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Wie oft ist SARS-CoV-2 mutiert?


Entsprechend

Coronavirus ist mindestens einmal mutiert

Das neuartige Coronavirus, das Tausende von Menschen auf der ganzen Welt infiziert hat, ist möglicherweise mindestens einmal mutiert – was bedeutet, dass es möglicherweise zwei verschiedene Arten des Virus gibt, die Krankheiten verursachen, schlägt eine neue Studie chinesischer Wissenschaftler vor.

Wissenschaftler der School of Life Sciences der Peking-Universität und des Institut Pasteur in Shanghai fanden in einer vorläufigen Studie heraus, dass ein Stamm – Typ „L“ – des Virus aggressiver war und etwa 70 Prozent der analysierten Stämme ausmachte. Der zweite – Typ „S“ – war weniger aggressiv und machte etwa 30 Prozent der analysierten Stämme aus.

Aber auch mehrere Webseiten theoretisieren, dass das Virus mutiert ist, bevor es vom Tier auf den Menschen übergeht.

Diese Seite Was wir über das Wuhan-Virus wissen sagt

Dieses Virus gehört zu einer Familie von Viren, die als Coronaviren bekannt sind. Benannt nach den kronenartigen Stacheln auf ihrer Oberfläche, infizieren sie hauptsächlich Fledermäuse, Schweine und kleine Säugetiere. Aber sie mutieren leicht und können von Tieren auf Menschen überspringen

und

Woher kommt das neue Coronavirus? Das neue Virus stammt wahrscheinlich ursprünglich von Fledermäusen, sagen Wissenschaftler. Es ist jedoch nicht genau bekannt, wo oder wie es auf den Menschen gesprungen ist. Viren von Fledermäusen infizieren oft zuerst ein anderes Säugetier und mutieren dann, um auf den Menschen übertragbar zu sein.

obwohl

Coronaviren können auch direkt auf den Menschen überspringen, ohne zu mutieren oder eine Zwischenart zu passieren.

Ist darüber etwas mehr bekannt? Ist es möglich, dass das Virus innerhalb von Monaten zweimal mutiert ist?


Diese Frage macht eine Reihe von falschen Annahmen und ich habe keine Zeit, sie zu korrigieren. Die kurze Antwort ist, dass das Virus wahrscheinlich hunderte Male mutiert ist, seit es Ende 2019 in den Menschen eingedrungen ist.

Die untere Abbildung auf der ncov-Seite von NextStrain.org, "Diversity", zeigt die bisher identifizierten bekannten Mutationen. So wie ich es mir jetzt ansehe, werden dort vielleicht 100-200 gezeigt, aber das wird sich täglich ändern und ich kann mich nicht die Mühe machen, sie zu zählen.

Ist es möglich, dass das Virus innerhalb von Monaten zweimal mutiert ist? Natürlich ist es das. Das erwarten wir von Coronaviren. Es wäre schockierend, wenn dies nicht der Fall wäre.

Die Standardannahme (basierend auf einer großen Erfahrung mit Coronaviren und vielen anderen Viren) ist, dass diese Mutationen neutral sind und das Virus nicht beeinflussen in Bezug auf Eignung, Virulenz oder Übertragbarkeit in irgendeiner Weise; Sie sind gelegentlich nützlich, um Quellen zu verfolgen, aber wenn Sie nicht viele Jahre lang die phylogenetischen Bäume der Viren untersucht haben, sind Ihre Interpretationen dieser Mutationen mit ziemlicher Sicherheit falsch.

Ein Beispiel für Leute, die Behauptungen machen, die auf der Unkenntnis der Virusentwicklung beruhen, ist die Behauptung „zwei verschiedene Arten des Virus“. Diese Behauptung wird von MacLean und Kollegen in ihrer Antwort auf „Über den Ursprung und die kontinuierliche Entwicklung von SARS-CoV-2“ angesprochen. Zusammenfassung:

Zwei der Kernaussagen dieses Papiers scheinen durch ein Missverständnis und eine Überinterpretation der SARS-CoV-2-Daten erreicht worden zu sein, wobei eine zusätzliche Analyse unter methodischen Einschränkungen leidet


Wie schnell kann das Coronavirus mutieren?

Das neue Coronavirus mutiert wie alle anderen Viren oder erfährt kleine Veränderungen in seinem Genom.

Das neue Coronavirus, wie alle anderen Viren, mutiert, oder erfährt kleine Veränderungen in seinem Genom. Eine kürzlich veröffentlichte Studie deutete darauf hin, dass das neue Coronavirus SARS-CoV-2 bereits zu einem mehr und einem weniger aggressiven Stamm mutiert war. Aber Experten sind nicht überzeugt.

In der Studie analysierte eine Gruppe von Forschern in China die Genome von Coronaviren, die 103 Patienten mit COVID-19, der durch SARS-CoV-2 verursachten Krankheit, in Wuhan, China, dem Epizentrum des Ausbruchs, entnommen wurden. Das Team fand Unterschiede in den Genomen, von denen sie sagten, dass sie in zwei "Stämme" des Coronavirus kategorisiert werden könnten: den "L"-Typ und den "S"-Typ, schrieben die Forscher in der Studie, die am Dienstag (3. März) veröffentlicht wurde. im Tagebuch National Science Review.

In 70 % der Virusproben fanden die Forscher den „L“-Typ, den sie als den aggressiveren Typ einschätzten. Sie fanden auch heraus, dass die Prävalenz dieser Sorte nach Anfang Januar abnahm. Der heute häufiger anzutreffende Typ ist der ältere Typ "S", weil "menschliche Eingriffe" wie Quarantänen möglicherweise die Ausbreitungsfähigkeit des Typs "L" verringert haben, schrieben die Forscher in dem Papier.

Nathan Grubaugh, ein Epidemiologe an der Yale School of Public Health, der nicht an der Studie beteiligt war, sagte jedoch, die Schlussfolgerungen der Autoren seien "reine Spekulation". Zum einen, sagte er, seien die Mutationen, auf die sich die Studienautoren bezogen, unglaublich klein – in der Größenordnung von ein paar Nukleotiden, den Grundbausteinen der Gene, sagte er. (SARS-CoV-2 ist etwa 30.000 Nukleotide lang).

Diese geringfügigen Änderungen hätten wahrscheinlich keine großen Auswirkungen auf die Funktion des Virus, wenn überhaupt, daher wäre es „ungenau“, zu sagen, dass diese Unterschiede bedeuten, dass es unterschiedliche Stämme gibt, sagte er. Darüber hinaus untersuchten die Forscher nur 103 Fälle. „Es ist eine sehr kleine Stichprobe der gesamten Viruspopulation“, sagte Grubaugh gegenüber Live Science. Das Herausfinden der Mutationen, die ein Virus weltweit durchgemacht hat, erfordert "einen nicht trivialen Aufwand und dauert manchmal Jahre", sagte er.

Andere Wissenschaftler stimmen zu. Der Befund, dass das Coronavirus in zwei Stämme mutiert, wobei der L-Stamm zu einer schwereren Erkrankung führt, "ist höchstwahrscheinlich ein statistisches Artefakt", sagt Richard Neher, Biologe und Physiker an der Universität Basel in der Schweiz, schrieb auf Twitter. Dieser statistische Effekt sei wahrscheinlich auf eine frühe Stichprobe der L-Gruppe in Wuhan zurückzuführen, die zu einer „höheren scheinbaren“ Sterblichkeitsrate führte, schrieb er.

Wenn es einen schnell wachsenden lokalen Ausbruch gibt, nehmen Wissenschaftler schnell die Virusgenome von Patienten ab, was dazu führt, dass einige Varianten des Virus überrepräsentiert sind, schrieb Neher. Die Autoren des Papiers räumen ein, dass die Daten in ihrer Studie „noch sehr begrenzt“ sind und sie größere Datensätze nachverfolgen müssen, um besser zu verstehen, wie sich das Virus entwickelt, schrieben sie.


