利用病毒基因组监测来预测疫苗的有效性
Jiye Kwon1,2, Ke Li1,2, Joshua L Warren2,3
1Department of Epidemiology of Microbial Diseases, Yale School of Public Health; New Haven, CT, USA.
medRxiv : the preprint server for health sciences
|June 30, 2025
概括
一个新的模型通过测量遗传距离来预测针对SARS-CoV-2的疫苗有效性 (VE). 这有助于确定针对JN.1等不断变化的病毒的及时疫苗更新,改善公共卫生战略.
科学领域:
- 病毒学 病毒学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 基因组流行病学 基因组流行病学
背景情况:
- 开发针对像SARS-CoV-2这样快速突变的病毒的更新疫苗,在决策方面带来了挑战.
- 实时数据对于评估疫苗对新兴病毒变异的有效性至关重要.
研究的目的:
- 开发和应用一个预测模型,以提供近乎实时的疫苗更新信息.
- 量化SARS-CoV-2和VE与mRNA疫苗之间的遗传距离之间的关系.
主要方法:
- 使用了两阶段的统计方法,分析了来自康涅狄格州的10,156个SARS-CoV-2基因组 (2021年4月至2024年7月) 和超过一百万的对照.
- 该模型量化了尖端基因氨基酸替代和VE之间的相关性.
- 将基因组监测数据整合起来,以监测人口层面的保护.
主要成果:
- 在基因氨基酸距离和VE之间发现了显著的反相关性.
- 每10次氨基酸替代,VE降低了15.4% (95% CrI: -2.0%, 34.6%).
- 预测的43.4% (95% CrI: -5.7%,90.1%) 的VE下降被估计为2023/24疫苗由于JN.1变种,仅基于序列数据.
结论:
- 开发的框架有效地将病毒遗传变化与VE联系起来.
- 这种方法可以主动监测人群免疫力,并为及时选择疫苗菌株提供信息.
- 基因组监测是优化针对不断演变的病毒的疫苗策略的重要工具.
