Die Analyse gut kommentierter Sequenzierungsdaten der nächsten Generation zeigt zunehmende Fälle von SARS-CoV-2-Reinfektionen mit Omicron

SARS-CoV-2 ist stark mutiert und hat zu besorgniserregenden Varianten (VOC) geführt, die zu weltweiten Infektionsschüben geführt haben. Das Omicron VOC infiziert Personen, die früheren Varianten von SARS CoV-2 ausgesetzt waren, häufiger erneut als zuvor bei Nicht-Omicron VOC beobachtet wurde. Eine Analyse der mit einer Omicron-Primärinfektion und Omicron-Reinfektion verbundenen Unterlinien zeigt, dass die Inzidenz von Omicron-Omicron-Reinfektionen über einen kürzeren Zeitraum auftritt als nach einer Primärinfektion mit einem Nicht-Omicron-VOC. Unsere Analyse legt nahe, dass eine einzelne Infektion durch SARS-CoV-2 möglicherweise nicht die schützende Immunität erzeugt, die zur Abwehr von erneuten Infektionen durch neu auftretende Omicron-Linien erforderlich ist. Diese Analyse wurde durch Next-Generation-Sequencing (NGS) einer dänischen Kohorte mit klinischen Metadaten zu beiden Infektionen ermöglicht, die bei derselben Person auftraten. Wir schlagen vor, dass die Fortsetzung von COVID-19 NGS und die Einbeziehung klinischer Metadaten notwendig sind, um eine wirksame Überwachung der SARS-CoV-2-Genomik zu gewährleisten, die Behandlung und Impfstoffentwicklung zu unterstützen und Empfehlungen für die öffentliche Gesundheit zu leiten.

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Die Weltgesundheitsorganisation hat fünf besorgniserregende Varianten (VOC) für SARS-CoV-2, das Virus, das COVID-19 verursacht, ausgewiesen: Alpha, Beta, Gamma, Delta und Omicron1. Diese VOC und neu auftretende Varianten stellen nach wie vor ein erhebliches Hindernis für die Beseitigung der SARS-CoV-2-Pandemie dar. Die Verwendung von Generation Sequencing (NGS) und begleitenden Metadaten hat zu einem besseren Verständnis der Ausbreitung von VOC zwischen Hosts3–5 geführt. Die Global Initiative on Sharing Avian Influenza Data (GISAID) hat bis heute über 12 Millionen SARS-CoV-2-Sequenzen katalogisiert3. Die Datenanalyse legt nahe, dass jede VOC mit einem unterschiedlichen Grad an Infektiosität und Virulenz verbunden ist4,5 und dass neuartige Varianten, einschließlich derzeit zirkulierender Varianten, trotz weltweiter Impfbemühungen das Potenzial haben, Wirte erneut zu infizieren6,7. Die jüngste Variante, Omicron, oder B.1.1.529, wurde im November 2021 kurz nach ihrer ersten Identifizierung in Südafrika und Botswana1 als VOC eingestuft. Die Omicron-Unterlinien von BA.1, BA.2 und BA.3 haben sich seitdem auf der ganzen Welt verbreitet und wurden zu den ersten dominanten Omicron-Varianten, gefolgt von BA.4 und BA.5 in den folgenden Wochen1,8. Mit Ausnahme eines Omicron-spezifischen Impfstoffs, der kürzlich für die Verwendung in Großbritannien9 und den USA10 zugelassen wurde, wurden im Rahmen der Bemühungen zur Bekämpfung der Pandemie DNA-, RNA- und Vollprotein-Impfstoffe verwendet, die unter Verwendung ursprünglicher Stammsequenzen entwickelt wurden. Jüngste Studien haben neue Fälle von Omicron-Infektionen untersucht, bei denen es zu einem Entkommen durch impfstoffinduzierte neutralisierende Antikörper kam, was zu einer Zunahme der Fälle von Durchbruchinfektionen führte11,12. Das Virus ist seit dem ersten Ausbruch im Dezember 2019 erheblich zu VOC mutiert. Impfinduzierte Antikörper, die in der Lage sind, an das Spike-Protein zu binden, das frühere Varianten neutralisiert hat, scheinen weniger wirksam zu sein, und die Antikörpertiter nehmen mit der Zeit ab13,14. Eine erworbene Antikörper-vermittelte Immunität, die aus einer früheren Exposition gegenüber einem VOC resultiert, galt bisher als ausreichend, um eine Omicron-Infektion zu verhindern. Aufgrund der Kombination aus schwindenden Antikörpern und Variantenmutationen ist jedoch keine Post-COVID-19-Immunität gegeben Vollständiger Schutz vor erneuter Infektion durch Omicron15.