Inhalt

Während des ersten Ausbruchs in Wuhan, China, wurden verschiedene Namen für das Virus verwendet. Einige Namen, die von verschiedenen Quellen verwendet wurden, waren das „Coronavirus“ oder das „Wuhan-Coronavirus“. [25] [26] Im Januar 2020 empfahl die Weltgesundheitsorganisation als vorläufige Bezeichnung für das Virus „2019 neuartiges Coronavirus“ (2019-nCov) [5] [27]. Dies entsprach den Leitlinien der WHO von 2015 [28] gegen die Verwendung von geografischen Standorten, Tierarten oder Personengruppen in Krankheits- und Virusnamen. [29] [30]

Am 11. Februar 2020 hat das Internationale Komitee zur Taxonomie von Viren die offizielle Bezeichnung „Schweres akutes Atemwegssyndrom Coronavirus 2“ (SARS‑CoV‑2) angenommen. [31] Um eine Verwechslung mit der Krankheit SARS zu vermeiden, bezeichnet die WHO SARS-CoV-2 in der öffentlichen Gesundheitskommunikation manchmal als „das COVID-19-Virus“ [32] [33] und der Name HCoV-19 wurde in einige Untersuchungen aufgenommen Artikel. [8] [9] [10]

Die Übertragung von SARS-CoV-2 von Mensch zu Mensch wurde am 20. Januar 2020 während der COVID-19-Pandemie bestätigt. [15] [34] [35] [36] Zunächst wurde angenommen, dass die Übertragung hauptsächlich über Atemtröpfchen beim Husten und Niesen im Umkreis von etwa 1,8 Metern erfolgt. [37] [38] Experimente mit Laserlichtstreuung legen nahe, dass Sprechen ein zusätzlicher Übertragungsweg [39] [40] und ein weitreichender [41] und wenig erforschter [42] in Innenräumen mit geringem Luftstrom ist. [43] [44] Andere Studien haben vorgeschlagen, dass das Virus auch durch die Luft übertragen werden kann, wobei Aerosole das Virus möglicherweise übertragen können. [45] [46] [47] Bei der Mensch-zu-Mensch-Übertragung sollen durchschnittlich 1000 infektiöse SARS-CoV-2-Virionen eine Neuinfektion auslösen. [48] ​​[49]

Indirekter Kontakt über kontaminierte Oberflächen ist eine weitere mögliche Infektionsursache. [50] Vorläufige Untersuchungen deuten darauf hin, dass das Virus auf Kunststoff (Polypropylen) und Edelstahl (AISI 304) bis zu drei Tage lebensfähig bleiben kann, auf Karton jedoch nicht länger als einen Tag oder auf Kupfer länger als vier Stunden überlebt. 10] wird das Virus durch Seife inaktiviert, wodurch seine Lipiddoppelschicht destabilisiert wird. [51] [52] Virale RNA wurde auch in Stuhlproben und Sperma von infizierten Personen gefunden. [53] [54]

Der Grad, in dem das Virus während der Inkubationszeit infektiös ist, ist ungewiss, aber die Forschung hat gezeigt, dass der Pharynx etwa vier Tage nach der Infektion [55] [56] oder der ersten Woche der Symptome die maximale Viruslast erreicht und danach abnimmt. [57] Die Dauer der SARS-CoV-2-RNA-Ausscheidung liegt im Allgemeinen zwischen 3 und 46 Tagen nach Symptombeginn. [58]

Eine Studie eines Forscherteams der University of North Carolina ergab, dass die Nasenhöhle bei der SARS-CoV-2-Pathogenese anscheinend der dominante Ausgangsort für eine Infektion mit anschließender aspirationsvermittelter Virusaussaat in die Lunge ist. [59] Sie fanden einen Infektionsgradienten von hoch in proximalen zu niedrig in distalen Lungenepithelkulturen mit einer fokalen Infektion in Flimmerzellen und Typ-2-Pneumozyten in den Atemwegen bzw. in den Alveolarregionen. [59]

Es gibt einige Hinweise auf eine Übertragung von SARS-CoV-2 von Mensch zu Tier, darunter Beispiele bei Feliden. [60] [61] Einige Institutionen haben SARS‑CoV‑2 Infizierten geraten, den Kontakt mit Tieren einzuschränken. [62] [63]

Asymptomatische Übertragung

Am 1. Februar 2020 wies die Weltgesundheitsorganisation (WHO) darauf hin, dass „die Übertragung von asymptomatischen Fällen wahrscheinlich kein Hauptgrund für die Übertragung ist“. [64] Eine Metaanalyse ergab, dass 17% der Infektionen asymptomatisch sind und asymptomatische Personen das Virus um 42% weniger übertragen. [65]

Ein epidemiologisches Modell des Beginns des Ausbruchs in China deutet jedoch darauf hin, dass „präsymptomatische Ausscheidungen bei dokumentierten Infektionen typisch sein können“ und dass subklinische Infektionen möglicherweise die Quelle der meisten Infektionen waren. [66] Dies könnte erklären, wie von 217 an Bord eines Kreuzfahrtschiffes, das in Montevideo anlegte, nur 24 von 128, die positiv auf virale RNA getestet wurden, Symptome zeigten. [67] In ähnlicher Weise schätzte eine Studie mit 94 Patienten, die im Januar und Februar 2020 ins Krankenhaus eingeliefert wurden, dass die Patienten die größte Virusmenge zwei bis drei Tage vor dem Auftreten von Symptomen ausscheiden und dass „ein erheblicher Anteil der Übertragung wahrscheinlich vor den ersten Symptomen im Indexfall auftrat“. ". [68]

Reinfektion

Es besteht Unsicherheit über Reinfektion und langfristige Immunität. [69] Es ist nicht bekannt, wie häufig eine Reinfektion ist, aber Berichte haben gezeigt, dass sie mit unterschiedlichem Schweregrad auftritt. [69]

Der erste gemeldete Fall einer Reinfektion war ein 33-jähriger Mann aus Hongkong, der am 26. März 2020 erstmals positiv getestet wurde, am 15. April 2020 nach zwei negativen Tests entlassen wurde und am 15. August 2020 (142 Tage später) erneut positiv getestet wurde. , was durch Ganzgenom-Sequenzierung bestätigt wurde, die zeigt, dass die viralen Genome zwischen den Episoden zu verschiedenen Kladen gehören. [70] Die Ergebnisse hatten die Implikation, dass Herdenimmunität das Virus möglicherweise nicht eliminiert, wenn eine erneute Infektion nicht selten vorkommt, und dass Impfstoffe möglicherweise keinen lebenslangen Schutz gegen das Virus bieten können. [70]

Eine weitere Fallstudie beschrieb einen 25-jährigen Mann aus Nevada, der am 18.04.2020 und am 05.06.2020 positiv auf SARS-CoV-2 getestet wurde (getrennt durch zwei negative Tests). Da genomische Analysen signifikante genetische Unterschiede zwischen der SARS-CoV-2-Variante zeigten, die an diesen beiden Daten beprobt wurde, stellten die Autoren der Fallstudie fest, dass es sich um eine Reinfektion handelte. [71] Die zweite Infektion des Mannes war symptomatisch schwerer als die erste Infektion, aber die Mechanismen, die dies erklären könnten, sind nicht bekannt. [71]

Die ersten bekannten Infektionen durch SARS‑CoV‑2 wurden in Wuhan, China, entdeckt. [17] Die ursprüngliche Quelle der Virusübertragung auf den Menschen bleibt unklar, ebenso wie ob das Virus vor oder nach dem Spillover-Ereignis pathogen wurde. [19] [72] [9] Da viele der frühen Infizierten Arbeiter auf dem Huanan Seafood Market waren, [73] [74] wurde vermutet, dass das Virus vom Markt stammt. [9] [75] Andere Untersuchungen deuten jedoch darauf hin, dass Besucher das Virus möglicherweise auf den Markt gebracht haben, was dann eine schnelle Ausbreitung der Infektionen ermöglichte. [19] [76] Ein WHO-Bericht vom März 2021 über eine gemeinsame Studie von WHO und China stellte fest, dass ein Übergreifen auf den Menschen über einen tierischen Zwischenwirt die wahrscheinlichste Erklärung ist, wobei ein direktes Übergreifen von Fledermäusen am wahrscheinlichsten ist. Die Einführung durch die Lebensmittelversorgungskette und den Huanan Seafood Market wurde als eine weitere mögliche, aber weniger wahrscheinliche Erklärung angesehen. [77]

Die geschätzte Mutationsrate aus frühen Fällen von SARS-CoV-2 betrug 6,54 × 10 –4 pro Standort und Jahr. [77] Seine virale Evolution wird durch die RNA-Korrekturlesefähigkeit seiner Replikationsmaschinerie verlangsamt. [78]

Die Erforschung des natürlichen Reservoirs des Virus, das den SARS-Ausbruch 2002-2004 verursachte, hat zur Entdeckung vieler SARS-ähnlicher Fledermaus-Coronaviren geführt, von denen die meisten aus den USA stammen Nashorn Gattung der Hufeisennasen. Die phylogenetische Analyse zeigt, dass Proben aus Rhinolophus sinicus eine Ähnlichkeit von 80 % mit SARS‑CoV‑2 aufweisen. [79] [80] [81] Die phylogenetische Analyse weist auch darauf hin, dass ein Virus aus Rhinolophus affinis, das in der Provinz Yunnan gesammelt und als RaTG13 bezeichnet wird, weist eine 96%ige Ähnlichkeit mit SARS‑CoV‑2 auf. [17] [82] Die RaTG13-Virussequenz ist die am nächsten zu SARS-CoV-2 bekannte Sequenz. [77] Andere eng verwandte Sequenzen wurden auch in Proben lokaler Fledermauspopulationen identifiziert. [83]

