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伤寒沙门菌（Salmonella Typhi）引发的伤寒热是全球性健康问题，抗菌药物耐药性（AMR）和疫苗接种决策困扰不断。研究人员开发 TyphiNET 交互式仪表盘，分析基因组数据。结果显示其可助力了解 AMR 趋势等。该研究为伤寒防控提供新途径。
在卫生条件欠佳的中低收入国家，伤寒热如同隐匿的 “健康杀手”，每年约有 900 万人被它 “盯上”。伤寒热由伤寒沙门菌（Salmonella Typhi）引发，通过粪口途径传播。有效的抗菌治疗虽能降低伤寒热的死亡率，从约 10% 降至 1%，但抗菌药物耐药性（AMR）却成了治疗路上的 “绊脚石” 。在许多伤寒流行国家，耐药问题日益严重，使得经验性治疗困难重重。同时，伤寒疫苗虽已问世数十年，却未在流行地区广泛应用。直到 2018 年伤寒结合疫苗（TCVs）获得世界卫生组织（WHO）预认证，情况才有所改变。TCVs 对 6 个月以上的儿童和婴儿安全有效，还能得到 Gavi 疫苗联盟的支持，为低收入国家预防伤寒带来希望。然而，在权衡疫苗接种的成本效益时，不仅要考虑伤寒热的疾病负担，AMR 的流行情况也不容忽视。比如巴基斯坦的广泛耐药（XDR）伤寒疫情和津巴布韦的环丙沙星耐药（CipR）伤寒疫情，促使当地迅速推广 TCVs，有效降低了发病率。但要做出更科学的决策，还需要准确的国家层面 AMR 流行数据。虽然全基因组测序（WGS）数据能提供丰富信息，可目前这些数据却难以被公共卫生决策者获取，现有的数据库也无法满足需求。
为了解决这些难题，伦敦卫生与热带医学院（London School of Hygiene & Tropical Medicine）、莫纳什大学（Monash University）、威康桑格研究所（Wellcome Sanger Institute）等机构的研究人员开展了一项研究。他们开发了 TyphiNET（
https://www.typhi.net）这一交互式在线仪表盘，旨在让非基因组学专家也能轻松获取伤寒沙门菌基因型和 AMR 分布数据。该研究成果发表在《Genome Medicine》上，为伤寒防控和干预策略提供了重要依据，意义重大。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，全球伤寒基因组学联盟（Global Typhoid Genomics Consortium，GTGC）负责聚合和整理伤寒沙门菌的 WGS 数据及相关元数据。通过联系数据所有者，使用标准化元数据模板收集信息，并对数据进行质量过滤。之后，利用 Pathogenwatch 平台分析数据，确定 AMR 决定因素和菌株谱系。最后，将处理后的数据通过网络爬虫 Spyder v2.0 提取到 TyphiNET 数据库中，用户就能在这个基于 MERN（MongoDB, Express, React, Node）堆栈开发的仪表盘上进行数据可视化分析。
下面来看看具体的研究结果：
- 全球地图视图：用户可以在世界地图上查看各国伤寒沙门菌的相关数据。比如，能通过地图了解不同国家临床相关 AMR 谱（如 MDR、XDR、CipNS、CipR、AziR、泛敏感等）的流行情况、基因型（谱系变体）的流行情况以及样本数量。还可以通过筛选按钮，选择查看本地或旅行相关的数据，以及指定时间范围内的数据。地图上用不同颜色和颜色强度表示不同的流行程度，当鼠标悬停在某个国家上时，会显示详细信息。
- 详细图表（国家层面数据）：仪表盘的第二个可视化面板包含四个数据图。“耐药趋势” 图展示了全球对多种药物的基因组预测耐药率的年度趋势；“基因型内耐药频率” 图和 “基因型内耐药决定因素” 图分别展示了不同基因型内的耐药频率和耐药的遗传决定因素；“基因型分布” 图则呈现了不同基因型的分布情况。用户可以通过选择国家、调整时间范围和数据显示方式等，深入分析特定国家的情况。
- 静态输出：用户生成的可视化结果可以单独下载为 PNG 文件，所有当前数据可视化的报告可以下载为 PDF 文件。如果选择了特定国家，报告中还会包含相关基因组的出版物列表。此外，完整的 TyphiNET 数据库可以下载为 CSV 文件，方便专家进一步分析。
在研究结论与讨论部分，TyphiNET 数据库 v1.6 版包含了来自 101 个国家的 11836 个伤寒沙门菌基因组数据。通过案例研究发现，该仪表盘能有效展示不同国家伤寒沙门菌 AMR 的变化趋势和潜在机制。例如，在巴基斯坦，XDR 伤寒菌株在 2016 年出现并克隆性扩张；在孟加拉国，MDR 感染率下降，同时阿奇霉素耐药性出现；在马拉维，耐药基因型逐渐取代了敏感基因型。不过，该平台也存在局限性，数据主要来源于少数研究，可能无法代表每个国家的真实情况，未来需要更多高质量数据和准确的元数据支持。
总体而言，TyphiNET 仪表盘为监测全球和国家层面的 AMR 及病原体变体趋势提供了便利，有助于制定更有效的伤寒防控策略，包括疫苗接种和经验性治疗政策。随着更多数据的积累和平台的不断完善，它将在伤寒防控中发挥更大的作用。此外，该研究的方法也为其他病原体基因组数据的分析和应用提供了有益的参考模型。