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Unsere Studie zur Genomik viraler Infektionen und Reinfektionen von Omicron und seinen Unterlinien nutzt einen in Dänemark ansässigen Datensatz, der aus SARS-CoV-2-Genomen besteht, die über NGS analysiert wurden. Jeder Eintrag wurde mit Metadaten zum Auftreten einer Reinfektion versehen. Die Analyse zeigt, dass die Reinfektionen über das VOC von Omicron häufiger auftreten als frühere Reinfektionen über ein VOC, das nicht von Omicron stammt. Eine weitere Analyse der Unterlinien zeigt, dass die Omicron-Omicron-Reinfektion im Vergleich zu früheren Nicht-Omicron-VOC-Reinfektionen in kürzeren Zeitintervallen erfolgt. Dies deutet darauf hin, dass die Omicron-Variante Wirte besser und schneller erneut infizieren kann, als wir es bisher in der Pandemie gesehen haben. Das Mutationspotenzial, das die Bildung neuer VOCs und damit eine erneute Infektion auslöst, muss kontinuierlich überwacht werden, um die aktuelle Gesundheitspolitik zu informieren und pharmazeutische Modalitäten zu entwickeln. Die hier vorgestellte Analyse ist ein Beispiel für Forschung, die ohne diesen robusten Datensatz und die kontinuierliche Genomüberwachung nicht möglich wäre. Die NGS neu auftretender Virusgenome muss weltweit mit detaillierteren Metadaten fortgesetzt werden, um einen besseren Einblick in das Fortschreiten von SARS-CoV zu ermöglichen-2. Die Zusammenführung unterschiedlicher Datensätze, die die virale Genomsequenz, Metadaten und medizinischen Gesundheitsakten jedes infizierten oder erneut infizierten Individuums übermitteln, wird für die Erreichung dieses Ziels von entscheidender Bedeutung sein.

Ergebnisse

SARS-CoV-2 Sequenzierungsdaten der nächsten Generation

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Wir berichten über unsere Analyse des dänischen COVID{0}}-Genomkonsortiums, das über GISAID zugänglich ist und einzelne Fälle von Wirtsreinfektion über VOCs hinweg, einschließlich Unterlinien3, untersucht hat. Derzeit sind 21.708 Reinfektionseinträge für den Zeitraum vom 1. März 2020 bis zum 28. August 2022 verfügbar. Jeder Eintrag enthielt das genaue Erfassungsdatum sowohl der Erstinfektion als auch der Reinfektion für dieselbe Person sowie NGS-Sequenzen für das virale Genom der zweiten Infektion. Die Zeitpunkte der Primärinfektion und der Reinfektion wurden als Wirtsmetadaten aufgezeichnet, sodass der Zeitraum zwischen Infektionen gemessen werden konnte. Ein kleinerer Teil der Datensatzeinträge (7595) berichtete über die virale Pango-Abstammungslinie beider Infektionen, zusätzlich zum Entnahmedatum und NGS-Daten für die Erstinfektions- und Reinfektionsproben derselben Person. Die Nomenklatur der Pango-Linie verwendet NGS, um ein Virus anhand seiner genomischen Zusammensetzung phylogenetisch zu klassifizieren, was zur Identifizierung von Virusstämmen führt16,17. Der Großteil des Datensatzes enthielt keine NGS-Daten für die Erstinfektion und stützte sich stattdessen auf einen Reverse-Transkriptase-Polymerkettenreaktionstest (rtPCR), um festzustellen, ob die Person zum gemeldeten Datum positiv auf SARS-CoV-2 war. Der rtPCR-Test spezifiziert nicht die virale Pango-Abstammungslinie, und daher wurden diese Proben nicht in die in Abb. 1 gezeigte Analyse einbezogen. Da die Proben immer noch eine bestätigte Erstinfektion enthielten, wurden sie nur in Abb. 2a als NGS von einbezogen Die erneute Infektion bestätigte die für die Analyse erforderliche Abstammungslinie der Pango-Variante. Eine kleine Untergruppe von Fällen, 70, (<1% of total cases) had identical Pango lineages for the initial infection and reinfection. These cases were removed from the dataset because they did not satisfy the strict Pango lineage filtering methodology. This threshold was chosen because even with small nucleotide or amino acid differences within the same Pango lineage, those entries could be consistent with persistent and unresolved infection rather than reinfection18.