Fledermäuse gelten als das wahrscheinlichste natürliche Reservoir von SARS-CoV-2, [84] [85] aber Unterschiede zwischen dem Fledermaus-Coronavirus und SARS-CoV-2 legen nahe, dass der Mensch über einen Zwischenwirt infiziert wurde [75] obwohl die Quelle der Einschleppung in den Menschen bleibt unbekannt. [86]

Obwohl die Rolle von Schuppentieren als Zwischenwirt ursprünglich postuliert wurde (eine im Juli 2020 veröffentlichte Studie legte nahe, dass Schuppentiere ein Zwischenwirt von SARS-CoV-2-ähnlichen Coronaviren sind [87] [88] ), haben spätere Studien ihren Beitrag nicht untermauert zum Überlauf. [77] Gegen diese Hypothese spricht die Tatsache, dass Pangolin-Virusproben zu weit von SARS-CoV-2 entfernt sind: Isolate von in Guangdong beschlagnahmten Schuppentieren waren in der Sequenz nur zu 92 % mit dem SARS-CoV-2-Genom identisch. Darüber hinaus weisen Pangolin-Virusproben trotz Ähnlichkeiten in einigen kritischen Aminosäuren [89] eine schlechte Bindung an den humanen ACE2-Rezeptor auf. [90]

SARS‑CoV‑2 gehört zur breiten Familie von Viren, die als Coronaviren bekannt sind. [26] Es ist ein Positiv-Sense-Einzelstrang-RNA (+ssRNA)-Virus mit einem einzelnen linearen RNA-Segment. Coronaviren infizieren Menschen, andere Säugetiere und Vogelarten, einschließlich Nutz- und Haustieren. [91] Humane Coronaviren können Krankheiten verursachen, die von Erkältungen bis hin zu schwereren Krankheiten wie dem Atemwegssyndrom im Nahen Osten (MERS, Sterblichkeitsrate) reichen

34%). SARS-CoV-2 ist das siebte bekannte Coronavirus, das Menschen infiziert, nach 229E, NL63, OC43, HKU1, MERS-CoV und dem ursprünglichen SARS-CoV. [92]

Wie das SARS-assoziierte Coronavirus, das mit dem SARS-Ausbruch 2003 in Verbindung gebracht wurde, ist SARS-CoV-2 ein Mitglied der Untergattung Sarbecovirus (Beta-CoV-Linie B). [93] [94] Coronaviren durchlaufen auch eine häufige Rekombination. [95] Seine RNA-Sequenz ist ungefähr 30.000 Basen lang, [96] relativ lang für ein Coronavirus (das wiederum die größten Genome unter allen RNA-Familien trägt) [97] Sein Genom besteht fast ausschließlich aus proteinkodierenden Sequenzen, einem Merkmal mit anderen Coronaviren geteilt. [95]

Ein charakteristisches Merkmal von SARS‑CoV‑2 ist der Einbau einer durch Furin gespaltenen polybasischen Stelle [89], die ein wichtiges Element zu sein scheint, das seine Virulenz erhöht. [98] Die Furinprotease erkennt die kanonische Peptidsequenz RX[R/K]R↓X, wobei die Spaltungsstelle durch einen Pfeil nach unten gekennzeichnet ist und X eine beliebige Aminosäure ist. [99] [100] In SARS-CoV-2 wird die Erkennungsstelle durch die eingebaute 12-Codon-Nukleotidsequenz CCT CGG CGG GCA gebildet, die der Aminosäuresequenz PRRA entspricht. [101] Diese Sequenz liegt stromaufwärts von Arginin und Serin, die die S1/S2-Spaltungsstelle (PRRAR↓S) des Spike-Proteins bilden. [102] Obwohl solche Stellen ein häufiges, natürlich vorkommendes Merkmal anderer Viren sind, [101] einschließlich einiger Mitglieder der Beta-CoV-Gattung und anderer Gattungen von Coronaviren, [103] ist SARS-Cov-2 einzigartig unter Mitgliedern seiner Untergattung für eine solche Seite. [89]

Virusgenetische Sequenzdaten können wichtige Informationen darüber liefern, ob Viren, die durch Zeit und Raum getrennt sind, wahrscheinlich epidemiologisch miteinander verbunden sind. [104] Mit einer ausreichenden Anzahl sequenzierter Genome ist es möglich, einen phylogenetischen Baum der Mutationsgeschichte einer Virusfamilie zu rekonstruieren. Bis zum 12. Januar 2020 wurden fünf Genome von SARS‑CoV‑2 aus Wuhan isoliert und vom Chinesischen Zentrum für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CCDC) und anderen Institutionen gemeldet [96] [105] die Zahl der Genome stieg um 30 auf 42 Januar 2020. [106] Eine phylogenetische Analyse dieser Proben zeigte, dass sie „hochgradig verwandt mit höchstens sieben Mutationen relativ zu einem gemeinsamen Vorfahren“ waren, was darauf hindeutet, dass die erste menschliche Infektion im November oder Dezember 2019 auftrat. [106] Untersuchung der Topologie des phylogenetischen Stammbaums zu Beginn der Pandemie fanden auch große Ähnlichkeiten zwischen menschlichen Isolaten. [107] Mit Stand vom 7. Mai 2020 waren [Update] 4.690 SARS-CoV-2-Genome, die auf sechs Kontinenten beprobt wurden, öffentlich zugänglich. [108] [ Klärung nötig ]

Am 11. Februar 2020 gab das Internationale Komitee für die Taxonomie von Viren bekannt, dass nach den bestehenden Regeln, die hierarchische Beziehungen zwischen Coronaviren basierend auf fünf konservierten Nukleinsäuresequenzen berechnen, die Unterschiede zwischen dem, was damals 2019-nCoV hieß, und dem Virus aus dem SARS von 2003 Ausbruch nicht ausreichte, um sie zu separaten Virusarten zu machen. Daher identifizierten sie 2019-nCoV als Virus von Schweres akutes respiratorisches Syndrom-assoziiertes Coronavirus. [109]

Im Juli 2020 berichteten Wissenschaftler, dass eine infektiösere SARS-CoV-2-Variante mit der Spike-Protein-Variante G614 D614 als dominierende Form in der Pandemie abgelöst hat. [110] [111]

Coronavirus-Genome und -Subgenome kodieren sechs offene Leserahmen (ORFs). [112] Im Oktober 2020 entdeckten Forscher ein mögliches überlappendes Gen namens ORF3d, im Genom von SARS‑CoV‑2. Es ist nicht bekannt, ob das von ORF3d hat jede Funktion, aber es provoziert eine starke Immunantwort. ORF3d wurde bereits in einer Variante des Coronavirus identifiziert, die Schuppentiere infiziert. [113] [114]

Stammbaum

Ein phylogenetischer Baum, der auf Sequenzen des gesamten Genoms von SARS-CoV-2 und verwandten Coronaviren basiert, ist: [115] [116] [117]

Schuppentier SARSr-COV-GX, 89 % zu SARS-COV-2, Manis javanica, aus Südostasien geschmuggelt [120]

Schuppentier SARSr-COV-GD, 91 % zu SARS-COV-2, Manis javanica, aus Südostasien geschmuggelt [121]

Varianten

Es gibt viele tausend Varianten von SARS-CoV-2, die in die viel größeren Kladen gruppiert werden können. [123] Es wurden mehrere verschiedene Kladen-Nomenklaturen vorgeschlagen. Nextstrain unterteilt die Varianten in fünf Kladen (19A, 19B, 20A, 20B und 20C), während GISAID sie in sieben unterteilt (L, O, V, S, G, GH und GR). [124]

Ende 2020 sind mehrere bemerkenswerte Varianten von SARS-CoV-2 aufgetaucht. Die Weltgesundheitsorganisation hat derzeit vier Varianten als besorgniserregend erklärt, die wie folgt lauten: [125]

  • Alpha: Lineage B.1.1.7 tauchte im September 2020 im Vereinigten Königreich auf, mit Beweisen für eine erhöhte Übertragbarkeit und Virulenz. Bemerkenswerte Mutationen umfassen N501Y und P681H.
    • Eine E484K-Mutation in einigen B.1.1.7-Virionen der Linie wurde festgestellt und wird auch von verschiedenen öffentlichen Gesundheitsbehörden verfolgt.

