărilor virulenței în urma schimbărilor gazdei patogene. PLOS Pathog. 11, e1004728 (2015). Acest studiu combină transmisia experimentală între specii și filogenetica pentru a dezvălui natura evoluției virulenței într-un virus Drosophila. Rezultatele arată că nivelurile de virulență au fost previzibile din filogenia gazdei.

Walter, S. şi colab. Modele diferențiale de infecție și origini evolutive recente ale hepacivirusurilor ecvine la măgari. J. Virol. 91, e01711–e01716 (2016).

Leroy, E. M. şi colab. Liliecii de fructe ca rezervoare ai virusului Ebola. Natură 438, 575–566 (2005).

Allocati, N. et al. Transmiterea bolii liliecilor: agenți patogeni zoonotici din rezervoarele faunei sălbatice la populațiile umane. Moartea celulară Dis. 2, 16048 (2016).

Truyen, U., Evermann, J. F., Vieler, E. & amp Parrish, C. R. Evoluția parvovirusului canin a implicat pierderea și creșterea intervalului de gazdă feline. Virologie 215, 186–189 (1996).

Allison, A. B. şi colab. Evoluția parvovirusului specific gazdei în natură este recapitulată prin adaptarea in vitro la diferite specii de carnivore. PLOS Pathog. 10, e1004475 (2014).

Geoghegan, J. L., Senior, A. M., Di Giallonardo, F. & Holmes, E. C. Factori virologici care cresc transmisibilitatea virusurilor umane emergente. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 113, 4170–4175 (2016).

Anderson, R. M. & May, R. M. Coevoluția gazdelor și a paraziților. Parazitologie 85, 411–426 (1982).

Bull, J. J. Virulence. Evoluţie 48, 1423–1437 (1994).

Ebert, D. în Evoluția în sănătate și boală (ed. Stearns, S. C.) 161–172 (Oxford Univ. Press, Oxford, 1999).

Ebert, D. & Bull, J. J. Contestarea modelului de compromis pentru evoluția virulenței: este fezabil managementul virulenței? Tendințe Microbiol. 11, 15–20 (2003).

Ewald, P. W. Evoluția Bolilor Infecțioase. (Oxford Univ. Press, Oxford, 1994).

Citește, A. F. Evoluția virulenței. Tendințe Microbiol. 2, 73–76 (1994).

Furió, V. et al. Relația dintre fitness în interiorul gazdei și virulență în virusul stomatitei veziculoase: corelație cu decuplarea parțială. J. Virol. 86, 12228–12236 (2012).

Lion, S. & amp Metz, J. A. J. Dincolo de maximizarea R0: despre evoluția patogenilor și dimensiunile mediului. Trends Ecol. Evol. 33, 458–473 (2018). Acest articol susține că formulările actuale ale R 0 sunt prea simpliste pentru a înțelege evoluția patogenilor și că este necesară o abordare mai complexă, multidimensională.

Fraser, C., Hollingsworth, T. D., Chapman, R., de Wolf, F. & amp Hanage, W. P. Variația încărcăturii virale de referință HIV-1: analiză epidemiologică și o ipoteză evolutivă. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 104, 17441–17446 (2007).

Alizon, S., Hurford, A., Mideo, N. & Van Baalen, M. Evoluția virulenței și ipoteza compromisului: istorie, starea actuală a lucrurilor și viitorul. J. Evol. Biol. 22, 245–259 (2009). Această lucrare oferă o privire de ansamblu asupra teoriei conform căreia există un compromis între virulență și transmisibilitate, evidențiind domeniile în care teoria a fost contestată și extinsă în ultimii 20 de ani..

Alizon, S. & Michalakis, Y. Evoluția virulenței adaptive: abordarea bazată pe fitness. Trends Ecol. Evol. 30, 248–254 (2015).

Lipsitch, M. & amp Moxon, E. R. Virulența și transmisibilitatea agenților patogeni: care este relația? Tendințe Microbiol. 5, 31–37 (1997).

Novella, I. S., Elena, S. F., Moya, A., Domingo, E. & Holland, J. J. Dimensiunea blocajelor genetice care duc la pierderea aptitudinii virusului este determinată de capacitatea medie inițială a populației. J. Virol. 69, 2869–2872 (1995).

Betancourt, M., Escriu, F., Fraile, A. & amp García-Arenal, F. Evoluția virulenței unui virus vegetal generalist într-un sistem gazdă heterogen. Evol. Aplic. 6, 875–890 (2013).

Di Giallonardo, F. & amp Holmes, E. C. Biocontrolul virusului: experimente mari în apariția și evoluția bolii. Tendințe Microbiol. 23, 83–90 (2015).

Willemsen, A., Zwart, M. P. & amp Elena, S. F. Virulența ridicată nu împiedică neapărat adaptarea virală la o nouă gazdă: un studiu de caz folosind un virus ARN vegetal. BMC Evol. Biol 17, 25 (2017).

De Roode, J. C. şi colab. Virulența și capacitatea competitivă în infecțiile cu malarie diverse genetic. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 102, 7624–7628 (2005).

Levin, B. R. & amp Bull, J. J. Evoluția miop și virulența microorganismelor patogene. Tendințe Microbiol. 2, 76–81 (1994).

Lloyd-Smith, J. O. et al. Dinamica epidemiei la interfața om-animal. Ştiinţă 326, 1362–1367 (2009).

Bergstrom, C. T., McElhany, P. & Real, L. A. Blocajele de transmisie ca factori determinanți ai virulenței în agenții patogeni cu evoluție rapidă. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 96, 5095–5100 (1999).

Bolker, B. M., Nanda, A. & Shah, D. Virulența tranzitorie a agenților patogeni emergenti. J. R. Soc. Interfață 7, 811–822 (2010).

Brown, S. P., Cornforth, D. M. & Mideo, N. Evoluția virulenței în agenții patogeni oportuniști: generalism, plasticitate și control. Tendințe Microbiol. 20, 336–342 (2012).

