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从2013-2016西非流行病分析整个埃博拉病毒基因组数据库的国际努力揭示了加速或减缓横冲直撞的因素的见解，并要求使用实时测序和数据共享来控制未来的病毒性疾病爆发。

今天发表在“ 自然 ”杂志上的分析发现，疫情在小规模，重叠的爆发中展开，令人惊讶的是，很少有受感染的旅行者在其他地方引发新的爆发，每个病例都错过了打破传播链并更快结束疫情的机会。

“我们计算出3.6%的病例传播，基本上意味着如果你能够专注于这些移动病例并降低其移动性，那么你可能对这种流行病产生了不成比例的影响，”计算生物学家Gytis Dudas博士说，马汉弗雷德哈钦森癌症研究中心博士后研究员和该论文的第一作者。

西非埃博拉疫情使以前所有非洲中部爆发的病毒相形见绌，使28,000多人患病，并造成超过11,000人死亡。

研究人员分析的1,610个埃博拉病毒基因组占已知病例的5%以上，是针对单一人类流行病分析的最大样本。该分析是第一个了解埃博拉病毒在受影响最严重的三个国家如何扩散，扩散和衰退的分析：几内亚，塞拉利昂和利比里亚。以前的分析使用较少的序列或主要关注单个国家或有限的时间范围。

新文件也构成了合作科学的宣言，来自16个国家53个机构的93名科学家被列为作者。他们中的许多人曾作为临床医生收集血液样本，研究人员进行基因组测序或分析人员绘制数据集的一部分而参与早期论文。Dudas和资深作者苏格兰爱丁堡大学进化生物学研究所的Andrew Rambaut博士参与了许多这些努力的分析。

他们写道，作者的意图是进行这项综合分析，以“提供预测未来埃博拉病毒爆发行为的框架”和其他人类病原体，并指导有针对性的挽救生命的反应。

城市帮助病毒传播，距离减慢了它

新的分析评估了可能导致西非流行病蔓延和持续时间的25个因素。它证实了人们普遍认为，与偏远，人口稀少地区发生的中非爆发相比，城市在疫情的严重程度中发挥了重要作用。

城市之间的距离也发挥了作用，距离越短，受感染的旅行者到达和感染的可能性就越大。距离是保护附近几内亚比绍，塞内加尔，马里，科特迪瓦和几内亚北部严重和长期流行病的关键。其中一些地区有大城市，如果病毒被引入，埃博拉可能会爆炸。

“基本上，这完全取决于爆发没有进一步蔓延并造成更大危机的可能性，”杜达斯说。

其他变量，如共享语言，经济产出和气候，并未发现与加速或减缓流行病显着相关。

分析确实看到了边境关闭日期和病毒流量减少之间的相关性; 一旦边界关闭，病毒运动主要发生在国家内部而不是其中。

但到塞拉利昂，利比里亚和几内亚关闭边境时，跨境旅行已经在每个国家爆发了疫情。虽然关闭后国际病毒流量减少，但并未完全停止。

“这是该流行病最后阶段塞拉利昂和几内亚问题的一部分，一个特别流动的[感染者]链在各国之间来回移动，”杜达斯说。

基因组知道什么

在之前的基因组分析中，科学家将这一流行病的起源追溯到2013年12月，当时一名两岁的孩子在几乎是在几内亚东南部的一个小村庄里，在一棵满是蝙蝠的树附近玩耍。直到2014年3月，医院工作人员才发现和报告死亡率异常高的疾病传播。到那个月晚些时候，它被确定为埃博拉病毒。

蝙蝠是埃博拉病毒的可疑但尚未证实的宿主。(水库是指携带病毒的动物，允许病毒在人类暴发之间生存和繁殖。)病毒通过直接接触传播给人类，然后传播给人。

特雷弗贝德福德博士表示，对流行病感染者中的一小部分病毒基因组进行测序并比较突变模式，可以为研究人员提供有关疫情有多大，传播时间以及传播链开始和结束位置的宝贵信息。 Fred Hutch进化生物学家和论文的作者之一。

