使用大测序数据来识别慢性SARS-Coronavirus-2感染
Sheri Harari1,2, Danielle Miller1,2, Shay Fleishon3
1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
Nature communications
|January 20, 2024
概括
免疫功能低下个体的慢性感染可能会推动SARS-CoV-2变体的演变. 研究人员发现了与长期感染相关的突变,预测了未来的病毒进化模式.
科学领域:
- 病毒学 病毒学
- 基因组学就是基因组学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 严重急性呼吸道综合征冠状病毒-2 (SARS-CoV-2) 演变的标志是新出现的分歧变种.
- 假设免疫受损个体的慢性感染是这些变体的来源,但数据有限.
研究的目的:
- 使用基因组数据识别潜在的慢性SARS-CoV-2感染和相关突变.
- 推断慢性感染的特征突变,并评估它们的进化影响.
- 开发一种用于识别慢性感染和预测未来病毒演变的方法.
主要方法:
- 对数百万个SARS-CoV-2基因组的家族遗传学分析,以确定慢性状的基因组 (≥21天,相同的元数据).
- 应用语言模型 (LM) 来推断慢性相关突变,特别是在尖端受体结合域 (RBD).
- 慢性和全球传播链之间的突变频率和进化成功的比较.
主要成果:
- 鉴定了271种具有长期感染特征的慢性类型菌株.
- 慢性相关突变包括高适应性,免疫逃避性RBD突变,其中一些是慢性环境中独有的.
- 在慢性感染中,高适应性RBD突变的可能性是全球链的10-20倍.
- 大多数来自慢性基因的BA.1/BA.2 RBD突变预测了全球成功.
- 在没有元数据的情况下,LM推断出了数百个额外的慢性类型分类.
结论:
- 慢性SARS-CoV-2感染是高适应性,免疫规避性变种出现的重要储备.
- 基因组监测和计算方法可以识别慢性感染并预测病毒演变.
- 了解慢性感染动态对于预测未来的SARS-CoV-2进化轨迹至关重要.