Prozentsatz und Intervalle der Reinfektionsfälle nach Variante

Für jedes NGS-charakterisierte VOC, das mit zugehörigen Pango-Abstammungsdaten entdeckt und gemeldet wurde, fanden wir eine zunehmende Reinfektionshäufigkeit, die eine Reinfektion mit dem Omicron VOC begünstigt (p < 0.0001, Chi-Quadrat-Test) (Abb. 1a). 26 % der Personen, die mit dem ursprünglichen Virusstamm infiziert waren, zeigten zunehmend höhere Reinfektionshäufigkeiten mit nachfolgenden Varianten. Bei den ursprünglich mit der Alpha-Variante infizierten Personen kam es aufgrund von Alpha nicht zu einer erneuten Infektion; Es wurden jedoch zunehmende Häufigkeiten von Reinfektionen durch Delta (2,3 %, 169 Fälle) und Omicron (25,1 %, 1875 Fälle) beobachtet (Abb. 1a). Bei den ursprünglich mit Delta infizierten Personen war die Reinfektion aufgrund der Delta-Variante begrenzt (<1%, 18 cases), but 41% (3060 cases) were reported for Omicron variant reinfections. Thus far in the pandemic, reinfection within the same variant but different sub-lineages, other than for Omicron, was found to be small (0.3%, 24 cases), yet a higher number of individuals initially infected with Omicron report reinfection due to Omicron sublineages (4.6%, 340 cases). There is a high frequency of reinfection with Omicron among all those reinfected since March 2020, during which time a total of 93.2% reinfections were due to Omicron. These results suggest that primary infection with either the Original, Alpha, or Delta variant does not provide sufficient protection against reinfection, in particular for an Omicron reinfection.

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Um dies weiter zu untersuchen, haben wir Omicron-zu-Omicron-Reinfektionsfälle nach ihrer Hauptunterlinienbezeichnung geschichtet (Abb. 1b). Die BA.2-, BA.4- und BA.5-Linien haben im Vergleich zu anderen Omicron-Linien ähnliche Spike-Aminosäuresequenzen. Es gibt nur drei Mutationsunterschiede im Spike-Protein zwischen BA.2 und sowohl BA.4 als auch BA.5: del69-70, L452R und F486V8. Trotz dieser Ähnlichkeit wurde eine hohe Häufigkeit von Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen mit einem signifikanten Unterschied zwischen der beobachteten Zählverteilung und der erwarteten Zählverteilung gemeldet, was zeigt, dass es einen Zusammenhang zwischen den Omicron-Unterlinien für Reinfektionen gibt und nicht darauf zurückzuführen ist Chance (p < 0.0001, Chi-Quadrat-Test) (Abb. 1b). Personen, die ursprünglich mit der Unterlinie BA.1 infiziert waren, waren für eine hohe Häufigkeit der gesamten Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen verantwortlich (62 %, 211 Fälle), wobei die zweiten Infektionen überwiegend durch BA.2 (20 %, 68 Fälle) oder BA verursacht wurden .5 (30 %, 102 Fälle) (Abb. 1b). In ähnlicher Weise zeigten Personen, die ursprünglich mit BA.2 infiziert waren, eine vergleichsweise hohe Reinfektionshäufigkeit (38 %, 129 Fälle) mit BA.5 (26,2 %, 89 Fälle) (Abb. 1b). Für die in Abb. 1b als „Andere“ bezeichneten Infektionen gab es keine gemeinsame Nomenklatur zur Definition der Abstammungslinie. Die hohen Häufigkeiten von Reinfektionen legen nahe, dass der charakterisierte Unterschied im Spike-Protein BA.1 oder BA.2 und BA.5 groß genug ist, um die Fähigkeit neutralisierender Antikörper von BA.1 oder BA.2 nach der Infektion zu behindern, an BA zu binden .5 Spike-Protein12,16. Die Abstammungslinien von BA.1, BA.4 und anderen weniger kommentierten Omicron-Varianten wiesen im Vergleich zu BA.2 und BA.5 ein geringeres Maß an Reinfektiosität auf.

