Acompanhando a Evolução das Variantes do SARS-CoV-2
Esse artigo fala sobre como os cientistas acompanham a evolução das variantes do COVID-19.
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Índice
A pandemia de COVID-19 é causada por um vírus chamado SARS-CoV-2, que pertence a uma família de vírus conhecidos como coronavírus. Esse vírus é parecido com outro coronavírus que causou um surto conhecido como SARS de 2002 a 2004. Desde que surgiu, o SARS-CoV-2 levou a milhões de mortes e muitos casos de doença ao redor do mundo. Com o surto, houve um aumento significativo nas informações genéticas sobre esse vírus, o que ajuda os cientistas a aprenderem mais sobre como o vírus funciona e como combatê-lo.
Evolução do Vírus
Como muitos vírus de RNA, o SARS-CoV-2 pode mudar rápido. Essas mudanças geralmente acontecem em períodos curtos, como meses ou anos. Essa evolução rápida significa que, conforme o vírus se espalha entre as pessoas, ele pode se adaptar e criar novas versões de si mesmo, conhecidas como variantes. Algumas dessas variantes podem se espalhar mais facilmente, causar doenças mais graves ou escapar das respostas imunológicas de vacinas ou infecções passadas.
Enquanto a maioria das mudanças no vírus pode não importar, algumas podem dar vantagens ao vírus, como facilitar a transmissão de uma pessoa para outra. A seleção natural ajuda a favorecer essas mudanças úteis. O processo de evolução do vírus adiciona complexidade porque ele pode mudar enquanto está sendo transmitido de pessoa para pessoa.
Entendendo a História Genética
Os cientistas costumam usar uma ferramenta chamada árvore filogenética para mostrar como diferentes espécies, ou neste caso, variantes de vírus, estão relacionadas com base nas suas informações genéticas. À medida que novas sequências genéticas do SARS-CoV-2 são coletadas, a compreensão de como essas variantes estão conectadas continua a crescer. No entanto, a grande quantidade de dados genéticos pode dificultar a montagem de um quadro claro da história do vírus.
Diferentes métodos e análises são usados para comparar essas sequências. Por exemplo, alguns pesquisadores focam na similaridade geral entre os Genomas para entender quão próximos eles são. Ao olhar para mudanças específicas no código genético, eles podem identificar como uma variante pode ter evoluído a partir de outra.
O Conceito de Quasispecies Viral
Quando o vírus se reproduz dentro de uma pessoa infectada, ele cria um grupo de variantes intimamente relacionadas, conhecidas como quasispecies. Esse conceito vem de uma teoria que mostra como grupos de RNA replicantes podem mudar e se adaptar com o tempo. Em termos simples, em vez de pensar em um único tipo de vírus, os cientistas veem uma nuvem de variantes relacionadas que podem existir e coexistir em uma população ao mesmo tempo.
Dada essa compreensão, os pesquisadores estão procurando novas maneiras de representar como essas variantes evoluem. Ao criar um modelo gráfico chamado Gráfico de Evolução de Variantes (GEV), eles podem visualizar como diferentes variantes estão ligadas com base nas suas mutações. Nesse gráfico, cada ponto representa uma variante, e as linhas entre eles mostram como estão relacionadas por meio das mudanças que ocorreram em seu código genético.
O Novo Modelo Gráfico
O Gráfico de Evolução de Variantes é projetado para dar uma imagem mais clara da evolução viral. Cada variante pode ser representada como um ponto, com conexões mostrando como uma variante evoluiu a partir de outra. Esse modelo também pode ajudar a rastrear como o vírus se espalha entre as pessoas. Ao examinar as relações entre as variantes e seus hospedeiros correspondentes, os pesquisadores podem entender melhor os padrões de transmissão.
Um aspecto importante desse modelo é como ele pode mostrar quando as variantes apareceram pela primeira vez. Isso é crucial para entender a linha do tempo da pandemia e como diferentes variantes surgiram. Através do GEV, os cientistas também podem identificar caminhos de transmissão diretos entre indivíduos, o que é importante para controlar a disseminação do vírus.