    Andere bemerkenswerte Varianten sind 6 weitere von der WHO benannte Varianten, die untersucht werden, und Cluster 5, der unter Nerzen in Dänemark auftauchte und zu einer Euthanasiekampagne führte, die ihn praktisch ausrottete. [126]

    Struktur

    Jedes SARS-CoV-2-Virion hat einen Durchmesser von 50–200 Nanometern. [74] Wie andere Coronaviren hat SARS-CoV-2 vier Strukturproteine, die als S (Spike), E (Hülle), M (Membran) und N (Nukleokapsid) Proteine ​​bekannt sind die S-, E- und M-Proteine ​​bilden zusammen die Virushülle. [127] Coronavirus S-Proteine ​​sind Glykoproteine, die in zwei funktionelle Teile (S1 und S2) unterteilt sind. [91] In SARS-CoV-2 ist das Spike-Protein, das mit kryogener Elektronenmikroskopie auf atomarer Ebene abgebildet wurde, [128] [129] das Protein, das dafür verantwortlich ist, dass das Virus an die Membran von . anheftet und mit ihr fusioniert eine Wirtszelle [127] katalysiert insbesondere ihre S1-Untereinheit die Anheftung, die S2-Untereinheit-Fusion. [130]

    Genom

    SARS-CoV-2 hat ein lineares, einzelsträngiges RNA-Genom mit positivem Sinn, das etwa 30.000 Basen lang ist. [91] Sein Genom ist wie bei anderen Coronaviren gegen Cytosin (C)- und Guanin (G)-Nukleotide gerichtet. [131] Das Genom hat die höchste Zusammensetzung von U (32,2%), gefolgt von A (29,9%) und eine ähnliche Zusammensetzung von G (19,6%) und C (18,3%). [132] Der Nukleotid-Bias entsteht durch die Mutation von Guaninen und Cytosinen zu Adenosinen bzw. Uracilen. [133] Es wird angenommen, dass die Mutation von CG-Dinukleotiden entsteht, um den Abwehrmechanismus der Zellen zu umgehen, der mit dem antiviralen Protein des Zinkfingers in Verbindung steht, [134] und um die Energie zur Entbindung des Genoms während der Replikation und Translation zu senken (Adenosin- und Uracil-Basenpaar über zwei Wasserstoff- Bindungen, Cytosin und Guanin über drei). [133] Die Verarmung an CG-Dinukleotiden in seinem Genom hat dazu geführt, dass das Virus einen deutlichen Codon-Nutzungs-Bias aufweist. Zum Beispiel haben die sechs verschiedenen Codons von Arginin eine relative synonyme Codonverwendung von AGA (2.67), CGU (1.46), AGG (.81), CGC (.58), CGA (.29) und CGG (.19). [132] Ein ähnlicher Trend zur Codon-Verwendung wird bei anderen SARS-assoziierten Coronaviren beobachtet. [135]

    Replikationszyklus

    Virusinfektionen beginnen, wenn Viruspartikel an zelluläre Rezeptoren der Wirtsoberfläche binden. [136] Proteinmodellierungsexperimente mit dem Spike-Protein des Virus legten bald nahe, dass SARS‑CoV‑2 eine ausreichende Affinität zum Rezeptor Angiotensin Converting Enzym 2 (ACE2) auf menschlichen Zellen besitzt, um sie als Mechanismus des Zelleintritts zu nutzen. [137] Bis zum 22. Januar 2020 zeigten eine Gruppe in China, die mit dem vollständigen Virusgenom arbeitet, und eine Gruppe in den USA, die Methoden der reversen Genetik verwendet, unabhängig und experimentell, dass ACE2 als Rezeptor für SARS-CoV-2 fungieren könnte. [17] [138] [139] [140] Studien haben gezeigt, dass SARS-CoV-2 eine höhere Affinität zu humanem ACE2 hat als das ursprüngliche SARS-Virus. [128] [141] SARS‑CoV‑2 kann Basigin auch verwenden, um den Zelleintritt zu unterstützen. [142]

    Das initiale Spike-Protein-Priming durch die Transmembranprotease Serin 2 (TMPRSS2) ist für den Eintritt von SARS‑CoV‑2 unerlässlich. [23] Das Wirtsprotein Neuropilin 1 (NRP1) kann dem Virus mithilfe von ACE2 beim Eintritt in die Wirtszelle helfen. [143] Nachdem sich ein SARS-CoV-2-Virion an eine Zielzelle anheftet, schneidet das TMPRSS2 der Zelle das Spike-Protein des Virus auf, wodurch ein Fusionspeptid in der S2-Untereinheit und der Wirtsrezeptor ACE2 freigelegt werden. [130] Nach der Fusion bildet sich um das Virion ein Endosom, das es vom Rest der Wirtszelle trennt. Das Virion entweicht, wenn der pH-Wert des Endosoms sinkt oder wenn Cathepsin, eine Wirts-Cystein-Protease, es spaltet. [130] Das Virion setzt dann RNA in die Zelle frei und zwingt die Zelle, Kopien des Virus zu produzieren und zu verbreiten, die weitere Zellen infizieren. [144]

    SARS‑CoV‑2 produziert mindestens drei Virulenzfaktoren, die die Ausscheidung neuer Virionen aus Wirtszellen fördern und die Immunantwort hemmen. [127] Ob sie eine Herunterregulierung von ACE2 beinhalten, wie sie bei ähnlichen Coronaviren beobachtet wird, wird noch untersucht (Stand Mai 2020). [145]

    Aufgrund der geringen Variabilität bekannter genomischer Sequenzen von SARS‑CoV‑2 haben die Gesundheitsbehörden das Virus wahrscheinlich innerhalb weniger Wochen nach seinem Auftreten in der menschlichen Bevölkerung Ende 2019 entdeckt. [19] [146] Der früheste derzeit bekannte Infektionsfall ist datiert bis 1. Dezember 2019, obwohl ein früherer Fall am 17. November 2019 hätte eintreten können. [147] [148] Der Ausbruch der Pandemie wurde durch tMRCA-Analyse auf vor Ende Dezember 2019 geschätzt, aber diese statistische Schlussfolgerung liefert keinen endgültigen Beweis der Entstehungszeit. [77] Das Virus breitete sich anschließend in allen Provinzen Chinas und in mehr als 150 anderen Ländern auf der ganzen Welt aus. [149] Die Übertragung des Virus von Mensch zu Mensch wurde in all diesen Regionen bestätigt. [150] Am 30. Januar 2020 wurde SARS‑CoV‑2 von der WHO zum öffentlichen Gesundheitsnotstand von internationaler Tragweite erklärt, [151] [12] und am 11. März 2020 erklärte die WHO es zur Pandemie. [13] [152]

    Retrospektive Tests, die im Rahmen des chinesischen Überwachungssystems gesammelt wurden, ergaben keine klaren Hinweise auf eine erhebliche unerkannte Verbreitung von SARS-CoV-2 in Wuhan in der zweiten Hälfte des Jahres 2019. [153]

    Eine Metaanalyse vom November 2020 schätzte die grundlegende Reproduktionszahl ( R 0 > ) des Virus auf 2,39 bis 3,44. [20] Dies bedeutet, dass jede Infektion durch das Virus voraussichtlich zu 2,39 bis 3,44 Neuinfektionen führt, wenn keine Mitglieder der Gemeinschaft immun sind und keine vorbeugenden Maßnahmen ergriffen werden. Die Reproduktionszahl kann unter dicht besiedelten Bedingungen, wie sie auf Kreuzfahrtschiffen vorkommen, höher sein. [154] Unter bestimmten Umständen können viele Formen präventiver Maßnahmen eingesetzt werden, um die Ausbreitung des Virus zu reduzieren. [112]

    Auf dem chinesischen Festland gibt es etwa 96.000 bestätigte Infektionsfälle. [149] Während der Anteil der Infektionen, die zu bestätigten Fällen führen oder zu einer diagnostizierbaren Krankheit führen, unklar bleibt, [155] schätzt ein mathematisches Modell, dass allein am 25. Januar 2020 in Wuhan 75.815 Menschen infiziert waren, zu einem Zeitpunkt, als die Zahl der bestätigten Fälle weltweit waren es nur 2.015. [156] Vor dem 24. Februar 2020 ereigneten sich über 95 % aller Todesfälle durch COVID-19 weltweit in der Provinz Hubei, in der Wuhan liegt. [157] [158] Zum 27. Juni 2021 war der Prozentsatz auf 0,082% gesunken. [149]

    Mit Stand vom 27. Juni 2021 gab es insgesamt 180.948.026 bestätigte Fälle einer SARS-CoV-2-Infektion in der anhaltenden Pandemie. [149] Die Gesamtzahl der dem Virus zugeschriebenen Todesfälle beträgt 3.919.969. [149]


    Eine neue Karte katalogisiert die Auswirkungen von Coronavirus-Mutationen

    Wissenschaftler haben jede mögliche Mutation zu einem wichtigen Teil des Coronavirus analysiert. Die Daten könnten bei der Entwicklung von Impfstoffen und Medikamenten helfen und Hinweise darauf geben, wie sich das Virus ausbreiten könnte.