Abb. 1 Reinfektionsfallprozentsatz und Intervalle nach Variante. Eine Heatmap, die die Häufigkeit der gesamten Reinfektionen zwischen zwei Varianten sowohl für die Erstinfektion als auch für die Reinfektion in Dänemark zeigt. Die Rohzahlen werden unter dem Häufigkeitswert in Klammern angezeigt. Für leere weiße Quadrate waren keine Daten verfügbar. n=7467 Reinfektionsfälle. b Heatmap, die die Reinfektionshäufigkeit zwischen einer ersten Omicron-Infektion und einer zweiten Omicron-Infektion nach Unterlinie in Dänemark zeigt. Die Rohzahlen werden unter dem Häufigkeitswert in Klammern angezeigt. Für leere weiße Quadrate waren keine Daten verfügbar. n=340 Omicron-zu-Omicron-Reinfektionsfälle. c Streudiagramm, das die Zeit zwischen den Fällen (Wochen) für die ersten und zweiten Infektionen verschiedener Varianten in Dänemark zeigt. Die Mittelwerte der Gruppen werden mit schwarzen Balken dargestellt. Das rote Quadrat markiert eine Reihe früher Omicron-zu-Omicron-Fälle, die im Text erwähnt werden und vor einem Zeitraum von 10-Wochen auftraten. n=7467 Reinfektionsfälle. d Streudiagramm für die Zeit zwischen den Fällen (Wochen) für Omicron-zu-Omicron-Infektionen nach Abstammungslinie in Dänemark. Die Mittelwerte der Gruppen werden mit schwarzen Balken dargestellt. Das rote Quadrat markiert die im Text erwähnten frühen Omicron-zu-Omicron-Fälle, die vor einem Zeitraum von 10- Wochen für eine bestimmte Unterlinie auftreten. n=340 Omicron-zu-Omicron-Reinfektionsfälle.

Abb. 2 Reinfektionsprozentsätze und Sequenzierungszahlen. a Dänemark-Sequenzierungsprozentsätze im Zeitverlauf, geschichtet nach Varianten, dargestellt als Liniendiagramm mit einem überlagerten Balkendiagramm, das die zweiten Infektionsprozentsätze darstellt, geschichtet nach einer Variante, einschließlich NGS- und rtPCR-Daten. b Weltweite Sequenzierungszählungen, geschichtet nach Kontinenten, über einen Zeitraum von einmonatigen Intervallen. In der ergänzenden Abbildung 2 werden die Daten auch als Prozentsatz der über Zeiträume von einem Monat sequenzierten Fälle dargestellt.

Der Rückgang neutralisierender Antikörper nach einer Infektion gibt Anlass zur Sorge darüber, wie lange die natürliche Immunität bei einer bestimmten Person anhält. Modelle aus der Zeit vor Omicron schätzten die Wirksamkeit der anfänglichen Immunität nach der Infektion auf über 90 %, diese Schätzungen sanken jedoch nach 108 Wochen auf weniger als 10 %19. Die Abbildungen 1c und d zeigen die Zeit zwischen Infektionen durch die erste und zweite VOC, die während der Pandemie beobachtet wurden. Aufgrund des Zeitpunkts ihres Auftretens, ihrer Ausbreitung und ihrer Dominanz in der Pandemie lässt sich zwischen den verschiedenen VOC ein schrittweiser Trend zur Verlängerung der Zeit bis zur erneuten Infektion erkennen (Abb. 1c). Insbesondere treten Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen bereits 3 Wochen nach der Erstinfektion auf, im Mittel 22 Wochen (Abb. 1c). Von diesen Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen treten 50 der insgesamt 340 (14,7 %) Fälle innerhalb von 10 Wochen nach der Erstinfektion auf; in Abb. 1c durch ein rotes Kästchen gekennzeichnet. Für die Signifikanz der Zeit zwischen diesen Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen, die vor und nach 10 Wochen auftreten, wurde ein t-Test durchgeführt. Diese beiden Untergruppen verdeutlichen die Bedeutung der mittleren Reinfektionszeiten (p < 0,0001, 95 %-KI: 17,17–20,19). Dies führte zu weiteren Analysen, um festzustellen, was diese signifikante bimodale Verteilung innerhalb der Omicron-Omicron-Reinfektionsgruppe verursachen könnte. Diese Reinfektionen aus Abb. 1c sind in Abb. 1d nach Unterlinie geschichtet. Das Auftreten einer erneuten Infektion vor der 10. Woche, in Abb. 1d durch ein rotes Kästchen markiert, ist überwiegend zuerst mit BA.1 und dann mit einer erneuten Infektion mit BA.2 verbunden. Zwischen diesen Gruppen wurde eine Varianzanalyse (ANOVA) durchgeführt (ergänzende Daten 1). Abb. 1d zeigt die Signifikanz zwischen den Mittelwertunterschieden für die Mehrheit aufgrund der Verfügbarkeit von NGS-Daten, die mithilfe von Bioinformatik verarbeitet wurden, um die Pango-Abstammungslinie der Proben im Datensatz aufzudecken .

