Омикрон впервые был зарегистрирован в Южной Африке 24 ноября 2021 года, и через несколько дней он уже распространился по Соединенным Штатам, резко увеличивая число случаев SARS-CoV-2, проникая в каждую школу, ресторан и семейное собрание. Но когда именно омикрон вытеснил дельта-вариант и стал доминирующим? И как быстро он на самом деле взял верх?

Это вопросы, которые команда под руководством исследователей из Гарвардской медицинской школы решила изучить в режиме реального времени, используя новую, более быструю технику определения вариантов для анализа образцов SARS-CoV-2 из программ скрининга в местных университетах.

Их анализ, опубликованный 25 мая в журнале Clinical Infectious Diseases , показывает, что омикрон прибыл в Массачусетс раньше, чем предсказывали эксперты, и занял его место в считанные дни. всплеск заболеваемости COVID-19.

«Подъем Omicron к мировому господству был чрезвычайно быстрым, как и его появление здесь, в Бостоне. Он двигался так быстро, что мы бы пропустили много случаев, если бы не эти программы скрининга, проводимые колледжами, но с ними мы смогли задокументировать поглощение», — сказал Билл Хэнэдж, адъюнкт-профессор эпидемиологии Гарвардской школы общественного здравоохранения им. Т. Х. Чана и автор статьи.

Исследователи из Бостонского университета, Гарвардского университета и Северо-восточного университета совместно проанализировали образцы SARS-CoV-2 из своих бессимптомных программ скрининга. Они обнаружили, что на омикрон приходится более 90 процентов инфекций SARS-CoV-2 уже через девять дней после того, как он появился в сообществе. Более того, 10 процентов случаев в университетских сообществах были связаны с омикроном за 10 дней до того, как омикрон достиг 10-процентной отметки в Массачусетсе.

Omicron превзошел дельта-вариант в университетах на одну-две недели раньше, чем в штате в целом. Кроме того, у пациентов, инфицированных омикроном, вирусная нагрузка была ниже, чем у инфицированных дельта, что указывает на то, что усиление передачи омикрон было связано с характеристиками самого варианта, а не с наличием большего количества вируса.

Исследование не только помогло забить тревогу по поводу омикрон, но и предполагает, что университетские городки могут стать ценными центрами мониторинга для создания программ наблюдения для раннего выявления зарождающихся вспышек инфекционных заболеваний.

«Университеты — это своего рода плавильный котел, отражающий окружающее сообщество, поэтому они могут быть хорошим местом, чтобы собирать вещи по мере их поступления», — сказал старший автор Майкл Спрингер, доцент системной биологии в Институте Блаватника в HMS.

Быстрое поглощение

В начале декабря исследователи начали замечать рост числа случаев COVID-19 в программах скрининга в университетах Бостона, что совпало с ростом числа случаев заболевания в Массачусетсе в целом, а к середине декабря университеты были наводнены положительными случаями.

«Мы все видели, что омикрон распространяется по всему миру и должен был прибыть в Массачусетс», — вспоминал Спрингер, добавляя, что в то же время «количество положительных случаев, которые мы имели в испытательной лаборатории, было довольно шокирующим». он подскочил в геометрической прогрессии по сравнению с тем, что было всего несколькими неделями ранее.

Стандартный метод определения того, является ли образец SARS-CoV-2 тем или иным вариантом, включает секвенирование всего вирусного генома — процесс, который часто занимает от семи до десяти дней. На самом деле, когда омикрон прибыл в Массачусетс, многие лаборатории, проводящие генетическое секвенирование SARS-CoV-2, не смогли собрать образцы, из-за чего они на неделю или две отстали от понимания истинной распространенности омикрон.

Поскольку часы тикали, а количество случаев COVID-19 росло, исследователи поняли, что им нужен более эффективный способ отличить омикрон от дельта, на который до этого момента приходилось более 99 процентов случаев. Они использовали метод определения вариантов, недавно разработанный Николь Уэлч, кандидатом наук в HMS и Институте Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда и автором статьи. Этот метод сочетал в себе амплификацию гена ПЦР и технологии редактирования гена CRISPR, чтобы сосредоточиться на конкретных генетических мутациях, которые отличают дельта от омикрон.