Dolan, P. T., Whitfield, Z. J. și Andino, R. Mapping the evolutionary potential of ARN viruses. Microbul gazdă celulară 23, 435–446 (2018). Acest articol discută ce aspecte ale evoluției virusului ar putea fi previzibile, inclusiv virulența și modul în care aceasta poate fi testată și evidențiază importanța evoluției paralele ca marker al adaptării..

Sackman, A. M. şi colab. Evoluție paralelă determinată de mutații în timpul adaptării virale. Mol. Biol. Evol. 34, 3243–3253 (2017).

Stewart, C.-B., Schilling, J. W. & amp Wilson, A. C. Evoluția convergentă a secvențelor de lizozimă? Natură 332, 788 (1988).

Frickel, J., Feulner, P. G. D., Karakoc, E. & Becks, L. Modificări ale dimensiunii populației și modele de selecție ale evoluției paralele într-un sistem gazdă-virus. Nat. comun. 9, 1706 (2018).

Brault, A. C. şi colab. O singură mutație virală West Nile selectată pozitiv conferă virogeneză aviară crescută la corbii americani. Nat. Genet. 39, 1162–1166 (2007). Acest studiu demonstrează că selecția pozitivă a unei singure substituții de aminoacid în genomul WNV a fost responsabilă pentru creșterea virulenței la cioara americană..

Longdon, B. şi colab. Schimbările gazdei au ca rezultat schimbări genetice paralele atunci când virușii evoluează în specii strâns înrudite. PLOS Pathog. 14, e1006951 (2018).

Weaver, S. şi colab. Datamonkey 2.0: o aplicație web modernă pentru caracterizarea proceselor selective și a altor procese evolutive. Mol. Biol. Evol. 35, 773–777 (2018).

Kryazhimskiy, S. & Plotkin, J. B. Genetica populației dN/dS. PLOS Genet. 4, e1000304 (2008).

Pybus, O. G. şi colab. Dovezi filogenetice pentru încărcătura de mutație dăunătoare în virusurile ARN și contribuția acesteia la evoluția virală. Mol. Biol. Evol. 24, 845–852 (2007).

Bhatt, S., Holmes, E. C. și Pybus, O. G. Rata genomică de adaptare moleculară a virusului gripal uman A. Mol. Biol. Evol. 28, 2443–2451 (2011).

Geoghegan, J. L., Senior, A. M. & amp Holmes, E. C. Blocajele populației patogene și peisajele adaptative: depășirea barierelor în calea apariției bolii. Proc. Biol. Sci. 283, 1837 (2016).

Morley, V. J. și Turner, P. E. Dinamica evoluției moleculare în populațiile de virus ARN depinde de schimbarea bruscă versus treptată a mediului. Evoluţie 71, 872–883 (2017).

Taubenberger, J. K. şi colab. Caracterizarea genelor polimerazei virusului gripal din 1918. Natură 437, 889–893 (2005).

Sawyer, S. L., Emerman, M. & Malik, H. S. Evoluția adaptivă antică a enzimei APOBEC3G de editare a ADN-ului antiviral de primate. PLOS Biol. 2, e275 (2004).

Sawyer, S. L., Wu, L. I., Emerman, M. & amp Malik, H. S. Selecția pozitivă a primatei TRIM5alpha identifică un domeniu critic de restricție retroviral specific speciei. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 102, 2832–2837 (2005).

Bedhomme, S., Hillung, J. & Elena, S. F. Virușii emergenti: de ce nu sunt fani de toate meseriile? Curr. Opinează. Virol. 10, 1–6 (2015).

Urbanowicz, R. A. și colab. Adaptarea umană a virusului Ebola în timpul focarului din Africa de Vest. Celulă 167, 1079–1087 (2016).

Simon-Loriere, E. & Holmes, E. C. De ce se recombină virusurile ARN? Nat. Rev. Microbiol. 9, 617–626 (2011).

Di Giallonardo, F. şi colab. Dinamica spațială fluidă a virusului West Nile în SUA: răspândire rapidă într-un mediu gazdă permisiv. J. Virol. 90, 862–872 (2016).

LaDeau, S. L., Kilpatrick, A. M. & amp Marra, P. P. Apariția virusului West Nile și scăderea pe scară largă a populațiilor de păsări din America de Nord. Natură 447, 710–713 (2007).

Kilpatrick, A. M. Globalizarea, utilizarea terenurilor și invazia virusului West Nile. Ştiinţă 334, 323–327 (2011).

Guan, Y. şi colab. Gripa H5N1: o amenințare pandemică proteică. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 101, 8156–8161 (2004).

Webby, R. J. și Webster, R. G. Suntem pregătiți pentru gripa pandemică? Ştiinţă 302, 1519–1522 (2003).

Lam, T. T.-Y. et al. Diseminarea, divergența și stabilirea virusurilor gripale H7N9 în China. Natură 522, 102–105 (2015).

Yang, L. şi colab. Geneza și răspândirea noilor viruși aviari H7N9 foarte patogeni care au apărut în China continentală. J. Virol. 91, e01277–e01217 (2017).

Qi, W. şi colab. Apariția și adaptarea unui nou virus gripal H7N9 extrem de patogen la păsări și oameni dintr-un strămoș cu patogenitate scăzută care infectează oamenii din 2013. J. Virol. 92, e00921–17 (2018).

Lipsitch, M. şi colab. Factori virali în evaluarea riscului de pandemie de gripă. eLife 5, e18491 (2016).

Baigent, S. J. & amp McCauley, J. W. Gripa de tip A la oameni, mamifere și păsări: determinanți ai virulenței virusului, intervalului de gazdă și transmiterii între specii. Bioeseuri 25, 657–671 (2003).

Horimoto, T. & Kawaoka, Y. Gripa: lecții din pandemiile trecute, avertismente din incidentele actuale. Nat. Rev. Microbiol. 3, 591–600 (2005).

Monne, I. şi colab. Apariția unui virus gripal aviar foarte patogen dintr-un progenitor cu patogenitate scăzută. J. Virol. 88, 4375–4388 (2014).

Russell, C. A. şi colab. Potențialul ca virusul gripal A/H5N1 transmisibil prin picături respiratorii să evolueze într-o gazdă de mamifer. Ştiinţă 336, 1541–1547 (2012).