    HHMI-Wissenschaftler arbeiten gemeinsam mit vielen ihrer Kollegen weltweit an der Bekämpfung des neuen Coronavirus. Sie entwickeln diagnostische Tests, verstehen die grundlegende Biologie des Virus, modellieren die Epidemiologie und entwickeln potenzielle Therapien oder Impfstoffe. Wir werden Geschichten über einige dieser Arbeiten teilen.

    Während sich das neuartige Coronavirus ausbreitet, nimmt es neue Mutationen auf – zum Guten und zum Schlechten.

    Jetzt haben der Ermittler des Howard Hughes Medical Institute, Jesse Bloom, und seine Kollegen katalogisiert, wie fast 4.000 verschiedene Mutationen die Fähigkeit von SARS-CoV-2, an menschliche Zellen zu binden, verändern.

    Ihre Daten, die online als interaktive Karte öffentlich zugänglich sind, sind eine neue Ressource für Forscher, die antivirale Medikamente und Impfstoffe zur Bekämpfung von COVID-19, der durch SARS-CoV-2 verursachten Infektionskrankheit, entwickeln. Die Arbeit zeigt auch, wie sich einzelne Mutationen auf das Verhalten des Virus auswirken können, berichtet das Team vom 11. August 2020 im Journal Zelle.

    "Wir wissen nicht, wie sich das Virus entwickeln wird, aber jetzt haben wir eine Möglichkeit, die auftretenden Mutationen zu untersuchen und ihre Auswirkungen zu sehen", sagt Bloom, Virologe am Fred Hutchinson Cancer Research Center.

    Jedes Mal, wenn sich ein Virus repliziert, kann es neue genetische Mutationen aufnehmen. Viele dieser Mutationen haben keinen Einfluss auf das Verhalten eines Virus. Andere könnten das Virus bei der Infektion von Menschen verbessern oder verschlechtern. Inwieweit Mutationen SARS-CoV-2 gefährlicher machen könnten, war eine offene – und umstrittene – Frage. Ärzte und Wissenschaftler haben genetische Unterschiede in Virusproben analysiert, die von COVID-19-Patienten auf der ganzen Welt gesammelt wurden, um nach Hinweisen auf die Ausbreitung der Krankheit zu suchen. Aber bisher hatte niemand potenzielle Mutationen umfassend mit ihrer funktionellen Wirkung auf SARS-CoV-2 in Verbindung gebracht.

    Jesse Bloom, HHMI-Forscher am Fred Hutchinson Cancer Research Center

    Die neue Studie konzentrierte sich auf Mutationen an einem wichtigen Teil von SARS-CoV-2 – seinem „Spike-Protein“. Dieses Protein bindet an ein Protein auf menschlichen Zellen namens ACE2, ein notwendiger Schritt für die Infektion. Mutationen im Spike-Protein könnten verändern, wie gut SARS-CoV-2 an menschlichen Zellen haftet – und damit infiziert.

    Blooms Team züchtete Hefezellen, um ein Fragment des Spike-Proteins auf ihrer Oberfläche zu zeigen. Dieses Fragment, das als Rezeptorbindungsdomäne bezeichnet wird, stellt direkten Kontakt mit ACE2 her. Die Forscher erstellten systematisch Tausende von Versionen des Fragments – jede mit unterschiedlichen Mutationen. Dann maßen sie, wie gut diese mutierten Fragmente an ACE2 hafteten. So können sie beurteilen, wie sich verschiedene Mutationen auf die Funktion der Bindungsdomäne auswirken könnten.

    Die Daten zeigen, dass viele mögliche Mutationen das Virus stärker an menschliche Zellen binden könnten. Aber diese Mutationen scheinen in den zirkulierenden Versionen des Virus nicht Fuß zu fassen.

    „Dies würde darauf hindeuten, dass es eine Art Sweet Spot gibt, an der das Virus, wenn es ACE2 ziemlich gut binden kann, Menschen infizieren kann“, sagt Bloom. "Vielleicht gibt es keine evolutionäre Notwendigkeit dafür, dass es besser wird."

    Andere Mutationen erschwerten es dem Spike-Protein, an Zellen zu binden, oder verhinderten, dass sich das Protein richtig in seine endgültige Form faltete, fand das Team. Versionen des Virus mit diesen Mutationen könnten weniger wahrscheinlich Fuß fassen, da sie Zellen nicht so effektiv infizieren können. Die gezielten Labortests des Teams sind kein perfekter Indikator dafür, wie sich Mutationen auf das Virus in freier Wildbahn auswirken werden, wo viele andere Faktoren beeinflussen, wie effektiv es sich ausbreiten kann – aber sie sind ein nützlicher Ausgangspunkt.

    Die Daten werden auch für Forscher wertvoll sein, die Medikamente und Impfstoffe zur Bekämpfung von COVID-19 entwickeln, sagt Tyler Starr, ein Postdoc in Blooms Labor, der das Projekt zusammen mit der Doktorandin Allie Greaney leitete. Das Verständnis der Folgen verschiedener Mutationen kann die Entwicklung von Medikamenten leiten, die weiterhin wirken, wenn sich das Virus im Laufe der Zeit verändert. Außerdem sagt Starr: „Es wird klar, dass Antikörper, die an diesem Teil des Virus haften, wirklich gute schützende Antikörper sind, die wir mit einem Impfstoff hervorbringen möchten.“

    Der Co-Autor der Studie, Neil King, und sein Labor an der University of Washington arbeiten bereits an solchen Impfstoffen. Sein Team entwickelt künstliche Proteine, die Bestandteile des Virus nachahmen. Als Teil eines Impfstoffs könnten solche Proteine ​​möglicherweise das Immunsystem von Menschen trainieren, Antikörper zu produzieren, die gegen das Coronavirus gerichtet sind. Die Forscher modifizieren die künstlichen Proteine ​​so, dass sie stabiler und in großen Mengen leichter herzustellen sind als die natürlichen Versionen der Proteine.

    Die Daten von Blooms Team bieten einen Fahrplan für diese Änderungen. „Normalerweise tappen wir im Dunkeln, wenn wir versuchen, ein Protein besser zu machen“, sagt Daniel Ellis, ein Doktorand in Kings Labor. „Die Informationen, die sie uns gegeben haben, sind eine Art Spickzettel. It makes our lives amazingly easier.”


    Methoden

    Data collection and pre-processing

    On 5 January 2020, the complete genome sequence of SARS-CoV-2 was first released on the GenBank (Access number: NC_045512.2) 5 . Since then, there has been a rapid accumulation of SARS-CoV-2 genome sequences. In this work, 45,494 complete genome sequences with high coverage of SARS-CoV-2 strains from the infected individuals in the world were downloaded from the GISAID database 2 (https://www.gisaid.org/) as of 11 September 2020. All the incomplete records and those without the exact submission date in GISAID were not considered. To rearrange the complete genome sequences according to the reference SARS-CoV-2 genome, multiple sequence alignment (MSA) is carried out by using Clustal Omega 59 with default parameters.

    The amino acid sequence of NSP2, NSP12, NPS13, Spike protein, ORF3a, ORF8, and Nucleocapsid were downloaded from the GenBank 60 . The three-dimensional (3D) structures of NSP12, spike protein, and ORF3a used in this work were extracted from the Protein Data Bank (https://www.rcsb.org/), denoted as 7BTF, 6VYB, and 6XDC, respectively. The 3D structures of NSP2, ORF8, NSP13, and Nucleocapsid were generated by I-TASSER model 61 . The 3D structure graph is created by using PyMOL 39 .

    Single-nucleotide polymorphism calling

    Single-nucleotide polymorphism (SNP) calling measures the genetic variations between different members of a species. Establishing the SNP calling method to the investigation of the genotype changes during the transmission and evolution of SARS-CoV-2 is of great importance 9,10 . By analyzing the rearranged genome sequences, SNP profiles, which record all of the SNP positions in teams of the nucleotide changes and their corresponding positions, can be constructed. The SNP profiles of a given SARS-CoV-2 genome isolated from a COVID-19 patient capture all the differences from a complete reference genome sequence and can be considered as the genotype of the individual SARS-CoV-2.

    Distance of SNP variants

    In this work, we use the Jaccard distance to measure the similarity between SNP variants and compare the difference between the SNP variant profiles of SARS-CoV-2 genomes.

    The Jaccard similarity coefficient is defined as the intersection size divided by the union of two sets EIN und B 62 :

    The Jaccard distance of two sets EIN und B is scored as the difference between one and the Jaccard similarity coefficient and is a metric on the collection of all finite sets:

    Therefore, the genetic distance of two genomes corresponds to the Jaccard distance of their SNP variants.

    In principle, the Jaccard distance of SNP variants takes account of the ordering of SNP positions, i.e., transmission trajectory, when an appropriate reference sample is selected. However, one may fail to identify the infection pathways from the mutual Jaccard distances of multiple samples. In this case, the dates of the sample collection provide key information. Additionally, clustering techniques, such as k-means, UMAP, and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), enable us to characterize the spread of COVID-19 onto the communities.