«Вместо того, чтобы секвенировать весь вирус, мы спросили, существуют ли определяющие мутации в определенных местах, которые в совокупности служат маркерами вариантов вируса», — сказала первый автор Бриттани Петрос, кандидат медицинских наук в HMS и Институте Броуда.

Команда обнаружила, что омикрон можно отличить от дельты за считанные часы, основываясь всего на трех различиях нуклеиновых кислот между вариантами. Кроме того, исследователи использовали GISAID, базу данных последовательностей SARS-CoV-2 со всего мира, чтобы подтвердить, что эти три нуклеотидных изменения отличают омикрон от дельта более чем в 99% случаев.

«Это действительно позволило нам сказать да, метод быстрого доступа чувствителен и специфичен для вариантов, которые мы хотим дифференцировать», — сказал Петрос.

Используя эту технику, исследователи определили, что омикрон полностью обогнал дельту за период от 9 до 12 дней в университетских сообществах. Они также выяснили, что омикрон присутствовал и стал доминирующим в местных университетских городках примерно на одну-две недели раньше, чем в Массачусетсе в целом, и он быстро распространялся, несмотря на то, что у пациентов с омикроном вирусная нагрузка была ниже, чем у пациентов с дельта.

«Изучение этих вещей действительно важно, чтобы понять, насколько трансмиссивны новые варианты, и насколько это зависит от способности обходить иммунитет, что может означать, что нам необходимо обновить вакцины», — сказал Ханаге.

Распространение информации

Исследователи делились своими данными с больницами и отделами здравоохранения в режиме реального времени, что побудило некоторые больницы приостановить плановые операции в ожидании госпитализации большего количества людей с COVID-19.

«Мы поняли, что омикрон не придет, омикрон уже был здесь, и нам нужно было сообщить всем», — сказал Спрингер.

«Показ наших данных людям в больницах и в отделах общественного здравоохранения по мере их создания позволил быстро отреагировать со стороны общественного здравоохранения», — добавил Петрос.

Департаменты общественного здравоохранения штата Массачусетс также начали внедрять этот метод определения вариантов для более быстрого анализа образцов SARS-CoV-2.

«Государство взяло на себя конвейер обработки образцов, работая с невероятной скоростью, чтобы принести пользу обществу», — сказал Спрингер.

Петрос отметил, что ту же платформу можно легко адаптировать для дифференциации новых вариантов SARS-CoV-2, что будет важно, поскольку пандемия COVID-19 продолжается и вирус продолжает развиваться.

Спрингер и Петрос говорят, что несколько факторов сделали университеты идеальным местом для изучения динамики омикрон. В школах были комплексные программы скрининга, в рамках которых каждый проходил тестирование один или два раза в неделю, а не только тогда, когда у него были симптомы и он обращался за медицинской помощью. Кроме того, университетские сообщества, как правило, включают много людей из окрестностей. Таким образом, все эти тесты от всех этих разных людей привели к большому разнообразному набору данных, который можно было легко изучить.

Люди часто не госпитализируются с COVID-19 в течение нескольких дней или даже недель после заражения SARS-CoV-2, но университетские образцы, которые основаны на регулярном тестировании всех, независимо от симптомов, захватили омикрон, как только он прибыл.

«Мы говорим о том, что омикрон полностью превзошел дельту за девять дней — при полном цикле заражения и госпитализации по поводу COVID-19 менее одного человека», — сказал Петрос.

Спрингер добавил: «На самом деле существует довольно большая задержка между тем, когда что-то поражает, распространяется и создает проблемы, и тем, когда это попадает в больницы».

Что касается логистики, то в университетах было много образцов SARS-CoV-2, а также множество исследователей и технологий. «Университеты — это центры инноваций. У нас есть новые и полезные технологии, и все открыты для сотрудничества, поэтому все зависело от того, как мы могли бы помочь разобраться в том, что происходит», — сказал Спрингер.