Prozentsatz der Reinfektionsfälle

Unter Verwendung eines kombinierten Datensatzes aus NGS- und rtPCR-Proben, wie zuvor beschrieben, wurde in den letzten acht Monaten (2. bis 21. Juli 2022) eine höhere Anzahl von Reinfektionen gemeldet als bei anderen VOCs im letzten Jahr (Abb . 2a). Der Anteil der Omicron-Unterlinien an den Gesamtinfektionen in Dänemark ist in der ergänzenden Abbildung aufgeführt. 1. Während der globalen Omicron-Infektionswelle verzeichnete Dänemark im Juli 2022 einen Spitzenanteil an Reinfektionen von 19,5 % aller erfassten Fälle. Im Vergleich dazu wurde ein Spitzenwert von 1,4 % aller Fälle während der Delta-Welle als Reinfektionen gemeldet. Dieser Unterschied verdeutlicht die hohe Zahl an Reinfektionen, die während des Fortschreitens der Pandemie in die VOC von Omicron beobachtet wurden. Darüber hinaus zeigen die Daten, dass es keine gleichmäßige Verteilung der Reinfektionen gab, als die dominante Infektionsvariante nahezu gleichmäßig zu 50 % zwischen Delta und Omicron verteilt war. Die Reinfektionen zu diesem Zeitpunkt, Dezember 2021, wurden in 0,6 % der Fälle durch Delta und in 1,6 % der Fälle durch Omicron verursacht. Dies ist ein wichtiger Befund zwischen Delta und Omicron, da die Wahrscheinlichkeit einer Exposition ungefähr gleich war, die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Infektion jedoch nicht.