    K-means clustering

    K-means clustering aims at partitioning a given data set (X=<_<1>,_<2>,cdots ,_,cdots ,_>,_in <>>^) into k clusters <C1, C2, ⋯ , Ck>, kn such that the specific clustering criteria are optimized. The standard K-means clustering algorithm picks k points as cluster centers randomly at beginning and separates each data to its nearest cluster. Hier, k cluster centers will be updated subsequently by minimizing the within-cluster sum of squares (WCSS):

    wo μk is the mean of points locating in the kth cluster Ck und nk is the number of points in Ck. Here, ∥ ⋅ ∥ 2 denotes the L2 distance.

    The aforementioned algorithm offers an optimal partition of k Cluster. However, it is more important to find the best number of clusters for the given set of SNP variants. Therefore, the Elbow method is employed. A set of WCSS can be calculated in the k-means clustering process by varying the number of clusters k, and then plot WCSS according to the number of clusters. The optimal number of clusters will be the elbow in this plot. The WCSS measures the variability of the points within each cluster which is influenced by the number of points n. Therefore, as the number of total points of n increases, the value of WCSS becomes larger. Additionally, the performance of k-means clustering depends on the selection of the specific distance metric.

    In this work, we implement k-means clustering with the Elbow method for analyzing the optimal number of the subtypes of SARS-CoV-2 SNP variants. The Jaccard distance-based representation is considered as the input features for the k-means clustering method. If we have a total of n SNP variants concerning a reference genome in a SARS-CoV-2 sample, the location of the mutation sites for each SNP variant will be saved in the set Sich, ich = 1, 2, ⋯ , n. The Jaccard distance between two different sets (or samples) Sich, SJ is denoted as DJ(Sich, SJ). deshalb, die n × n Jaccard distance-based representation is

    This representation is used in our k-means clustering.

    Topology-based machine learning prediction of protein–protein binding free energy changes following mutations

    The topology-based network tree (TopNetTree) model was developed by an innovative integration between the topological representation and network tree (NetTree) to predict the binding free energy changes of protein–protein interaction (PPI) following mutation ΔΔg 28. The TopNetTree is applied to predict the binding free energy changes upon mutations that occurred on the RBD of SARS-CoV-2. Algebraic topology 30 is utilized to simplify the structural complexity of protein–protein complexes and embed vital biological information into topological invariants. NetTree integrates the advantages of convolutional neural networks (CNN) and gradient-boosting trees (GBT), such that CNN is treated as an intermediate model that converts vectorized element- and site-specific persistent homology features into a higher-level abstract feature, and GBT uses the upstream features and other biochemistry features for prediction. The performance test of tenfold cross-validation on the dataset (SKEMPI 2.0 63 ) carried out using gradient boosted regression trees (GBRTs). The errors with the SKEMPI2.0 dataset are 0.85 in terms of Pearson correlations coefficient (RP) and 1.11 kcal/mol in terms of the root mean square error (RMSE) 28 .

    Topology-based machine learning prediction of protein folding stability changes following mutation

    In this work, the prediction of protein folding stability changes upon mutation is carried out using a topology-based mutation predictor (TML-MP) (https://weilab.math.msu.edu/TML/TML-MP/) which was introduced in literature 27 . The folding stability change following mutation ΔΔg = Δgw−Δgm measures the difference between the folding free energies of the wild type Δgw and the mutant type Δgw. More specifically, a positive folding stability change ΔΔg indicates that the mutation will stabilize the structure of the protein and vice versa. The essential biological information is revealed by persistent homology 30 . The machine learning features are generated by the element-specific persistent homology and biochemistry techniques. The dataset includes 2648 mutations cases in 131 proteins provided by Dehouck et al. 64 and is trained by a gradient boosted regression trees (GBRTs). The error with the corresponding dataset is given as Pearson correlations coefficient (RP) of 0.79 and root mean square error (RMSE) of 0.91 kcal/mol from previous work 27 .

    The persistent homology is widely applied in a variety of practical feature generation problems 30 . It is also successful in the implementation of predictions of protein folding stability changes upon mutation 27 . The key idea in TML-MP is using the element-specific persistent homology (ESPH) which distinguishes different element types of biomolecules when building persistent homology barcodes. Commonly occurring protein element types include C, N, O, S, and H, where hydrogen and sulfur are excluded according to that hydrogen atoms are often absent from PDB data and sulfur atoms are too few in most proteins to be statistically important. Thus, C, N, and O elements are considered on the ESPH in protein characterization. Features are extracted from the different dimensions of persistent homology barcodes by dividing barcodes into several equally spaced bins which is called binned barcode representation. The auxiliary features, such as geometry, electrostatics, amino acid type composition, and amino acid sequence, are included for machine learning training as well. In TML-MP, gradient boosted regression trees (GBRTs) 29 are employed to train the dataset according to the size of the training dataset, absence of model overfitting, non-normalization of features, and ability of nonlinear properties 27 .

    Graph network models

    Graph networks can model interactions and their strength between pairs of units in molecules. These approaches are employed to understand mutation-induced structural changes. The biological and chemical properties are measured by comparing descriptors on different networks. In this work, the network consists of a set S von Cα atoms from every residue of protein structure except the target mutation residue such that a Cα atom is included if it is within 16 Å to any atom of the target mutation. The total atom set T is defined as the atoms (C, N, and O) of the target residue and Cα atoms of the network set S. Moreover, two vertices are connected in the network if their distance is <8 Å. Thus the adjacency matrix EIN can be defined as well where EIN is a matrix containing 0 and 1 such that EIN(ich, J) = 0 if ichth and Jth atoms are disconnected and EIN(ich, J) = 1 if ichth and Jth atoms are connected. Two graph network models employed in this work are described below.

    Flexibility-rigidity index

    FRI was introduced to study the flexibility of protein molecules 25,26 . The single residue molecular rigidity index measures its influence on the set S which is given as

    wo α = w or m stands for the wild type w or the mutant type m, nS is the number of Cα atoms of the set S, und nT is the number of atoms in total atom set T. Here, ∥ RichRJ ∥ is the distance between atoms at Rich und RJ.

    The molecular FRI rigidity Rη measures the topological connectivity and the geometric compactness of the network consisting of Cα at each residue and the heavy atoms involved in the mutant.

    Average subgraph centrality

    Average subgraph centrality is built on the exponential of the adjacency matrix, E = e EIN , wo EIN is the aforementioned adjacency matrix. The subgraph centrality is the summation of weighted closed walks of all lengths starting and ending at the same node 11,31 . Thus the average subgraph centrality reveals the average of participating rate of each vertex in all subgraph and the network motif, which is given as

    wo ichT is the index set of the mutation residue.

    Berichtszusammenfassung

    Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der zu diesem Artikel verlinkten Nature Research Reporting Summary.


    Danksagung

    We thank the following individuals for productive feedback on this manuscript: Uri Alon, Niv Antonovsky, David Baltimore, Rachel Banks, Arren Bar Even, Naama Barkai, Molly Bassette, Menalu Berihoon, Biana Bernshtein, Pamela Bjorkman, Cecilia Blikstad, Julia Borden, Bill Burkholder, Griffin Chure, Lillian Cohn, Bernadeta Dadonaite, Emmie De wit, Ron Diskin, Ana Duarte, Tal Einav, Avigdor Eldar, Elizabeth Fischer, William Gelbart, Alon Gildoni, Britt Glausinger, Shmuel Gleizer, Dani Gluck, Soichi Hirokawa, Greg Huber, Christina Hueschen, Amit Huppert, Shalev Itzkovitz, Martin Jonikas, Leeat Keren, Gilmor Keshet, Marc Kirschner, Roy Kishony, Amy Kistler, Liad Levi, Sergei Maslov, Adi Millman, Amir Milo, Elad Noor, Gal Ofir, Alan Perelson, Steve Quake, Itai Raveh, Andrew Rennekamp, Tom Roeschinger, Daniel Rokhsar, Alex Rubinsteyn, Gabriel Salmon, Maya Schuldiner, Eran Segal, Ron Sender, Alex Sigal, Maya Shamir, Arik Shams, Mike Springer, Adi Stern, Noam Stern-Ginossar, Lubert Stryer, Dan Tawfik, Boris Veytsman, Aryeh Wides, Tali Wiesel, Anat Yarden, Yossi Yovel, Dudi Zeevi, Mushon Zer Aviv, and Alexander Zlokapa.


    The COVID-19 Virus Is Mutating. What Does That Mean for Vaccines?

    A s we enter the second year of living with the new coronavirus SARS-CoV-2, the virus is celebrating its invasion of the world&rsquos population with yet more mutated forms that help it to spread more easily from person to person.