Hatta, M., Gao, P., Halfmann, P. & Kawaoka, Y. Baza moleculară pentru virulența ridicată a virusurilor gripale A H5N1 din Hong Kong. Ştiinţă 293, 1840–1842 (2001).

Pearce, M. B. și colab. Virulența sporită a virusurilor gripei aviare A H5N1 înalt patogene ale cladei 2.3.2.1 la dihori. Virologie 502, 114–122 (2017).

Nogales, A., Martinez-Sobrido, L., Topham, D. J. & DeDiego, M. L. Modificările din proteina NS1 aminoacizilor D189N și V194I afectează răspunsurile la interferon, termosensibilitatea și virulența virusurilor gripale umane H3N2 circulante A. J.Virol. 91, e01930–16 (2017).

Jackson, D., Hossain, M. J., Hickman, D., Perez, D. R. și Miel, R. A. Un nou determinant al virulenței virusului gripal: proteinele NS1 patru reziduuri C-terminale modulează patogenitatea. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 105, 4381–4386 (2008).

Kash, J. C. și colab. Analiza genomică a răspunsurilor imune și moarte celulară crescute ale gazdei induse de virusul gripal din 1918. Natură 443, 578–581 (2006). Această lucrare prezintă un studiu cuprinzător al virulenței virusului gripal din 1918 într-un model de șoarece, dezvăluind importanța interacțiunilor virus-gazdă care implică un set larg de gene virale care interacționează..

Bae, J.-Y. et al. Un singur aminoacid din proteina acidă polimerază determină patogenitatea virusurilor gripale B. J. Virol. 92, e00259–e00218 (2018).

Fenner, F. Controlul biologic, așa cum este exemplificat prin eradicarea variolei și mixomatoză. Proc. R. Soc. B. 218, 259–285 (1983).

Fenner, F. & amp Marshall, I. D. O comparație a virulenței pentru iepurii europeni (Oryctolagus cuniculus) a tulpinilor de virus mixom recuperate pe teren în Australia, Europa și America. J. Hyg. 55, 149–191 (1957).

Fenner, F. și Ratcliffe, F. N. Mixomatoza (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1965).

Kerr, P. J. şi colab. Istoria evolutivă și atenuarea virusului mixomului pe două continente. PLOS Pathog. 8, e1002950 (2012). Acest articol prezintă prima analiză filogenomică la scară largă a MYXV și arată că, în ciuda evoluției paralele la nivel fenotipic (adică, gradul de virulență), diferite mutații ale virusului au fost responsabile pentru evoluția virulenței atât în ​​Australia, cât și în Europa..

Kerr, P. J. şi colab. Evoluția la scară a genomului a virusului mixomului (MYXV) dezvăluie adaptarea gazdă-patogen și răspândirea geografică rapidă. J. Virol. 87, 12900–12915 (2013).

Elena, S. F., Carrasco, P., Daròs, J. A. & Sanjuán, R. Mecanisme de robustețe genetică în virusurile ARN. EMBO Rep. 7, 168–173 (2006).

Gandon, S., Mackinnon, M. J., Nee, S. & amp Read, A. F. Vaccinuri imperfecte și evoluția virulenței patogenului. Natură 414, 751–756 (2001).

Smith, T. Vaccinuri imperfecte și modele imperfecte. Trends Ecol. Evol. 17, 154–156 (2002).

Read, A. F. et al. Vaccinarea imperfectă poate spori transmiterea agenților patogeni foarte virulenți. PLOS Biol. 13, e1002198 (2015). Această lucrare prezintă o demonstrație clară a faptului că vaccinarea imperfectă a fost responsabilă de creșterea virulenței în cazul MDV la găini și ia în considerare implicațiile evolutive ale vaccinării imperfecte în general..

Kamil, J. P. şi colab. vLIP, un omolog al lipazei virale, este un factor de virulență al virusului bolii Marek. J. Virol. 79, 6984–6996 (2005).

Trimpert, J. şi colab. O analiză filogenomică a virusului bolii Marek dezvăluie căi independente către virulență în Eurasia și America de Nord. Evol. Aplic. 10, 1091–1101 (2017).

Mackinnon, M. J. & amp Read, A. F. Imunitatea promovează evoluția virulenței într-un model de malaria. PLOS Biol. 2, e230 (2004).

Carre, N. et al. S-a schimbat rata de progresie spre SIDA în ultimii ani? SIDA 11, 1611–1618 (1997).

Fraser, C. şi colab. Virulența și patogeneza infecției cu HIV-1: o perspectivă evolutivă. Ştiinţă 343, 1243727 (2014). Acest studiu cheie al evoluției virulenței HIV se concentrează pe factorii care determină SPVL și arată importanța trăsăturilor genetice ale virusului în modelarea SPVL și, prin urmare, severitatea bolii..

Galai, N. et al. Tendințele temporale ale numărului inițial de celule CD4 în urma seroconversiei virusului imunodeficienței umane în Italia, 1985-1992. Studiul italian de seroconversie a virusului imunodeficienței umane. A.m. J. Epidemiol. 143, 278–282 (1996).

Herbeck, J. T. şi colab. Se schimbă virulența HIV? O meta-analiză a tendințelor markerilor de prognostic ai progresiei și transmiterii bolii HIV. SIDA 26, 193–205 (2012).

Vanhems, P., Lambert, J., Guerra, M., Hirschel, B. & Allard, R. Asocierea dintre rata scaderii celulelor T CD4 + si anul seroconversiei virusului imunodeficientei umane (HIV) tip 1 in randul persoanelor inscrise în studiul de cohortă HIV din Elveția. J. Infectează. Dis. 180, 1803–1808 (1999).

Arien, K. K., Vanham, G. & Arts, E. J.Evoluează HIV-1 la o formă mai puțin virulentă la om? Nat. Rev. Microbiol. 5, 141–151 (2007).

Claiborne, D. T. şi colab. Capacitatea de replicare a HIV-1 transmis determină activarea imună acută, încărcarea proviral în celulele T CD4 + de memorie și progresia bolii. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 112, E1480–E1489 (2015).

Miura, T. şi colab. Capacitatea de replicare afectată a virusurilor acute/precoce la persoanele care devin controlori HIV. J. Virol. 84, 7581–7591 (2010).

