如何更快地跟踪大流行的变种

一个全球研究小组呼吁更好地整合病毒遗传学、生物信息学和公共卫生，以便现在更好地应对大流行，并在未来更好地防范大流行。在杂志的一篇评论中自然由瑞士伯尔尼大学的Emma Hodcroft博士和瑞士洛桑大学的Christophe Dessimoz教授，以及英国emb - ebi的Nick Goldman博士领导的病毒和基因分析专家的国际合作。列出了阻碍应对SARS-CoV-2大流行的“生物信息学瓶颈”，并提出了为更好的工具和方法“扫清道路”的方法。以下是从瑞士角度传达的关键信息和观点。

伯尔尼大学社会和预防医学研究所(ISPM)的Emma Hodcroft是这篇文章的第一作者，她说:“自从发现一种全新的病毒以来，科学家们在一年内取得的成就确实是了不起的。”“但科学家们用来研究SARS-CoV-2如何传播和改变的工具，从来没有为这场大流行的独特压力或数据量而设计。”

SARS-CoV-2现在是有史以来测序最多的病原体之一，自大流行开始以来已经产生了60多万个全基因组序列，每天有超过5000个新的序列从世界各地传入。然而，今天使用的分析和可视化工具(包括由SIB和巴塞尔大学的Richard Neher教授的团队共同开发的Nextstrain)从来没有被设计用来处理今天生成的序列的数量和速度，或者公众参与的规模健康响应。在世界范围内，基因组监测依赖于学术研究人员寻找基本答案的主动性。公共卫生决策将受益于一个更可持续的合作框架，”SIB和洛桑大学的Christophe Dessimoz说。

多么改进的排序将使之成为可能

SARS-CoV-2的基因序列为实施有效的大流行政策和领先于病毒提供了宝贵的信息。例如，通过比较不同样本共享的变异数量，科学家可以追踪病毒的传播——帮助确定超级传播事件和国际传播。但目前很难将这些基因信息与其他关键变量相结合，比如谁参加了一项活动，症状何时出现——这可能有助于让这些方法提供更多信息。

“r-number”从一个科学的概念到了一个家喻户口在去年 - 它测量了感染者将传递给的平均人数。在这里，序列也可以帮助，通过帮助从本地传输中分开进口的情况。这允许更准确的RE估计，但需要高水平的测序和复杂的分析，目前没有被广泛实现。

最后，测序是识别和追踪SARS-CoV-2中出现的许多突变的唯一方法。虽然突变是病毒生命的正常组成部分，但科学家需要知道哪些是无害的变异，哪些可能改变病毒的传播性或临床结果。结合序列、实验室工作和计算预测可以更好地理解突变的影响，但几乎没有框架来帮助这些不同的专业一起工作。“病毒数据序列和相关元数据——必须确定、收集和协调，这要感谢与开放数据原则兼容的稳定基础设施，以促进社区的同行评审和它们的重用”，SIB和洛桑大学的Christophe Dessimoz说，他是该评论的最后一名作者。

瑞士的福利

Emma Hodcroft解释说:“在瑞士，人们可以从更系统和更有代表性的测序中受益，例如通过更好的合同追踪、有针对性的隔离和隔离小地区，以及根据某些变异的存在指导关闭和开放学校。”统一卫生数据做法也是一个重要的主题。瑞士已经通过瑞士个性化健康网络(SPHN)在国家层面投入了大量努力。

研究人员相信，瑞士在专业知识和基础设施方面的潜力有待开发，这将有利于公共卫生。Christophe Dessimoz说:“使研究成为可能的工具已经存在，研究人员已经自我组织并迈出了第一步:要扩大和维持这些努力，使研究和公共卫生更紧密地结合在一起，我们依赖于可持续的公共资金。”

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