Coleta e Análise de Dados Genéticos
Para construir o Gráfico de Evolução de Variantes, os pesquisadores precisam coletar uma quantidade significativa de dados genéticos de indivíduos infectados. Eles usam bancos de dados que compilam essas sequências genômicas. Focando em cepas com informações genéticas de alta qualidade e garantindo que as sequências não tenham lacunas ou partes desconhecidas, os pesquisadores podem criar modelos mais precisos.
Uma vez que os dados são coletados, várias técnicas são usadas para calcular como diferentes variantes diferem umas das outras. Por exemplo, a distância de edição pode ser calculada para entender o número exato de mudanças entre duas sequências genéticas. Esse método fornece uma medida clara de quão próximas ou diferentes as variantes são.
Implicações para o Monitoramento de Doenças
As informações obtidas a partir do Gráfico de Evolução de Variantes podem ajudar os oficiais de saúde pública a rastrear a pandemia de maneira mais eficaz. Sabendo quais variantes estão presentes e como estão mudando, as estratégias de vacinação e tratamento podem ser ajustadas. Isso também pode ajudar a identificar "supertransmissores", que são indivíduos que podem infectar um número maior de pessoas do que a média. Entender quem são essas pessoas pode ser crucial para intervenções direcionadas.
Conclusão
O desenvolvimento de um Gráfico de Evolução de Variantes e a exploração de quasispecies virais representam avanços importantes na compreensão de como o SARS-CoV-2 evolui e se espalha. O trabalho não é apenas relevante para esse vírus, mas também pode ser aplicado a outros surtos virais no futuro. Ao continuar atualizando nosso conhecimento sobre o vírus e suas variantes, podemos nos preparar melhor para os desafios atuais e futuros no manejo de doenças virais.
Essa abordagem oferece uma nova perspectiva na pesquisa de doenças, permitindo o rastreamento em tempo real de variantes, uma visão epidemiológica aprimorada e estratégias melhoradas para enfrentar surtos. No final das contas, o conhecimento gerado pode ajudar a garantir uma resposta mais forte a ameaças à saúde atuais e futuras, melhorando a saúde pública em todo o mundo.
Título: Variant Evolution Graph: Can We Infer How SARS-CoV-2 Variants are Evolving?
Resumo: The SARS-CoV-2 virus has undergone mutations over time, leading to genetic diversity among circulating viral strains. This genetic diversity can affect the characteristics of the virus, including its transmissibility and the severity of symptoms in infected individuals. During the pandemic, this frequent mutation creates an enormous cloud of variants known as viral quasispecies. Most variation is lost due to the tight bottlenecks imposed by transmission and survival. Advancements in next-generation sequencing have facilitated the rapid and cost-effective production of complete viral genomes, enabling the ongoing monitoring of the evolution of the SARS-CoV-2 genome. However, inferring a reliable phylogeny from GISAID (the Global Initiative on Sharing All Influenza Data) is daunting due to the vast number of sequences. In the face of this complexity, this research proposes a new method of representing the evolutionary and epidemiological relationships among the SARS-CoV-2 variants inspired by quasispecies theory. We aim to build a Variant Evolution Graph (VEG), a novel way to model viral evolution in a local pandemic region based on the mutational distance of the genotypes of the variants. VEG is a directed acyclic graph and not necessarily a tree because a variant can evolve from more than one variant; here, the vertices represent the genotypes of the variants associated with their human hosts, and the edges represent the evolutionary relationships among these variants. A disease transmission network, DTN, which represents the transmission relationships among the hosts, is also proposed and derived from the VEG. We downloaded the genotypes of the variants recorded in GISAID, which are complete, have high coverage, and have a complete collection date from five countries: Somalia (22), Bhutan (102), Hungary (581), Iran (1334), and Nepal (1719). We ran our algorithm on these datasets to get the evolution history of the variants, build the variant evolution graph represented by the adjacency matrix, and infer the disease transmission network. Our research represents a novel and unprecedented contribution to the field of viral evolution, offering new insights and approaches not explored in prior studies.
Autores: Badhan Das, L. S. Heath
Última atualização: 2024-09-15 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.13.612805
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.13.612805.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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