Blanquart, F. şi colab. Variația genetică virală reprezintă o treime din variabilitatea încărcăturii virale de referință HIV-1 în Europa. PLOS Biol. 15, e2001855 (2017).

Fellay, J. şi colab. Variația genetică comună și controlul HIV-1 la om. PLOS Genet. 5, e1000791 (2009).

Alizon, S. şi colab. Abordarea filogenetică arată că genotipul virusului determină în mare măsură încărcătura virală de referință HIV. PLOS Pathog. 6, e1001123 (2010).

Blanquart, F. şi colab. Un compromis evolutiv transmisie-virulență explică atenuarea HIV-1 în Uganda. eLife 5, e20492 (2016).

Sofonea, M. T., Aldakak, L., Boullosa, L. F. V. V. și Alizon, S. Poate virusul Ebola să evolueze pentru a fi mai puțin virulent la om? J. Evol. Biol. 31, 382–392 (2018).

Diehl, W. E. şi colab. Glicoproteina virusului Ebola cu infectivitate crescută a dominat epidemia din 2013-2016. Celulă 167, 1088–1098 (2016). Acest studiu folosește o combinație de filogenetică și studiu experimental pentru a demonstra importanța substituției A82V în glicoproteina EBOV pentru infecțiozitatea virală și sugerează că A82V are virulență crescută a virusului..

Ng, M. şi colab. Receptorul de filovirus NPC1 contribuie la modelele specifice speciei de susceptibilitate la ebolavirus la lilieci. eLife 4, e11785 (2015).

Marzi, A. şi colab. Mutațiile identificate recent în genomul virusului Ebola-Makona nu modifică patogenitatea la modelele animale. Rep celular 23, 1806–1816 (2018).

Chan, J. F., Choi, G. K., Yip, C. C., Cheng, V. C. & amp Yuen, K. Y. Febra Zika și sindromul Zika congenital: o boală arbovirală emergentă neașteptată. J. Infectează. 72, 507–524 (2016).

Cao-Lormeau, V. M. et al. Focar de sindrom Guillain-Barré asociat cu infecția cu virusul Zika în Polinezia Franceză: un studiu caz-control. Lancet 387, 1531–1539 (2016).

Fauci, A. S. & amp Morens, D. M. Virusul Zika în America - încă o amenințare cu arbovirus. N. Engl. J. Med. 374, 601–604 (2016).

Simonin, Y., van Riel, D., Van de Perre, P., Rockx, B. & Salinas, S. Virulența diferențială între liniile asiatice și africane ale virusului Zika. PLOS Negl. Trop. Dis. 11, e0005821 (2017).

Grubaugh, N. D., Faria, N. R., Andersen, K. G. & amp Pybus, O. G. Perspective genomice asupra apariției și răspândirii virusului Zika. Celulă 172, 1160–1162 (2018).

Liu, Y. şi colab. Îmbunătățirea evolutivă a infecțiozității virusului Zika la țânțarii Aedes aegypti. Natură 545, 482–486 (2017). Rezultatele acestui studiu sugerează că o mutație a proteinei NS1 din ZIKV asociată cu focarul recent din America determină o infecțiozitate crescută la Aedes aegypti tantari, crescand la randul lor potentialul epidemic.

Yuan, L. şi colab. O singură mutație a proteinei prM a virusului Zika contribuie la microcefalie fetală. Ştiinţă 358, 933–936 (2017).

Rosenfeld, A. B., Doobin, D. J., Warren, A. L., Racaniello, V. R. & amp Vallee, R. B. Replicarea izolațiilor timpurii și recente a virusului Zika pe parcursul dezvoltării creierului șoarecelui. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 114, 12273–12278 (2017).

Firth, C. și Lipkin, W. I. Genomica agenților patogeni emergenti. Annu. Rev. Genom. Zumzet. Genet. 14, 281–300 (2013).

Gardy, J. L. și Loman, N. J. Către un sistem global de supraveghere a agenților patogeni, în timp real, bazat pe genomice. Nat. Pr. Genet. 19, 9–20 (2018).

Shi, M., Zhang, Y.-Z. & Holmes, E. C. Meta-transcriptomica și biologia evolutivă a virusurilor ARN. Virus Res. 243, 83–90 (2018).

Geoghegan, J. L. & amp Holmes, E. C. Prezicerea apariției virusului în mijlocul zgomotului evolutiv. Deschide Biol. 7, 170189 (2017).

Lighten, J. & amp van Oosterhout, C. Biocontrolul crapului comun din Australia prezintă riscuri pentru biosecuritate. Nat. Ecol. Evol. 1, 87 (2017).

Marshall, J. şi colab. Biocontrolul crapului invaziv: riscurile abundă. Ştiinţă 359, 877 (2018).

McColl, K. A., Sheppard, A. W. & amp Barwick, M. Biocontrol sigur și eficient al crapului comun. Nat. Ecol. Evol. 1, 134 (2017).

McColl, K. A., Sunarto, A. & amp Holmes, E. C. Cyprinid herpesvirus 3 și viitorul său evolutiv ca agent de control biologic pentru crap în Australia. Virol. J. 13, 206 (2016).

Andre, J. B. & amp Hochberg, M. E. Evoluția virulenței în bolile infecțioase emergente. Evoluţie 59, 1406–1412 (2005).

Chahroudi, A., Bosinger, S. E., Vanderford, T. H., Paiardini, M. & Silvestri, G. Natural SIV hosts: Showing AIDS the door. Ştiinţă 335, 1188–1193 (2012).

Silvestri, G., Paiardini, M., Pandrea, I., Lederman, M. M. & Sodora, D. L. Înțelegerea naturii benigne a infecției cu SIV la gazde naturale. J. Clin. Investi. 117, 3148–3154 (2007).

Keele, B. F. şi colab. Creșterea mortalității și imunopatologie asemănătoare SIDA la cimpanzeii sălbatici infectați cu SIVcpz. Natură 460, 515–519 (2009). Rezultatele acestui studiu sugerează că virusul imunodeficienței simiane la cimpanzei, care este strămoșul HIV, crește mortalitatea la aceste animale, deși cu o boală mai puțin evidentă decât la om..