    One, first detected in the U.K. in December, has already raised alarms about whether the COVID-19 virus is now escaping from the protection that vaccines just being rolled out now might provide. The variant has also been found in the U.S. Already, U.K. officials have tightened lockdowns in England, Scotland and Wales, and over the holidays, more than 40 countries banned travelers from the region in an effort to keep the new strain from spreading to other parts of the world. Health officials are also concerned about a different strain found in South Africa that could become more resistant to vaccine protection. This variant includes a few mutations in key areas that antibodies, generated by the vaccine, target.

    Exactly how the new strains affect people who are infected&mdashsuch as whether they develop more severe symptoms&mdashand whether they can lead to more hospitalizations and deaths, aren&rsquot clear yet. But scientists are ramping up efforts to genetically sequence more samples from infected patients to learn how widespread they are. So far, there are enough hints to worry public health experts.

    The fact that SARS-CoV-2 is morphing into potentially more dangerous strains isn&rsquot a surprise. Viruses mutate. They must, in order to make up for a critical omission in their makeup. Unlike other pathogens such as bacteria, fungi and parasites, viruses have none of the machinery needed to make more copies of themselves, so they cannot reproduce on their own. They rely fully on hijacking the reproductive tools of the cells they infect in order to generate their progeny.

    Being such freeloaders means they can&rsquot be picky about their hosts, and must make do with whatever cellular equipment they can find. That generally leads to a flurry of mistakes when they sneak in to copy their genetic code as a result, viruses have among the sloppiest genomes among microbes. The bulk of these mistakes are meaningless&mdashfalse starts and dead ends&mdashthat have no impact on humans. But as more mistakes are made, the chances that one will make the virus better at slipping from one person to another, or pumping out more copies of itself, increase dramatically.

    Fortunately, coronaviruses in particular generate these genetic mistakes more slowly than their cousins like influenza and HIV&mdashscientists sequencing thousands of samples of SARS-CoV-2 from COVID-19 patients found that the virus makes about two errors a month. Still, that&rsquos led so far to about 12,000 known mutations in SARS-CoV-2, according to GISAID, a public genetic database of the virus. And some, by sheer chance, end up creating a greater public health threat.

    Just a few months after SARS-CoV-2 was identified in China last January, for example, a new variant, called D614G, superseded the original strain. This new version became the dominant one that infected much of Europe, North America and South America. Virus experts are still uncertain over how important D614G, named for where the mutation is located on the viral genome, has been when it comes to human disease. But so far, blood samples from people infected with the strain show that the virus can still be neutralized by the immune system. That means that the current vaccines being rolled out around the world can also protect against this strain, since the shots were designed to generate similar immune responses in the body. &ldquoIf the public is concerned about whether vaccine immunity is able to cover this variant, the answer is going to be yes,&rdquo says Ralph Baric, professor or epidemiology, microbiology and immunology at University of North Carolina Chapel Hill, who has studied coronaviruses for several decades.

    The so-called N501Y variant (some health officials are also calling it B.1.1.7.), which was recently detected in the U.K. and the U.S., may be a different story. Based on lab and animal studies, researchers believe this strain can spread more easily between people. That&rsquos not a surprise, says Baric, since to this point, most of the world&rsquos population has not been exposed to SARS-CoV-2. That means that for now, the strains that are better at hopping from one person to another will have the advantage in spreading their genetic code. But as more people get vaccinated and protected against the virus, that may change. &ldquoSelection conditions for virus evolution right now favor rapid transmission,&rdquo he says. &ldquoBut as more and more of the human population become immune, the selection pressures change. And we don&rsquot know which direction the virus will go.&rdquo

    In a worst case scenario, those changes could push the virus to become resistant to the immune cells generated by currently available vaccines. The current mutants are the virus&rsquo first attempts to maximize its co-opting of the human population as viral copying machines. But they could also serve as a backbone on which SARS-CoV-2 builds a more sustained and stable takeover. Like a prisoner planning a jailbreak, the virus is biding its time and chipping away at the defenses the human immune system has constructed. For example, the virus may mutate in a way that changes the makeup of its spike proteins&mdashthe part of the virus where the immune system&rsquos antibodies attempt to stick to in order to neutralize the virus. And that one mutation may not be enough to protect the virus from those antibodies. But two or three might.

    The biggest concern right now, says Baric, is that there are already two or three variants of SARS-CoV-2 that have mutations in just such places, &ldquowhere additional mutations can make a more significant change in terms of transmissibility or virulence.&rdquo

    The best way to monitor that evolution is by sequencing the virus in as many people who are infected, as often as possible. Only by tracking how SARS-CoV-2 is changing can scientists hope to stay ahead of the most dangerous and potentially more lethal mutations. In Nov., the U.S. Centers for Disease Control (CDC) launched a sequencing program that will ask each state to send 10 samples every other week from people who have been infected, in order to more consistently track any changes in SARS-CoV-2’s genome. But it’s a voluntary program. &ldquoIt&rsquos still not a national effort, it&rsquos voluntary, and there is no dedicated funding for it,&rdquo says Baric. &ldquoCome on, we&rsquore in the 21st century&mdashlet&rsquos enter the 21st century.&rdquo

    Without substantial federal funding dedicated specifically to sequencing SARS-CoV-2 genomes, most of the work in the U.S. is currently being done by scientists at academic centers like the Broad Institute of MIT and Harvard and the University of Washington. Since early last year, the CDC has been working to better characterize SARS-CoV-2 viruses from patient samples in partnership with some of these academic labs, as well as state and local health departments and commercial diagnostic companies, in the SARS-CoV-2 Sequencing for Public Health Emergency Response, Epidemiology and Surveillance (SPHERES) consortium &ldquoIf we sequence one out of 200 cases then we&rsquore missing a lot of information,&rdquo says Baric. &ldquoIf we&rsquore sequencing about 20% of cases, then we might start to see something and we would be in the ball game to find new variants. We probably could be doing a better job of that here in the U.S.&rdquo

    Other countries are also working on this effort. The U.K. has long been a leader in genetic sequencing, and likely because of their efforts were able to identify the new variant relatively quickly after it emerged. Globally, scientists have also been posting genetic sequences from SARS-CoV-2 to the public GISAID database.

    Dr. Anthony Fauci, director of the National Institute of Allergy and Infectious Diseases, and chief medical advisor to President-elect Joe Biden, says that his teams are sequencing and studying the new variants to better understand what effect they might have on disease, how close they might be to causing more severe illness and, more importantly as more people get vaccinated, whether the new variants can escape the protection of the vaccines we know work today.

    The good news is that if the mutant strains do become resistant to the current vaccines, the mRNA technology behind the Pfizer-BioNTech and Moderna should enable the companies to develop new shots without the same lengthy developing and testing that the originals required. &ldquoThe mRNA platform is eminently flexible to turn around,&rdquo says Fauci. If a new vaccine were needed, it would be treated by the Food and Drug Administration as a strain change in the virus target, similar to how flu shots are modified every year. &ldquoYou could get that out pretty quickly,” says Fauci, after showing in tests with a few dozen people that the new vaccine produced satisfactory amounts of antibodies and protection against the mutant virus.

    Tracking every change the virus makes will be critical to buying the time needed to shift vaccine targets before SARS-CoV-2 leaps too far ahead for scientists to catch up. &ldquoWe are taking [these variants] seriously and will be following them closely to make sure we don&rsquot miss anything,&rdquo says Fauci.


    SARS-CoV-2 is mutating slowly, and that's a good thing

    Viruses evolve over time, undergoing genetic changes, or mutations, in their quest to survive. Some viruses produce many variations, others only a few. Fortunately, SARS-CoV-2, the novel coronavirus that causes COVID-19, is among the latter. This is good news for scientists trying to create an effective vaccine against it.

    "The virus has had very few genetic changes since it emerged in late 2019," says Peter Thielen, a molecular biologist at the Johns Hopkins Applied Physics Laboratory and JHU Doctor of Engineering candidate, who, with colleagues from other areas of the Hopkins research community, has been sequencing the viral genome to better understand its makeup. "Designing vaccines and therapeutics for a single strain is much more straightforward than a virus that is changing quickly."

    Johns Hopkins responds to COVID-19

    Coverage of how the COVID-19 pandemic is affecting operations at JHU and how Hopkins experts and scientists are responding to the outbreak

    SARS-CoV-2 first appeared in China in December before rapidly spreading around the world. In a scant few months, it has sickened more than 7.25 million people worldwide, killing more than 410,000 and counting. In many affected countries, including the United States, the pandemic has prompted extreme mitigation measures to contain it, including lockdowns, extensive quarantines, and social distancing and mask-wearing—restrictions many experts believe will not entirely disappear anytime soon.

    "It isn't going to be possible for us to truly be able to return to normal until we have a vaccine," says Winston Timp, assistant professor of biomedical engineering in the Whiting School of Engineering, and who, along with Professor of Medicine Stuart Ray, is leading the Hopkins viral genomics effort. "The low mutation rate of the virus means it should be possible to generate a successful vaccine," he says, adding it also could boost efforts to develop potential treatments for the disease.

