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为解决 SARS-CoV-2 变异株监测问题，研究人员开展基于混合样本全基因组测序（WGS）的基因组监测策略研究。结果显示该策略在检测变异株上准确性高，能反映流行趋势。这为监测病毒变异提供了经济可扩展方案，助力公共卫生防控。
新冠疫情自爆发以来，给全球带来了巨大冲击。新冠病毒（SARS-CoV-2）不断变异，新的变异株层出不穷，如 Delta、Omicron 等。这些变异株的出现，不仅改变了病毒的传播特性，还可能影响疫苗和治疗手段的效果。为了及时掌握病毒变异情况，有效防控疫情，对 SARS-CoV-2 变异株的监测至关重要。传统监测方法存在局限性，而全基因组测序（WGS）虽能监测病毒变异，但对大量样本进行检测时，面临成本高、耗时长等问题。因此，急需一种更高效、经济的监测策略。
在这样的背景下，来自韩国延世大学医学院的研究人员开展了一项研究，旨在开发并验证一种利用标准化混合样本全基因组测序（WGS）来检测和监测 SARS-CoV-2 变异株的基因组监测策略。研究结果表明，该策略在检测 SARS-CoV-2 变异株方面具有较高的准确性，能有效反映病毒变异株在人群中的流行趋势，为公共卫生部门提供了追踪疫情动态、及时应对的有力工具，对全球抗疫有着重要意义。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员为开展此项研究，主要运用了以下关键技术方法：首先是样本处理技术，将多个个体样本混合构建测序文库，同时对样本进行标准化处理，调整病毒拷贝数；其次是测序技术，使用 Ion AmpliSeq SARS-CoV-2 Research Panel 进行全基因组测序；最后是数据分析技术，开发专门的生物信息学流程分析混合 WGS 数据，包括序列比对、变异检测、谱系鉴定等步骤。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 模拟数据集性能评估：在 PANGO 谱系水平，评估敏感性采用两种策略。一种策略下敏感性为 69.7%，另一种若预测谱系与真实谱系共享标记比例超 90% 则视为准确，此时敏感性提升至 82.8%，阳性预测值（PPV）从 54.1% 提升到 77.4%。在 WHO 变异株水平，总体敏感性达 99.1%，PPV 为 99.9%，且主要 WHO 变异株的真实丰度与估计丰度相关性超 0.95。
- 参考面板和临床验证：通过分析 6 个含有不同 WHO 变异株的参考面板混合样本，验证了整个工作流程的准确性。对 2021 年 12 月至 2022 年 1 月收集的 100 例新冠患者临床样本分析发现，结果与韩国当时 Delta 和 Omicron 变异株的流行趋势相符。
研究结论表明，该基于混合 WGS 的基因组监测策略是一种可扩展且经济的 SARS-CoV-2 变异株监测方案。它能够准确估计混合样本中 SARS-CoV-2 变异株的丰度，无需对单个样本进行条形码标记，简化了工作流程，降低了资源需求。在大规模监测中，可助力公共卫生部门及时发现和监测新变异株，为制定防控策略提供依据。
不过，研究也存在一定局限性。例如，模拟数据集不能完全反映真实临床样本的复杂性和异质性；样本混合可能会掩盖低频变异株的检测；测序深度、病毒载量和样本质量等因素会影响流程性能。未来还需在更多流行病学背景和实验室条件下评估该方法的稳健性，以确认其更广泛的适用性。但总体而言，这项研究为 SARS-CoV-2 变异株监测开辟了新途径，在全球抗击新冠疫情的斗争中有着不可忽视的价值，为后续疫情防控和病毒研究提供了重要参考。