Crawford, P. C. şi colab. Transmiterea virusului gripei ecvine la câini. Ştiinţă 310, 482–485 (2005).

Parrish, C. R., Murcia, P. R. & amp Holmes, E. C. Rezervoare de virus gripal și gazde intermediare: câini, cai și noi posibilități de expunere la virusul gripal a oamenilor. J. Virol. 89, 2990–2994 (2015).

Feng, K. H. şi colab. Virușii gripei ecvine și canine Virusurile H3N8 prezintă diferențe biologice minime în ciuda divergenței filogenetice. J. Virol. 89, 6860–6873 (2015).

Bourhy, H., Dautry-Varsat, A., Hotez, P. J. & Salomon, J. Rabia, încă neglijată după 125 de ani de vaccinare. PLOS Negl Trop. Dis. 4, e839 (2010).

Garver, K. A., Batts, W. N. și Kurath, G. Comparații de virulență ale genogrupurilor U și M ale virusului necrozei hematopoietice infecțioase la sockeye slamon și curcubeu. J. Aquat. Anim. Sănătate 18, 232–243 (2006).

Penaranda, M. M., Purcell, M. K. și Kurath, G. Mecanismele de virulență diferențială ale virusului necrozei hematopoietice infecțioase la păstrăvul curcubeu (Oncorhynchus mykiss) includ intrarea gazdei și cinetica de replicare a virusului. Gen. J. Virol. 90, 2172–2182 (2009).

Kerr, P. J. şi colab. Evoluția virusului mixomului: caracterizarea genomică și fenotipică a izolatelor din Marea Britanie dezvăluie mai multe căi evolutive de succes distincte de cele din Australia. PLOS Pathog. 13, e1006252 (2017).

Kerr, P. J. şi colab. Următorul pas în cursa înarmărilor între virusul mixomului și iepurii sălbatici din Australia este un nou fenotip al bolii. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 114, 9397–9402 (2017).

Jiao, P. şi colab. O substituție cu un singur aminoacid în proteina NS1 modifică patogenitatea virusurilor gripei aviare H5N1 la șoareci. J. Virol. 82, 1146–1154 (2008).

Cotter, C. R., Jin, H. & amp Chen, Z. Un singur aminoacid în regiunea tulpinii proteinei HA a virusului gripal H1N1pdm afectează fuziunea virală, stabilitatea și infecțiozitatea. PLOS Pathog. 10, e1003831 (2014).

Gromowski, G. D., Firestone, C. Y. & amp Whitehead, S. S. Determinanți genetici ai tulpinii vaccinale SA14-14-2 cu virusul encefalitei japoneze care guvernează atenuarea virulenței la șoareci. J. Virol. 89, 6328–6337 (2015).

El, W. şi colab. Efectul unei deleții de 88 de aminoacizi în nsp2 a virusului sindromului reproductiv și respirator porc asupra replicării virusului și a răspunsurilor citokinelor in vitro. Arc. Virol. 163, 1489–1501 (2018).

Yu, X. și colab. Reziduul glutamic de la poziția 402 în capătul C-terminal al nucleoproteinei virusului bolii Newcastle este critic pentru virus. Sci. Reprezentant. 7, 17471 (2017).

Panzarin, V. şi colab. Rata evolutivă scăzută a virusului necrozei pancreatice infecțioase (IPNV) în Italia este asociată cu virulență redusă la păstrăv. Virus Evol. 4, vey019 (2018).

Dietzschold, B. şi colab. Caracterizarea unui determinant antigenic al glicoproteinei care se corelează cu patogenitatea virusului rabiei. Proc. Natl Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 80, 70–74 (1983).

Blanie, S., Mortier, J., Delverdier, M., Bertagnoli, S. și Camus-Bouclainville, C. M148R și M149R sunt doi factori de virulență pentru patogenia virusului mixomului la iepure european. Veterinar. Res. 40, 11 (2009).

Bauer, P. H. şi colab. Analiza genetică și structurală a unui determinant de virulență în poliomavirusul VP1. J. Virol. 69, 7925–7931 (1995).

Balinsky, C. A. şi colab. Gena SPPV-019 asemănătoare virusului Sheeppox kelch afectează virulența virusului. J. Virol. 81, 11392–11401 (2007).


Materiale și metode

Estimarea nivelurilor de expresie genică

Seturi de date de secvențiere ARN utilizate în acest studiu

Nivelurile de expresie ale genelor celulelor Vero și ale SARS-CoV-2 ORF au fost estimate din datele de secvențiere ARN pe bază de nanoball ale celulelor Vero infectate cu SARS-CoV-2 BetaCoV/Korea/KCDC03/2020 (Kim et al. 2020). Nivelurile de expresie ale ORF-urilor MERS-CoV au fost estimate din datele de secvențiere ARN ale celulelor epiteliale de adenocarcinom pulmonar uman (Calu-3) recoltate la 6 ore după infectarea cu MERS-CoV HCoV-EMC/2012 (Zhang et al. 2020). Nivelurile de expresie ale Virusul gripal A ORF-urile au fost estimate din datele de secvențiere a ARN-ului epiteliului pulmonar primar uman (NHBE) infectat cu subtipul H1N1 Virusul gripal A A/Puerto Rico/8/1934 (Blanco-Melo et al. 2020). Nivelurile de expresie genetică ale ORF-urilor virusului Ebola au fost estimate din datele de secvențiere a ARN-ului celulelor hepatice umane (Huh7) infectate cu virusul Ebola izolat Makona (Albarino și colab. 2018). Nivelurile de expresie ale ORF-urilor HERV au fost estimate din datele de secvențiere a ARN pentru celulele mononucleare din sângele periferic uman de la șase indivizi sănătoși (Tokuyama et al. 2018).

