במחקר שפורסם לאחרונה ב-eBioMedicine, חוקרים פיתחו את צינור ניתוח הסורק Transmission Fitness Polymorphism (TFP) כדי לזהות גרסאות של תסמונת נשימה חריפה חמורה של נגיף הקורונה 2 (SARS-CoV-2) עם שיעורי גדילה גבוהים, המשמשים כאינדיקטורים מובילים ליצירת אותות אזהרה מוקדמים (EWS) עבור גלי מגיפה.
לימוד: אותות אזהרה מוקדמים פילוגנומיים עבור גלי מגפת SARS-CoV-2. קרדיט תמונה: Andrii Vodolazhskyi/Shutterstock.com
רקע כללי
מחלת הקורונה 2019 (COVID-19) הביאה לגלי מגיפה חוזרים הקשורים להופעת SARS-CoV-2 מתמשכת ולהופעת וריאנטים.
זיהוי מהיר של הגרסאות חיוני לניבוי גלים עתידיים ויישום אמצעי נגד כמו התרחקות חברתית, חיסון או שיפורים ביכולת שירותי הבריאות.
גישות סטטיסטיות ליצירת EWS פותחו, המבוססות לעתים קרובות על שכיחות או שכיחות של מחלות זיהומיות. למידת מכונה הוכיחה את היכולת לשפר את הרגישות והספציפיות.
בנוסף, חוקרים ניסו ליצור EWS באמצעות נתונים עקיפים כגון ערכי סף מחזור (Ct) של מחזור פולימראז (PCR), חריגות התנהגותיות והיעדרות מעבודה.
לגבי המחקר
במחקר הנוכחי, החוקרים בחנו את נתוני התועלת של רצפים גנומיים של SARS-CoV-2 ליצירת EWS של גלי COVID-19 עתידיים, תוך ניתוח נתוני מגיפת COVID-19 בבריטניה (בריטניה) מאוגוסט 2020 עד מרץ 2022.
הצוות זיהה אינדיקטורים מובילים ליצירת סימני אזהרה מוקדמים לקראת עלייה אקספוננציאלית באשפוזים הקשורים ל-COVID-19.
לאחר מכן, הם השוו את הביצועים של אינדיקטורים מובילים מבוססי פילוגניה SARS-CoV-2 לאלו שאינם מבוססי פילוגניה, כגון אשפוזים חדשים בבתי חולים, שיעורי חיוביות במבחן, רמות PCR Ct, סקר CoMix ונתוני ניידות של Google.
הם בחנו את הרגישות של משך ההובלה של EWS ל-Cutoff שנקבע עבור EWS חיובי שגוי. מטרת המחקר הייתה למקסם את זמן ההובלה ולמזער את מספר EWS חיובי כוזב כדי לשפר את האפקטיביות של אמצעי נגד.
הצוות בחן פילוגניות SARS-CoV-2 גדולות וקבע שיעורי צמיחה לוגיסטיים (LGRs) עבור אשכולות בתוך כל פילוגניה באמצעות מודל ליניארי כללי (GLM) ומודל תוסף כללי (GAM).
הם גם חישבו סטטיסטיקה של חריג שעון מולקולרי (MCO), אשר מעריך את המידה שבה מתפצלים קצבי האבולוציה בענף פילוגנטי. בחקירת ה-TFP Scanner, הם שינו את גיל האשכול המינימלי, גיל האשכול המקסימלי וגודל הסף המינימלי עבור ספירת צאצאים באשכולות תוך שימוש ב-24 הגדרות פרמטרים.
הצוות החיל מסננים על האשכולות ששימשו ליצירת סדרת הזמן המובילה של האינדיקטורים, שכללו אשכולות קיימים וחיצוניים כאחד.
הם העריכו את משך ההובלה של EWS = ביחס לתאריכי ההתחלה של גלי מגפת COVID-19, שנקבעו על ידי יישום GAM אופטימלי על נתוני אשפוז חדשים בבתי חולים מבריטניה.
הם השתמשו בערכות פרמטרים של קלט סורק TFP, מסנני אשכולות מגוונים, אינדיקטורים מובילים אפשריים שונים וטווח של ערכי סף EWS כדי ליצור 1.40 מיליון סדרות זמן של EWS. לעומת זאת, הם יצרו EWS באמצעות אינדיקטורים מובילים פוטנציאליים שאינם נגזרו מהפילוגניות.
הצוות השתמש בעצים עכשוויים כדי לשכפל ניתוח בזמן אמת ולהימנע משינויים בנתונים. ב-3 במאי 2022, הם חיברו רצפים גנומיים בעצים למטא-נתונים של מקרה חולים שהתקבלו מ-COG-UK דרך CLIMB.
הם בחרו רק דגימות עמוד 2 (P2) כדי למנוע הטיית דגימה בדגימות בתי חולים עמוד 1 (P1) ולספק מדגם מייצג יותר של העברת SARS-CoV-2 בקהילה.
תוצאות
אינדיקטורים מובילים שמקורם בפילוגניה, כגון קצב הצמיחה הלוגיסטי המקסימלי (LGR) בקרב אשכולות שושלת פנגו השולטים וה-LGR הממוצע על פני אשכולות רבים יותר, הראו תוצאות מבטיחות ביצירת EWS לפני עליות משמעותיות באשפוזים של COVID-19 בבריטניה.
לאינדיקטורים המובילים היה זמן אספקה שנע מזמן אספקה של 20 יום (עבור גל וריאציה של SARS-CoV-2 Delta) לפיגור של שבעה ימים (עבור גרסת SARS-CoV-2 B.1.177), עם חמישה משך ההובלה הממוצע של יום, המעיד על יעילותם בחיזוי גלי מגיפה.
הגישה הפילוגנומית העריכה נתונים פילוגנומיים של SARS-CoV-2 וחילצה EWS עבור אשפוזים הקשורים ל-COVID-19 בגלי מגפה עוקבים.
אינדיקטורים מובילים שמקורם בפילוגניה ביצעו ביצועים טובים יותר מאלה שאינם נגזרו מפילוגניות בנוגע לזמן אספקה ולמזעור EWS חיובי שגוי. הצוות השיג זמני אספקה ארוכים יותר על ידי סובלנות יותר של EWS חיובי כוזב.
סיכום
בסך הכל, ממצאי המחקר הדגישו את הפיתוח של צינור סורק TFP לזיהוי זני SARS-CoV-2 עם שיעורי צמיחה גבוהים ויצירת אותות אזהרה מוקדמים לגלי COVID-19 בבריטניה.
הגישה הפילוגנומית באמצעות אשכולות קצב צמיחה לוגיסטיים הוכיחה את היכולת לייצר זמני אספקה לפני מקסימום גלי מגיפה, שיסייעו לרשויות בריאות הציבור.
זמני ההובלה של ה-EWS מצביעים על כך שהשיטה יכולה להועיל לתוכניות מעקב רחבות יותר של SARS-CoV-2 ועשויה לחול על מדינות ואזורים אחרים עם יכולות רצף והליכי דגימה שונים. מחקרים עתידיים יכולים לנתח EWS שהופק ממי שפכים ודגימות בדיקות אבחון.