Diskussion

Unsere Ergebnisse in dieser Momentaufnahme der verfügbaren regionalen Daten veranschaulichen zwei grundlegende Konzepte. Erstens werden Personen erneut mit SARS-COV-2 infiziert, und Omicron-zu-Omicron-Reinfektionen scheinen näher beieinander und häufiger aufzutreten als bei Reinfektionen im Zusammenhang mit früheren VOC. Eine Reihe früherer Studien untersuchten die Reinfektionshäufigkeit bei SARS-CoV-2, darunter Omicron, und obwohl diese Art von Studien wertvolle Erkenntnisse liefern, beschränken sie sich oft nur auf PCR-Daten6,7,20 und benennen nicht die Pango-Abstammungslinie Dadurch wird die Möglichkeit eingeschränkt, Einblick in die Pandemie zu gewinnen. Zweitens besteht ein anhaltender Bedarf an NGS mit begleitenden klinischen Metadaten des Patienten, um kontinuierlich Veränderungen der Virusinfektionsraten und der Wirksamkeit des Impfstoffs zu beobachten. Eine effektive genomische Verfolgung ermöglicht es uns, Trends in der viralen Infektiosität zu verstehen und den aktuellen Bedrohungsgrad neu auftretender VOCs zu bewerten. Wir haben ein beispielloses Maß an weltweiter wissenschaftlicher Zusammenarbeit erlebt, die darauf abzielt, Virussequenzen von infizierten Personen zu erfassen, um eine öffentlich zugängliche Datenbank aufzubauen. Diese Zusammenarbeit hat der Öffentlichkeit wertvolle Daten zugänglich gemacht, sodass wir Veränderungen in der viralen Genomik überwachen, epidemiologische Studien durchführen, die öffentliche Gesundheitspolitik steuern und die Entwicklung von Impfstoffen beeinflussen können3. Obwohl GISAID zum Zeitpunkt dieser Analyse über mehr als 12 Millionen Sequenzen verfügt, gehen die aktuellen Sequenzierungsraten deutlich zurück3. Dargestellt ist eine Aufschlüsselung der NGS-Zahlen nach Kontinenten mit jüngsten Rückgängen in Nordamerika und Europa (Abb. 2b). Dieser Rückgang wirkt sich negativ auf die Fähigkeit unserer wissenschaftlichen Gemeinschaft aus, SARS-CoV-2 und COVID-19 zu analysieren, da Pango-Abstammungsdaten nur aus NGS-Daten generiert werden können. Darüber hinaus wird die derzeit verfügbare Genomsequenzierung häufig entweder als Erstinfektion oder als Neuinfektion gemeldet, die NGS-Daten zur Erstinfektion und Neuinfektion werden jedoch normalerweise nicht zusammen für dieselbe Person gemeldet. Der Dänemark-Datensatz verdeutlicht, wie wichtig es ist, NGS-Daten pro Person zu melden, um das Risiko einer erneuten Infektion zu analysieren. Dies ist eine einzigartige Kohorte innerhalb der GISAID-Datenbank, da in dieser Studie 21.708 gut kommentierte Genome aus Dänemark verwendet wurden. Weltweit waren weniger als 2,{21}} zusätzliche annotierte Reinfektionsgenome mit begrenzten Reinfektionsdetails und häufig fehlenden Patientenverknüpfungen verfügbar. Der Umfang dieser Studie sowie die relative Größe Dänemarks und die Bevölkerungsdichte können dazu beitragen, Verzerrungen in den Analysen abzumildern. Da Reinfektionen nicht nur bei einer zweiten, sondern auch bei einer dritten und vierten Infektion immer häufiger vorkommen, können die weltweit gemeldeten Daten mehr Einblick in die Reinfektion geben. Darüber hinaus könnten chronische Infektionen mit mehreren NGS-Analysen an Proben im Laufe der Zeit genau analysiert werden, um zu verstehen, wie sich das Virus in einem bestimmten Wirt entwickelt.