Genoame de referință

Niveluri de expresie în SARS-CoV-2 și MERS-CoV

Nivelul ARNm al unui ORF de coronavirus nu poate fi estimat din abundența citirilor mapate în datele de secvențiere a ARN din cauza naturii imbricate a genomului și a subgenomului (Kim et al. 2020). Cu toate acestea, astfel de subgenomuri imbricate au fost produse prin sinteza discontinuă a ARN-ului cu catenă negativă (adică fuziunea lider-la-corp), prin urmare, abundența unui subgenom poate fi estimată din numărul de citiri de joncțiune lider-to-corp (fig. 2B ). Motivul este descris pe scurt după cum urmează. Există două tipuri de secvențe de reglare a transcripției (TRS): TRS-L este în aval de secvența lider, iar TRS-urile corpului (TRS-B) sunt în amonte de ORF-urile individuale. În timpul sintezei ARN-ului cu catenă negativă, catena negativă TRS-B poate hibridiza cu TRS-L în ARN-ul genomic cu sens pozitiv, iar sinteza continuă folosind secvența lider ca șablon, rezultând un lider-la -joncțiunea corpului. Pentru fiecare subgenom, este tradus doar cel mai în amonte (5′-) ORF (atunci când scanarea cu pierderi a codonilor de pornire nu este luată în considerare). Prin urmare, nivelul ARNm al unui ORF într-un subgenom poate fi dedus din numărul de citiri care conțin lider. ORF1ab este tradus din ARN-ul genomic. Prin urmare, deși nu există o joncțiune lider cu corp, citirile care conțin lider pot fi încă folosite pentru a estima nivelul său de ARNm.

Citirile de secvențiere ARN ale liniilor celulare infectate cu coronavirus au fost aliniate la referințele cu STAR 2.7.3a (Dobin și colab. 2013) folosind parametrii după cum urmează: --outFilterTypeBySJout --outFilterMultimapNmax 20 --align SJoverhangMin 8 -OutFilterTypeBySJout --outFilterMultimapNmax 20 --align SJoverhangMin 8 -OutFilterTypeBySJout 12 12 --outSJfilterCountUniqueMin 1 1 1 1 --outSJfilterCount TotalMin 1 1 1 1 --outSJfilterDistToOtherSJmin 0 0 0 0 --outFilterMismatchNmax 999 --outFilterMismatchNover ReadLmax -ClipAp -OtherReadLmax -Clip -OtherSJmin 0 0 0 0 --outFilterMismatchNmax. chimScoreJunction NonGTAG 0 --alignSJstitchMismatchNmax -1 -1 -1 -1 --alignIntronMin 20 --alignIntronMax 1000000 --alignMates GapMax 1000000.

TRS-L al SARS-CoV-2 este a 70-a�-a nucleotidă din genomul său, iar cea a MERS-CoV este a 62-a�-a nucleotidă. Prin urmare, doar citirile cu site-ul de joncțiune 5′ situat între nucleotidele 55 și 85 ale genomului SARS-Cov-2 (sau între nucleotidele 45 și 80 ale genomului MERS-CoV) au fost numărate deoarece reprezentau subgenomi generați de fuziuni canonice lider-corp. O citire a joncțiunii lider la corp a fost atribuită subgenomului în conformitate cu secvența ORF imediat în aval de site-ul său de joncțiune 3′, o citire a joncțiunii lider la corp va fi eliminată dacă locul său de joncțiune 3′ este peste 50. nucleotide în amonte de codonul de început al oricăror ORF. Nivelul ARNm al ORF1ab a fost calculat din numărul de citiri care conțin lider aliniate la ARN-ul genomului fără goluri. ORF10 în SARS-CoV-2 a fost exclus în acest studiu deoarece nu are un TRS-B și nici subgenomul său nu a fost detectat (Kim et al. 2020). Zhang şi colab. (2020) au furnizat trei seturi de date ARN-seq replicate pentru celulele Calu-3 infectate cu MERS-CoV. Având în vedere că nivelurile de ARNm dintre ORF-uri au fost consistente în cele trei replici, replica #3 a fost utilizată în acest studiu.

Niveluri de expresie în Virusul gripal A și virusul Ebola

Nivelul de expresie al unui ORF a fost estimat din abundența citirilor de secvențiere mapate pe acesta. Datele de secvențiere ARN au fost aliniate la referințele corespunzătoare cu STAR folosind parametrii impliciti. Nivelul de expresie al unui ORF a fost dat de RSEM (Li și Dewey 2011). Este de remarcat faptul că Virusul gripal A tulpina de subtip H1N1 utilizată pentru estimarea nivelului de expresie (A/Puerto Rico/8/1934) nu este direct legată de variantele de virus utilizate pentru estimarea ratei evolutive, virușii din pandemia din 2009. Cu toate acestea, am presupus că este puțin probabil că nivelurile relative de expresie ale ORF-urilor s-au schimbat dramatic între Varianta virusului gripal As ca un echilibru stoichiometric între proteinele virale trebuie menținut în mare măsură pentru a asigura ambalarea corectă a particulei virale. Albarino et al. (2018) au furnizat trei seturi de date ARN-seq la momente diferite după ce celulele Huh7 au fost infectate cu virusurile Ebola, nivelul mediu de expresie la trei momente a fost utilizat pentru fiecare ORF.

Niveluri de expresie în Virusul vaccinului și Citomegalovirusul uman

Nivelurile de expresie ale Virusul vaccinului ORF-urile au fost preluate din datele matricei de tiling ale genomului Virusul vaccinului-celule HeLa infectate (Assarsson et al. 2008) majoritatea ORF-urilor virale au inițiat transcripția la 4 ore după infecție și, prin urmare, nivelurile de expresie la acest moment au fost utilizate pentru analize ulterioare. Nivelurile de expresie ale ORF-urilor de citomegalovirus uman au fost preluate dintr-un studiu anterior care a efectuat experimente de secvențiere a ARN pe celule stem hematopoietice CD34+ infectate cu citomegalovirus uman (Cheng și colab. 2017). Datele de secvențiere ARN ale celulelor recoltate la 2 zile după infecție, când ORF-urile virale au fost transcriptate cel mai activ, au fost utilizate în acest studiu.

Nivelurile de expresie în virusul parainfluenza umană de tip 3, virusul sincitial respirator uman, virusul rujeolic și virusul oreionului

Nivelul de expresie al unui ORF a fost preluat din densitățile benzilor din gelurile de electroforeză estimate în studiile anterioare (Cattaneo și colab. 1987 De și colab. 1990 Barik 1992 Takeuchi și colab. 1993 Pagán și colab. 2012).

