Происхождение вспышки: алгоритм обнаружения рекомбинации для поиска источника SARS-CoV-2

Эпидемиолог Мачей Бони, эксперт по вирусной эволюции, в январе 2020 года присоединился к международной группе по изучению происхождения SARS-CoV-2. Поскольку коронавирусы высокорекомбинантны, он использовал созданный им ранее алгоритм 3SEQ — самый точный метод для выявления рекомбинантных вирусов.

Ключевые выводы об эволюции вируса:

• Используя биоинформатику, учёные выделили в геноме SARS-CoV-2 несколько крупных сегментов, не затронутых рекомбинацией.
• На основе этих "неподвижных" элементов было построено эволюционное древо родственных коронавирусов.
• Расчёт показал, что SARS-CoV-2 и его ближайший родственник, вирус летучих мышей RaTG13, разошлись от общего предка 40–70 лет назад. Это означает, что вирус циркулировал в популяциях летучих мышей десятилетиями.
• Рецептор-связывающий сайт, позволяющий вирусу заражать клетки лёгких человека, — это старая черта, унаследованная от предков, а не приобретённая в результате недавней рекомбинации.

Главный вывод и угроза: Существуют, вероятно, десятки или сотни других вирусов на этой же эволюционной линии, некоторые из которых готовы перейти к людям при первой возможности. Ключ к предотвращению новых вспышек — пресечение таких возможностей и улучшение эпидемиологического надзора.

С конца февраля 2020 года Бони переключился на эпидемиологическое моделирование, сотрудничая с коллегами для помощи департаментам здравоохранения нескольких штатов США.

Цель моделирования: Используя предоставленные данные, команда проводит статистический анализ, чтобы помочь больницам прогнозировать будущие потребности.

Что может модель:

• На основе тысяч точек данных оценивать ключевые параметры: процент госпитализаций среди инфицированных в разных возрастных группах, процент пациентов, попадающих в ICU (реанимацию), среднюю длительность пребывания в ICU или на ИВЛ.
• При достаточном количестве данных и точной настройке модели — оценивать общее число инфицированных, включая тех, кто не обращался за помощью.

Ограничение: Долгосрочный прогноз практически невозможен из-за огромной неизвестной переменной — человеческого поведения.

Самая ценная задача, по словам Бони, — предоставить штатам более точную оценку общего числа переболевших людей.