Многие университеты в настоящее время приостанавливают свои программы скрининга на SARS-CoV-2, но Спрингер и Петрос согласны с тем, что подобные программы могут стать ценным инструментом в будущем.

«Двигаясь вперед, нам нужно подумать о том, как мы остановим будущие пандемии и как нам лучше смягчить стандартные, эндемические, инфекционные заболевания. Для этого может быть полезно наблюдение за некоторыми сообществами, потому что они дают нам ранний ответ», — сказал Спрингер.

«Это указывает на университеты как на места для наблюдения за возникающими инфекционными заболеваниями и будущими вспышками», — добавил Петрос. По ее словам, такое наблюдение может пролить свет на то, как распространяется возникающее заболевание и как разные линии патогенов могут конкурировать друг с другом.

Сейчас лаборатория Спрингера работает над созданием крупномасштабных диагностических панелей, которые удешевят и упростят анализ SARS-CoV-2 и других патогенов. Петрос изучает, можно ли изменить технологии, подобные тем, которые использовались в исследовании, для секвенирования образцов SARS-CoV-2, взятых с помощью экспресс-тестов на антиген в домашних условиях. Она отметила, что такое тестирование, вероятно, станет еще более важным для понимания циркулирующих штаммов или линий SARS-CoV-2, поскольку программы бессимптомного скрининга закрываются.

Спрингер и Петрос оба подчеркнули, что исследование невозможно было бы провести без существенного сотрудничества и быстрого обмена данными между исследователями и учреждениями, что, как они надеются, продолжится и в будущем.

«Любое из этих школьных исследований само по себе не было бы таким убедительным, как если бы мы собрали данные из нескольких разных школ вместе, где вы можете увидеть одни и те же реакции и одни и те же траектории», — сказал Спрингер. «Мы пытаемся решить реальную проблему, поэтому нам придется работать вместе».

Исследование было поддержано Национальным институтом здравоохранения (T32GM007753; R35GM141821; грант K23 AI152930-01A1; 5R01GM120122), Бостонским университетом, Массачусетским консорциумом по готовности к патогенам, China Evergrande Group и Центрами США по контролю и профилактике заболеваний (75D30121C10501). ; 75D30120C09605).

Соавторами статьи являются Эрик Колачик, Джуди Платт, Лена Ландаверде, Линн Дусетт-Стамм и Кэтрин Клапперич из Бостонского университета; Сабрина Доббинс, Тиен Нгуен и Бронуин Макиннис из Института Броуда; Майкл Клири и Мишель Хоуп из Гарвардского университета; Жаклин Турчинович из Бостонского университета и Национальной лаборатории новых инфекционных заболеваний; Мэтью Бауэр из HMS и Института Броуда; Сейхо Юн и Джаред Оклер из Северо-восточного университета; Митч Гор, Дэниел Цанг, Эрик Вендландт и Скотт Роуз из Integrated DNA Technologies, Inc.; Карен Джейкобсон и Тара Бутон из Медицинской школы Бостонского университета и Бостонского медицинского центра; Парвати Наир из Медицинского института Говарда Хьюза; Лаура Уайт из Школы общественного здравоохранения Бостонского университета; Брэдфорд Тейлор из Гарвардской школы общественного здравоохранения имени Т. Х. Чана; Дэвидсон Хамер из Национальной лаборатории новых инфекционных заболеваний, Бостонского университета, Школы общественного здравоохранения Бостонского университета и Бостонского медицинского центра; Пардис Сабети из Института Броуда, Медицинского института Говарда Хьюза, Гарвардского университета, Гарвардской школы общественного здравоохранения им. Т. Х. Чана, Массачусетской больницы общего профиля и MassCPR; и Джон Коннор из Бостонского университета, Медицинской школы Бостонского университета и Национальной лаборатории новых инфекционных заболеваний.