Estimarea nivelurilor de expresie pentru ORF-uri suprapuse

Unele ORF-uri virale se suprapun unele cu altele, iar proteinele lor codificate sunt traduse cu diverse mecanisme, cum ar fi scanarea cu scurgeri, schimbarea cadrului ribozomal și editarea ARN. Au fost luate în considerare trei scenarii atunci când estimăm nivelul de expresie al ORF-urilor suprapuse. În primul rând, ORF-urile suprapuse au același codon de început (de exemplu, ORF1a/ORF1ab în SARS-CoV-2). În al doilea rând, ORF-urile care se suprapun sunt traduse în cadre diferite din cauza scanării neetanșe (de exemplu, ORF3a/ORF3b în SARS-CoV-2). În ambele scenarii, am atribuit nivelul estimat de ARNm celui mai lung ORF (de exemplu, ORF1ab sau ORF3a) pentru simplitate, rata evolutivă a fost estimată și din acest ORF. În cel de-al treilea scenariu, de exemplu P/V/C în virusul rujeolic și în virusul paragripal uman de tip 3, există ORF-uri suprapuse care împărtășesc același codon de început (P și V), precum și ORF-uri suprapuse în cadre de traducere diferite (C și P). ) în aceeași regiune genomică, am împărțit nivelul total estimat de ARNm în ORF-uri individuale în funcție de abundența relativă a proteinelor raportată (ViralZone, https://viralzone.expasy.org/857, preluat pe 18 iunie 2020).

Nivelurile de expresie ale maimuțelor și ale genelor umane

Datele de secvențiere ARN ale celulelor Vero infectate cu SARS-CoV-2 au fost aliniate la genomul C. sabaeus cu STAR folosind parametrii impliciti. În mod similar, datele de secvențiere a ARN pentru celulele mononucleare din sângele periferic uman au fost aliniate la genomul uman cu STAR folosind parametrii impliciti. Fiecare citire a fost atribuită genei sale aliniate sub parametrul --quantMode TranscriptomeSAM. Având în vedere că pot exista mai multe izoforme de splicing pentru o genă, a fost estimată abundența fiecărei izoforme și a fost utilizată ca nivel de expresie abundența totală a tuturor izoformelor unei gene.

Nivelurile de expresie ale ORF-urilor HERV

Datele de secvențiere ARN pentru celulele mononucleare din sângele periferic uman au fost aliniate la genomul uman cu STAR folosind parametrii după cum urmează: --outSAMtype BAM SortedByCoordinate --outFilterMultimapNmax 30. Fișierul de adnotare al ORF-urilor HERV a fost descărcat de la gEVE pe 5 august 2020 (2020). Baza de date de elemente virale endogene bazată pe genom, http://geve.med.u-tokai.ac.jp) (Nakagawa și Takahashi 2016). A remarcat că unele ORF-uri HERV au fost adnotate ca regiuni trunchiate multiple. Pentru fiecare regiune ORF sau ORF adnotată, nivelul de expresie a fost definit ca raportul dintre numărul de citiri aliniate, care a fost estimat cu Telescope 1.0.3 (Bendall et al. 2019) cu parametrii impliciti și lungimea regiunii ORF sau ORF. . Deoarece regiunile adnotate ale aceluiași ORF HERV pot avea niveluri de expresie estimate diferite, am folosit nivelul mediu de expresie al tuturor regiunilor ORF adnotate exprimate ale aceluiași ORF pentru a reprezenta nivelul de expresie al acestui ORF.

Nivelurile de proteine ​​din SARS-CoV-2

Abundența proteinelor codificate de genomul SARS-CoV-2 a fost estimată din numărul de potriviri de spectru peptidic (PSM) ale unei proteine, normalizate prin numărul de peptide teoretice ale acesteia. Numărul de PSM a fost preluat dintr-o analiză proteomică anterioară pe celulele Vero infectate cu SARS-CoV-2 utilizând spectrometrie de masă în tandem (Davidson et al. 2020). Peptidele teoretice ale proteinelor digerate de tripsină au fost generate in silico folosind un script python intern, în care numărul maxim de arginină sau lizină omisă în timpul digestiei a fost setat la 2. A fost numărată doar peptida cu o lungime între 7 și 140 de aminoacizi. . Abundența estimată de proteine ​​a celor nouă ORF-uri ale SARS-CoV-2 a fost puternic corelată cu abundența ARNm corespunzătoare (r =0.99, P =6 ×� 𢄧 , Tabelul de corelare al lui Pearson 1 ).