Eine erneute Infektion kann durch äußere, nichtbiologische Vorurteile wie Sperrfristen und Schutzmaßnahmen wie Masken, Impfungen und verschiedene Einschränkungen beeinflusst werden. Am 11. März 2020 wurde in Dänemark ein landesweiter Lockdown verhängt, kurz darauf folgten zwei Wiedereröffnungsphasen, am 6. April und am 27. Mai. Am 16. Dezember 2020 wurde ein zweiter landesweiter Lockdown verhängt und die Wiedereröffnung erfolgte in zwei Phasen am 16. Februar und 1. März 2021. Alle Einschränkungen wie Maskenpflicht, Größenbeschränkungen bei Versammlungen und Einschränkungen des Geschäftsbetriebs wurden im September 2021 aufgehoben Trotz der Wiedereinführung dieser Beschränkungen zur Eindämmung der Virusausbreitung von Dezember 2021 bis Februar 2022 stellten die in diesem Zeitraum beobachteten 7084 Omicron-Reinfektionsfälle einen Anstieg von 1,5 auf 6 % dar, ein noch nie dagewesenes Reinfektionsniveau (Abb. 2a). Dänemark war das erste Land der Welt, das sein Impfprogramm einstellte und die Erstimpfungen ab dem 15. Mai 2022 einstellte. Als Begründung wurde angegeben, dass bis Februar 2022 81 % des Landes geimpft und 62 % eine dritte Auffrischimpfung erhalten hätten. Die Beendigung des Impfprogramms hätte möglicherweise zu einem Anstieg der Primärinfektions- und Reinfektionsraten führen können, da es in Dänemark zwischen 21 und 24 immer noch einen beträchtlichen Anteil ungeimpfter Personen gab. Eine Sorge bei der COVID{25}}-Pandemie besteht darin, dass es bei geimpften Personen aus Varianten und deren Unterlinien aufgrund abnehmender neutralisierender Antikörpertiter zu Durchbruchinfektionen kommt13,14. Wir konnten dies in unserer Studie nicht analysieren, da keine begleitenden Metadaten über den Impfstofftyp, die Anzahl der erhaltenen Dosen und das Verabreichungsdatum vorhanden waren. Impfmetadaten und mehr, wie z. B. Alter oder bereits bestehende Gesundheitszustände, könnten eine detailliertere Einzelfallanalyse hinsichtlich des Schutzniveaus oder Risikos ermöglichen. Studien haben diese Art von Metadaten für die Omicron-Reinfektionsanalyse verwendet, aber die NGS-Daten, die die Pango-Abstammungslinie definieren, fehlen anstelle von rtPCR25,26. Eine Analyse in Katar wurde durch rtPCR eingeschränkt, kam jedoch zu dem Schluss, dass gegen BA.4 oder BA.5 aufgrund einer früheren Nicht-Omicron-Infektion ein moderates, nach einer Omicron-Infektion jedoch stärkeres Vorkommen vorhanden war. Unabhängig von der ersten Infektionsvariante konnten sich Einzelpersonen immer noch erneut infizieren, interessanterweise änderte sich daran für geimpfte Personen jedoch nicht viel. Es wurde vermutet, dass geimpfte Personen einen etwas höheren Schutz vor einer erneuten Infektion haben. Die Ergebnisse der Studie in Katar basieren auf einem positiven rtPCR-Test, der für eine häufige Spike-Protein-Deletion konzipiert wurde, die mit dem Datum der dominanten Variante, BA.4 oder BA.5, korreliert. Da diese Löschung in mehreren Omicron-Unterlinien, BA.4 und BA.5, vorhanden ist, können sie ohne Bestätigung der Pango-Linie durch NGS20 nicht zur Analyse getrennt werden. Wir sind der festen Überzeugung, dass die Next-Generation-Sequenzierung von SARS-CoV-2-Proben mit der Hinzufügung von Metadaten, die den Wirt beschreiben, fortgesetzt werden muss. Während der Rückgang der Sequenzierung besorgniserregend ist, ist die Integration der Daten eines einzelnen Menschen aus mehreren Quellen eine wesentliche Entwicklung zur Entdeckung neuer Erkenntnisse rund um COVID-19. Beispielsweise ist es wichtig, Next-Generation-Sequenzierung zur Identifizierung des viralen Genoms, medizinische Aufzeichnungen zur Untersuchung von Alter und Vorerkrankungen sowie Metadaten zur Verfolgung von Zeit und Reinfektionsstatus zu verknüpfen.

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Im Falle einer Reinfektion sind Sequenzierungsinformationen, die sowohl den Zeitpunkt zwischen Infektionen als auch die virale Genomzusammensetzung jeder Infektion charakterisieren, von entscheidender Bedeutung, um genaue Empfehlungen für die öffentliche Gesundheit zu geben und wirksame, langlebige Arzneimittel zu entwickeln. Unsere Studie legt nahe, dass die Reinfektionen mit der VOC von Omicron häufiger und in kürzeren Zeitintervallen auftreten, als dies bei anderen VOC früher während der Pandemie beobachtet wurde. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die politischen Entscheidungsträger im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Die hier vorgestellte Analyse ist ein Beispiel für Forschung, die ohne diesen robusten Datensatz nicht möglich wäre, der NGS Worldwide weiterführen und durch die Vereinigung von Datensätzen, die die virale Genomsequenz, Metadaten und den medizinischen Gesundheitszustand jedes infizierten oder erneut infizierten Individuums übermitteln, weiter verbessert werden muss Aufzeichnungen.

Unsere Studie legt nahe, dass die Reinfektionen mit der VOC von Omicron häufiger und in kürzeren Zeitintervallen auftreten, als dies bei anderen VOC früher während der Pandemie beobachtet wurde; Allerdings ist unsere Fähigkeit, die Virusausbreitung zu messen und zu quantifizieren, exponentiell zurückgegangen, da die Finanzierung/Fähigkeit/die kontinuierliche Sequenzierung von Patientenproben gesunken ist.

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