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日本語AIでPubMedを検索

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Nat. Med..2020 Jul;10.1038/s41591-020-1000-7. doi: 10.1038/s41591-020-1000-7.Epub 2020-07-09.

SARS-CoV-2ゲノムシークエンシングとエージェントベースのモデリングにより、オーストラリアにおけるCOVID-19感染を明らかにする

Revealing COVID-19 transmission in Australia by SARS-CoV-2 genome sequencing and agent-based modeling.

  • Rebecca J Rockett
  • Alicia Arnott
  • Connie Lam
  • Rosemarie Sadsad
  • Verlaine Timms
  • Karen-Ann Gray
  • John-Sebastian Eden
  • Sheryl Chang
  • Mailie Gall
  • Jenny Draper
  • Eby M Sim
  • Nathan L Bachmann
  • Ian Carter
  • Kerri Basile
  • Roy Byun
  • Matthew V O'Sullivan
  • Sharon C-A Chen
  • Susan Maddocks
  • Tania C Sorrell
  • Dominic E Dwyer
  • Edward C Holmes
  • Jen Kok
  • Mikhail Prokopenko
  • Vitali Sintchenko
PMID: 32647358 DOI: 10.1038/s41591-020-1000-7.

抄録

2020年1月、中国湖北省武漢市で発生した肺炎患者群の病因菌として、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)と命名された新規のベタコロナウイルス(コロナウイルス科)が同定されました。SARS-CoV-2感染から発生した疾患であるコロナウイルス疾患2019(COVID-19)は、その後急速に拡大し、世界的なパンデミックを引き起こしました。ここでは、オーストラリアにおけるCOVID-19封じ込めの最初の10週間の間の感染者の亜集団におけるSARS-CoV-2のニアリアルタイムゲノムシークエンシングの付加価値を検討し、ゲノムサーベイランスから得られた知見と計算エージェントベースモデル(ABM)の予測値を比較する。オーストラリアの国勢調査データを用いて、ABMはオーストラリアの人口を表す2,400万人以上のソフトウェアエージェントを生成し、それぞれが匿名の個人の人口統計学的属性を持つ。このモデルは、異なる社会的文脈の中での個人の接触率を用いて、特定の感染源からの伝播を経時的にシミュレートする。SARS-CoV-2のプロスペクティブシークエンシングにより、疫学的な関連性が特定できなかった症例の感染源が明らかになり、COVID-19症例の中で関連性のある症例の割合が大幅に減少したこと、複数の施設での同時感染に関連するゲノム的に類似した症例が記録されたこと、そしてこれまで疑われていなかった関連性が明らかになったことを報告した。シーケンシングされた症例の4分の1のみが局所的に後天的に感染しているように見え、ABMの予測と一致していた。これらの高解像度のゲノムデータは、COVID-19が局所的に獲得された症例を追跡し、国境規制が解除されて貿易や旅行が再開された後、独立した輸入品をタイムリーに認識するために極めて重要である。

In January 2020, a novel betacoronavirus (family Coronaviridae), named severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), was identified as the etiological agent of a cluster of pneumonia cases occurring in Wuhan City, Hubei Province, China. The disease arising from SARS-CoV-2 infection, coronavirus disease 2019 (COVID-19), subsequently spread rapidly causing a worldwide pandemic. Here we examine the added value of near real-time genome sequencing of SARS-CoV-2 in a subpopulation of infected patients during the first 10 weeks of COVID-19 containment in Australia and compare findings from genomic surveillance with predictions of a computational agent-based model (ABM). Using the Australian census data, the ABM generates over 24 million software agents representing the population of Australia, each with demographic attributes of an anonymous individual. It then simulates transmission of the disease over time, spreading from specific infection sources, using contact rates of individuals within different social contexts. We report that the prospective sequencing of SARS-CoV-2 clarified the probable source of infection in cases where epidemiological links could not be determined, significantly decreased the proportion of COVID-19 cases with contentious links, documented genomically similar cases associated with concurrent transmission in several institutions and identified previously unsuspected links. Only a quarter of sequenced cases appeared to be locally acquired and were concordant with predictions from the ABM. These high-resolution genomic data are crucial to track cases with locally acquired COVID-19 and for timely recognition of independent importations once border restrictions are lifted and trade and travel resume.