免疫缺陷个体中持续性SARS-CoV-2感染的系统发育元分析：低遗传多样性对进化速率评估的挑战

本研究针对免疫缺陷个体中SARS-CoV-2长期感染的进化速率争议，通过整合26例患者纵向基因组数据，采用多方法比较（RTT/LSD2/TreeDater/BEAST2）揭示：低遗传多样性与采样偏差导致既往研究高估了进化速率（如RTT法平均高估1.6-14.4倍）。研究强调需结合数据质量评估（如时序信号检验）与方法学验证，为慢性感染在变异株起源中的作用提供新证据。发表于《Virus Evolution》。

　　

研究背景与科学问题

新冠病毒（SARS-CoV-2）在免疫缺陷个体中的长期感染被认为可能加速病毒进化，成为新变异株（如VOCs）的潜在来源。然而，既往研究对慢性感染中病毒进化速率的评估存在显著差异，部分报道称其比群体传播速率高2倍。这种争议源于方法学局限：多数研究依赖根-尖回归（RTT）分析，但该方法忽略序列间的系统发育依赖性；此外，低遗传多样性和非均匀采样可能导致速率估计偏差。

研究设计与技术方法

研究人员系统筛选了26例免疫缺陷患者的323条纵向共识序列（采样时间跨度22-392天），涵盖B细胞肿瘤、HIV/AIDS等基础疾病。通过四类方法对比分析：

1. 1.

   距离法：RTT回归、LSD2（最小二乘定年）、TreeDater

2. 2.

   贝叶斯法：BEAST2（严格/松弛分子钟模型）

   关键步骤包括：时序信号评估（DRT/BETS检验）、位点异质性处理（HKY+Γ模型）、拓扑距离计算（TreeDist包）。

主要研究结果

数据特征与挑战

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  仅9/26数据集（如Chaguza-pt-1，30样本/392天）具备足够时序信号，16例因低遗传差异（平均<5个位点变异）或采样偏倚被标记为"可疑"。

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  基因多样性（0.23-0.99 R²）与采样窗口相关性在有效数据中更显著（R²=0.84 vs 0.42）。

方法学比较

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  RTT普遍高估速率：在有效数据中比LSD2/TreeDater高1.6-1.9倍，在可疑数据中差异达3.1-14.4倍（如Rockett-pt-4达9.9×10^-3 subst./site/year）。

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  BEAST2对系统-时序聚类（phylo-temporal clustering）敏感：在TC评分>0.3的梯状拓扑（如Chaguza-pt-1）中速率中位数偏高，但松弛时钟模型显示所有数据集均存在速率异质性（变异系数>0）。

生物学启示

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  全基因组水平未发现持续加速进化：仅Harari-pt-5的RTT估值（1.97×10^-3）超过文献报道的宿主间传播速率范围（3-16×10^-4）。

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  病毒载量波动与治疗干预：Bamlanivimab（半衰期17天）或恢复期血浆使用后，未观察到速率变化与病毒反弹的明确关联（图5-6）。

结论与意义

该研究建立了慢性SARS-CoV-2感染进化分析的标准化框架，揭示方法选择对速率评估的关键影响。尽管共识序列分析不支持全基因组加速进化假说，但免疫缺陷宿主的长期感染仍可能通过以下机制促进变异出现：

1. 1.

   动态瓶颈效应：病毒载量波动（如Ct值变化>3个周期）导致遗传漂变

2. 2.

   局部选择压力：4/9数据集在刺突蛋白（S基因）检测到正向选择（dN/dS>1）

   研究强调未来需整合准种数据与免疫参数，以更精准解析宿主-病毒互作机制。

创新点

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  首次系统评估分子钟方法在低多样性数据中的适用性

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  提出"梯状拓扑+低TC评分"可作为速率评估的质控指标

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  为WHO追踪免疫缺陷人群的变异风险提供方法学依据