自然通讯:从SARS-CoV-2基因组估计发病率的新方法

来自柏林罗伯特·科赫研究所和马克斯·普朗克人类历史科学研究所的一组研究人员提出了一种新方法，可以从连续采样的SARS-CoV-2基因组中快速估计发病率轨迹，并使用系统动力学方法验证它。文章发表在《自然通讯》

　　

每日统计新冠肺炎病例仍然是评估大流行状况的基础，对于就公共干预作出知情决定至关重要。然而，这些病例计数是基于阳性诊断检测结果，因此高度依赖于基本检测策略。但检测策略因地区而异，而且随着时间的推移发生了巨大变化，因此很难预测它们对每日新诊断数量的确切影响。因此，对新感染人数进行更有力的估计对于大流行监测是必要的。

为了更好地估计新的感染率，研究人员开发并测试了一种新的计算方法，该方法纯粹从基因组序列及其采样日期推断病毒发病率的时间概况。因为病毒基因组是一个稳定的突变过程的基础，随着时间的推移，其序列的变化也可以追踪其在人群中的传播。

“病毒基因组中出现的突变留下了一个信号，使我们能够将遗传多样性与病毒种群大小联系起来，在这种情况下，还与发病率联系起来，”MPI-SHH潮汐研究小组的负责人、该研究的合著者丹尼斯Kühnert说。

非药物干预的效果

通过计算非药物干预措施重大变化之间的有效生殖数量的分段常数估计，该研究强调了公共措施对COVID-19传播的潜在影响。

许多欧洲国家采取的封锁措施就是一个很好的例子。2020年春，欧洲实施严格封锁措施后，有效生育数量急剧下降至1个以下。当大多数国家在2020年夏初取消这些措施时，有效生殖数量增加到1个以上。

未发现病例的阶段

该团队利用来自四个不同地区(丹麦、苏格兰、瑞士和澳大利亚维多利亚州)的SARS-CoV-2基因组进行了广泛的最先进的系统动力学分析，以验证新方法。

“通过将我们的结果与报告的病例数进行比较，我们能够发现漏报的时期，”潮汐研究小组的博士生、该研究的合著者阿里安·韦伯(Ariane Weber)说。韦伯补充说:“这包括苏格兰和维多利亚的第一波感染，以及2020年夏季欧洲的小规模流行浪潮，这些在诊断病例计数中不可见。”

相对的检出率

通过使用新方法生成的发病率相关数据和部署的检测策略的公共数据，研究人员还能够计算随时间变化的病例检出率。这表明，检测能力的提高通常会导致更高的检出病例比例。然而，令人惊讶的是，当测试标准放松时，检测概率会降低。这为2020年夏季欧洲观察到的病例发现不足提供了一个可能的解释，当时较宽松的检测标准与不变的检测能力相结合。

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杂志

自然通讯

DOI

10.1038 / s41467 - 021 - 26267 - y

文章标题

根据SARS-CoV-2基因组的快速发病率估计显示，2020年夏季欧洲的病例检出率下降

文章出版日期

10月14 - - 2021