这些信息中的一部分可以通过公共卫生工作者挨家挨户地追踪被感染者的接触而以老式的方式获得。但在西非和公共卫生资源甚至基础设施有限的其他地区，实时基因组测序和分析可以通过告诉卫生官员在哪里开展接触者追踪，将病床放在地上，隔离受感染的人并实施其他感染控制。

它还可以提供其他方法无法提供的信息。例如，在早期的研究中，基因组测序证实塞拉利昂和利比里亚的埃博拉死亡病例来自几内亚，并不是该病毒天然水库的新引进。

“基因组测序可以告诉你传统方法无法获得的流行病学相关事物，”贝德福德说。

将这些信息与人口规模，旅行距离，地理位置，语言和其他因素的数据相结合，可以为哪些因素影响流行病的传播和持续时间以及针对治疗和干预措施的目标提供背景。

技术和数据共享 - 进步

病毒基因组分析在理解西非埃博拉疫情方面发挥了比任何其他传染病爆发更大的作用，原因有两个：测序技术的现代进步和非常愿意共享数据的科学家。

所谓的“新一代”测序设备大大降低了制备样品的成本和时间，并进行了测序，使整个病毒基因组的测序变得更加容易。

相对较早的流行病科学家决定分享他们从患者那里收集的病毒基因组序列，而不是等到他们发表研究论文。出版物被认为是科学的货币，但在这种毁灭性的爆发中，“出版或灭亡”的警告具有了新的含义。

“如果这些序列可以用来影响地面的反应，那么在出版物发布之前你保留序列的旧模型，正如任何学者所知道的那样，在道德上是错误的，”Dudas说。

早期在公共数据库GenBank上发布数据导致各领域专家的合作激增。正是在这些早期研究人员之一，哈佛大学的Pardis C. Sabeti博士(新论文的另一位作者)和她的团队对来自塞拉利昂患者的99个埃博拉基因组进行了测序，并上传了他们参与Rambaut的数据。在埃博拉疫情开始前六个月，贝德福德在2013年来到哈格特的实验室之前，曾是Rambaut实验室的博士后。Dudas现在是Bedford实验室的博士后，在Rambaut下完成了他的博士研究。

像Dudas，Rambaut和Bedford这样的分析师可以让数据更好地理解进化如何运作，以及强大的批判性思维技能和发现趋势和异常的能力。

“安德鲁非常好奇，”贝德福德谈到兰博。“参与埃博拉的社区真的很幸运，他参与了这一切。而且，Gytis比我能想到的任何人都要快。如果安德鲁或我想到一个问题并向Gytis询问它，他会有一些美丽的身材一小时后给我们看。“

后续步骤：更快速，更多数据共享

由于速度在爆发中至关重要，贝德福德希望更快地进行分析过程，就像新技术加速测序一样。

“我们基本上希望在本文中进行一些核心分析，以及动画[Dudas制造的病毒传播]可能发生的事情，”他说。

为此，他和瑞士巴塞尔大学的长期合作者Richard Neher博士设计了一种名为nextstrain的工具，用于分析和跟踪爆发期间的基因突变。任何人都可以从GitHub下载源代码，为他们正在通过管道传播的爆发运行基因测序数据，并构建一个显示爆发的系统发育树或遗传历史的网页。该创新最近赢得了有史以来第一个国际开放科学奖。

“如果有下一个[流行病]，并且有更快的数据共享，”贝德福德说，“你可以很快地对门进行分析。”

但让科学家分享数据的挑战仍然存在。尽管应对埃博拉疫情的先例，贝德福德和杜达斯指出，较少的研究人员分享了最近巴西，中美洲和加勒比地区危机中的寨卡病毒基因组。在某种程度上，他们说，这可能是因为寨卡病毒比埃博拉病毒更难排序，使得研究人员更容易保护他们罕见的序列以供发表。

当Dudas正在攻读他的博士学位时，埃博拉疫情就开始了，随后的数据共享给这位年轻的研究人员留下了深刻的印象。“我对合作应该看起来的标准已经设定得相当高，”他说。

“还有一些人认为基因组测序是有效的集邮，”Dudas继续说道。“你可能会收集样本，你可能会对它们进行排序，并在爆发时回顾一下。但是在本出版物之前所做的所有测序基本上都是在实时完成的。然后每个分析用于回到领域并做出决定。这是一种理解驱动流行病的方法。“