Estimarea ratelor evolutive ale proteinelor

Preluarea secvenței genomice a variantelor de virus

Secvențe complete ale genomului variantelor SARS-CoV-2 și Virusul gripal A au fost descărcate din GISAID (Global Initiative on Sharing All Influenza Data, https://www.gisaid.org/) (Shu și McCauley 2017) cele ale MERS-CoV, virusul Ebola, virusul rujeolei, virusul oreionului, virusul parainfluenza umană tip 3 , virusul sincițial respirator uman, Virusul vaccinuluiși citomegalovirusul uman au fost descărcate de la NCBI Virus (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/labs/virus/vssi/) (Hatcher et al. 2017). Mai exact, pentru SARS-CoV-2, 13.556 de secvențe de genom cu acoperire ridicată au fost descărcate pe 12 mai 2020. Secvențe de genom izolate de liliac, pangolin, tigru sau nurcă și cele cu peste 50 de baze nedeterminate în timpul secvențierii (etichetate ca Ns). în secvența genomului) au fost filtrate, iar cele 7.310 secvențe rămase au fost utilizate pentru analiza în aval. Pentru MERS-CoV, secvențele de genom cu peste 200 de nepotriviri de nucleotide față de genomul de referință au fost filtrate, iar cele 518 secvențe de genom rămase (de la gazde umane și animale) au fost utilizate pentru analiza în aval. Pentru virusul Ebola, au fost descărcate 287 de secvențe de genom colectate în Sierra Leone și Guineea în timpul focarului din 2013� din Africa de Vest. Pentru Virusul gripal A subtipul H1N1, au fost descărcate 1.839 secvențe de genom colectate în timpul pandemiei din 2009. Pentru virusul rujeolic și virusul oreionului, au fost descărcate 209 și, respectiv, 284 secvențe de genom. Pentru virusul paragripal uman de tip 3, au fost descărcate un total de 353 de secvențe complete de genom. Pentru virusul sincițial respirator uman, au fost descărcate 1.006 secvențe complete de genom din subgrupul A. Pentru Virusul vaccinului, au fost descărcate un total de 103 secvențe complete de genom. Două dintre secvențe ( <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"NC_006998","term_id":"66275797","term_text":"NC_006998">> NC_006998 și <" type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"AY243312","term_id":"29692106","term_text":"AY243312">> AY243312) au fost identice unul cu celălalt și am păstrat numai genomul de referință <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"NC_006998","term_id":"66275797","term_text":"NC_006998">> NC_006998 pentru analize suplimentare. În plus, două dintre variantele virusului ( <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"MG012795","term_id":"1320878772","term_text":"MG012795">> MG012795 și <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"MG012796","term_id":"1320879051","term_text":"MG012796">> MG012796) care au prezentat exterior excepțional de lung ramurile din arborele filogenetic au fost excluse pentru analize ulterioare. În consecință, un total de 100 de secvențe rămase au fost utilizate pentru estimarea ratei de evoluție a proteinei în Virusul vaccinului. Pentru citomegalovirusul uman, au fost descărcate un total de 299 de secvențe complete de genom.

Estimarea ratei de evoluție a proteinelor în viruși

Rata evolutivă a proteinei a zece specii de virus examinate în acest studiu a fost dedusă din diferența medie pe perechi între variante. În mod specific, pentru fiecare specie de virus, secvența de referință a fiecărei ORF a fost aliniată față de genomurile variantelor individuale de virus prin ac EMBOSS (Rice și colab. 2000). Secvențele aliniate (fără lacune) au fost traduse in silico în secvențe de proteine. Numărul de aminoacizi diferiți a fost numărat pentru fiecare pereche de variante și media a fost estimată din toate perechile de variante posibile, care a fost normalizată în continuare prin lungimea secvenței de peptide.

Estimarea ratei de evoluție a proteinelor pentru SARS-CoV-2 înainte de transferul zoonotic

Rata secvenței proteinei SARS-CoV-2 în timpul evoluției la gazdele animale a fost estimată din dN/dS raportul dintre SARS-CoV-2 și trei coronavirusuri înrudite izolate de lilieci sau pangolini. Secvențele SARS-CoV-2 (Wu et al. 2020), RaTG13 (GenBank: <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"MN996532.1","term_id": "1802633852","term_text":"MN996532.1">> MN996532.1) izolat de la lilieci din Yunnan (Zhou et al. 2020), GD-1 (GISAID: EPI_ISL_410721) izolat de la pangolini din Guangdong (Xiao et al.). 2020) și GX-P5E (GISAID: EPI_ISL_410541) izolate din pangolini din Guangxi (Lam și colab. 2020) au fost aliniate de MUSCLE (Edgar 2004), arborele filogenetic a fost construit folosind metoda de îmbinare a vecinilor în MEGA și colab. . 2018) cu probabilitate compozită maximă ca model de substituție. Un coronavirus (bat-SL-CoVZC45, GenBank: <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"MG772933.1","term_id":"1369125417","term_text":" MG772933.1">> MG772933.1) izolat din Zhejiang (Hu et al. 2018) a fost folosit pentru a înrădăcina arborele filogenetic. ORF-urile omoloage dintre SARS-CoV-2, RaTG13, GD-1 și GX-P5E au fost aliniate de MUSCLE. Media dN, dS, și dN/dS raportul din arborele filogenetic a fost estimat pentru fiecare ORF prin codeml în PAML (Yang 2007) sub parametrii model = 0, NSsites = 0, fix_omega = 0 și clock = 0.

Estimarea speciilor încrucișate dN/dS Raportul în trei grupuri de specii/subspecii de virus

Estimarea ratei evolutive a proteinelor codificate de genomul nuclear al primatelor

Am estimat rata evolutivă a proteinelor codificate în genomul celulelor Vero din divergența proteinelor dintre C. sabaeus și M. mulata. Pentru fiecare genă, fracțiile de aminoacizi identici din alinierea secvenței dintre cele două specii, “C. sabaeus % ID” și “M. mulata % ID,” au fost preluate de la Ensembl (versiunea 99). Perechea de gene omoloage a fost filtrată dacă cele două fracții diferă cu mai mult de 5%. Media celor două facțiuni a fost estimată și diferența sa de 100% a fost utilizată pentru a deduce rata evolutivă a proteinei. Rata evolutivă a proteinelor umane a fost estimată în mod similar ca fracțiunea medie de aminoacizi identici în alinierea secvenței dintre om și cimpanzeu, “.H. sapiens % ID” și “P. troglodite % ID.”

Estimarea ratei evolutive pentru HERV ORF

Secvențele endogene de proteine ​​retrovirus la oameni și cimpanzei au fost descărcate din gEVE. O pereche de retrovirus endogen ortolog de cimpanzeu uman pentru o regiune ORF adnotată a fost identificată urmând trei criterii: 1) Perechea ortologă prezintă cele mai bune rezultate BLAST reciproce sintenice 2) identitatea secvenței aliniate a fost mai mare de 85% și 3) numărul de aminoacizii aliniați a fost nu mai puțin de 85% din lungimea completă a proteinei în oricare dintre regiunile adnotate. Rata evolutivă a fiecărei regiuni ORF adnotate a fost estimată din divergența proteinelor dintre om și cimpanzeu, definită ca numărul de aminoacizi variați împărțit la lungimea medie a proteinei a perechii ortologe. Similar cu estimarea nivelurilor de expresie, am folosit rata evolutivă medie a tuturor regiunilor ORF adnotate pentru a reprezenta rata evolutivă a ORF atunci când mai multe regiuni sunt adnotate pentru același ORF.