    Coronaviruses—of which there are hundreds, most of them occurring in animals—typically mutate more slowly than many other viruses. Influenza, for example, mutates quickly, which is why people must be inoculated annually against changing flu strains.

    Data from SARS-CoV-2 samples the researchers have examined from the Baltimore and Washington region are similar to those from other parts of the world. "So far, the genetic changes accumulating as the virus spreads are not resulting in different strains of the virus," Thielen says.

    This is important because a successful vaccine strategy must account for mutations in order to provide broad protection. "Influenza has a lot of very unique ways of changing over a short period of time, and it does so on local and global scales every flu season," Thielen says. "SARS-CoV-2 is almost the opposite so far—it is changing slowly, and because there is no existing immunity to the virus, it doesn't have any evolutionary pressure to change as it spreads through the population."

    Timp agrees. "It's hard to make the right vaccine for flu because there are different strains that circulate every year," he says. "With SARS-CoV-2, there are some small mutations, but nothing to lead us to suspect that if you have immunity here in Maryland that you won't have it anywhere else."

    Scientists are focusing on the "spike" protein of the virus, the part that docks with human cells and allows entry. "A vaccine that blocks the virus's ability to infect a cell would be highly effective, since there would be no ability for the virus to generate an active infection to cause or spread disease," Thielen says. "There are very small regions of the spike protein that make direct contact with the receptor on a human cell, and these are the highest likelihood targets for vaccine developers. To date, no changes have been observed to these parts of the virus in any of the more than 20,000 samples that have been sequenced globally."

    When a virus replicates—makes copies of its genome within a cell—it uses an enzyme called a polymerase. Some viruses have very accurate versions of these, while others, such as HIV or influenza, do not, Thielen says. "Coronavirus polymerases have something we call 'proofreading activity,' which is exactly like it sounds," he says. "Once a genome is replicated, the enzyme will identify mistakes it has made and correct them. Sometimes it still gets things wrong, however, and small changes can occur."

    JHU scientists say they have seen fewer than two dozen mutations between the current versions they are studying and original viral isolates from China, which is a very small number. "This means a vaccine will probably work against all of them," Timp says.

    It's still unclear, however, how long immunity will last against this virus, regardless of whether it arises from having recovered from illness or through vaccination.

    "The first step is to understand the immune responses required to clear the virus, or protect against it," says Heba Mostafa, an assistant professor of pathology in the School of Medicine who is providing viral material to APL researchers as well as sequencing viral samples in her own lab. She also developed a coronavirus screening test with JHU microbiologist Karen Carroll. "With a stable virus, reinfection will be less likely, or could be less aggressive. This is all helpful, especially in designing a vaccine."

    It will be important to monitor mutations that accumulate over time, especially as immunity increases in the population, Thielen says. To that end, APL scientists are working as part of a large group across JHU to characterize the virus's genomic diversity and share information through a multidisciplinary effort, the COVID-19 Research Response Program.

    In addition to APL, the initiative includes participants from Johns Hopkins Hospital, the Bloomberg School of Public Health, the Whiting School of Engineering's Department of Computer Science and Department of Biomedical Engineering, which is shared by the engineering school and the School of Medicine. "Data generated from our sequencing efforts gets uploaded to global data repositories, so that all researchers can study the virus at the same time," Thielen says.

    The researchers are aware that most people won't feel safe until there is a vaccine. Thielen has friends who have become sick, or who have lost loved ones. And he has a family at home—including two young children—to protect. Nevertheless, based on evidence about the virus generated thus far, he believes a vaccine will be forthcoming.

    "As time goes on, it is likely that all of us will have a personal connection to someone who has been impacted by the virus," he says. "What we observe in the local and global data provides excellent reassurance that we are on the right track."


    How Genetic Mutations Turned the Coronavirus Deadly

    L ong before the first reports of a new flu-like illness in China’s Hubei province, a bat—or perhaps a whole colony of them—was flying around the region carrying a new type of coronavirus. At the time, the virus was not yet dangerous to humans. Then, around the end of November, it underwent a slight additional mutation, evolving into the viral strain we now call SARS-CoV-2. With that flip of viral RNA, so began the COVID-19 pandemic.

    As in almost every outbreak, the mutations that set off this global crisis went undetected at first, even though the family of coronaviruses was already known to cause a variety of human diseases. “These viruses have long been understudied and have not been given the attention or funding they have deserved,” Craig Wilen, a virologist at Yale University, told me.

    A bat coronavirus caused the SARS outbreak that terrified much of the world and killed 774 people in 2002 and 2003 before it was contained. Since then, there have been regular flare-ups of Middle East respiratory Syndrome or MERS, caused by another bat coronavirus that passes through camels since 2012, it has killed 884 people. Most research on potential pandemics nevertheless continued to focus on influenza viruses, such as bird flu, because they carry a significant annual death toll. COVID-19 is exposing the dangers of such a single-minded approach.

    DO NO HARM: Bats (like the horseshoe bat seen here, common in China) carry dozens of viruses in the coronavirus family. Most of the viruses live in harmony with their hosts and cause no harm. Taylor, Stoffberg, Monadjem, Schoeman, Bayliss & Cotterill / Wikimedia

    A few scientists tried to sound the alarm. In a 2015 study, epidemiologist Ralph Baric and his colleagues at the University of North Carolina analyzed the genomes of bat coronaviruses and warned, “Our work suggests a potential risk of SARS-CoV re-emergence from viruses currently circulating in bat populations.” 1 A second paper from the same group the next year warned that another SARS-like disease from bat coronaviruses was “poised for human emergence.” 2

    Bats are well known as a reservoir for potential new human diseases. The animals carry dozens, perhaps hundreds, of members of the coronavirus family. Most of those viruses are part of the bats’ normal microbiome, living in harmony with their hosts and causing no harm. But coronaviruses, like all forms of life, accumulate random genetic changes as they reproduce. Occasionally the mutations allow the viruses to infect other animals (including humans) and to score the big win in natural selection: producing ever-more descendants.

    A win for the virus, that is. For us, not so much.

    T wo critical mutations in the bat coronavirus set us on the path to the COVID-19 pandemic. The first modified the structure of the spike-like structures that protrude from the virus. Those protrusions give the virus its family name: “Corona” means “crown” in Latin. The altered spikes allow the virus to latch onto a protein called ACE2, which lines the respiratory tract. 3 The related virus responsible for the SARS epidemic employs a similar infection mechanism, as does another bat coronavirus that causes common colds in humans.

    The second key mutation allowed the coronavirus to grow a protein dagger called a furin, which can slice through other proteins to make the virus bind tightly to throat and lung cells. 4 The furin protein is what made the COVID-19 virus so infectious and deadly to humans. In that sense, SARS-CoV-2 is similar to anthrax and various bird flus that also rely on furins to carry out their infection.

    Two critical mutations in the bat coronavirus set us on the path to COVID-19.

    Those mutations could have occurred while the virus was circulating in bats. It’s also possible that one or both mutations could have erupted in a person who was infected by an earlier version of the virus, but who showed no symptoms. Most likely, there was an intermediate host between bats and humans. The pangolin, a creature prized in China for its meat and for the alleged medicinal value of its scales, is a strong candidate. Epidemiologists suspect that someone bought a pangolin at one of the “wet markets” in Wuhan and got infected consuming it, setting off the chain of transmission.

    For now, this story of the emergence of COVID-19 is hypothesis. “I suspect we will never know,” Wilen said, because we don’t have enough samples of the viruses in bats, people, and potential intermediate hosts. But the narrative agrees with the ways that most pathogens transfer between species. This process of species-jumping, called zoonosis, accounts for 60 percent of human disease and 75 percent of newly emerging infections.

    Genes That Won the Fame Game

    Fame is something that sticks to someone or something, a quality earned or gained for no reason at all. It is also a force of connection. A famous person or thing forms a hub in a network that binds us. WEITERLESEN

    The narrative agrees, too, with detailed new studies of the virus using the tools of genetic epidemiology. 5 Nature provides a convenient clock that aids the researchers trying to reconstruct the evolutionary history and development of viruses such as COVID-19. Every genome mutates at a predictable background rate. Most mutations yield no significant effects on the biology of the organism, but the tick-tick-tick of genetic changes allow scientists to construct the order in which different strains or species diverged from each other. With that information in hand, they can then construct a phylogenetic tree—a branching diagram that depicts the evolutionary relationships.

    On January 10, a group of Chinese and Australian researchers published the first sequence of the (then-unnamed) new virus from the Wuhan outbreak on GenBank, a publicly accessible genetic data source. Other sequences from Wuhan quickly followed, allowing Trevor Bedford at the Fred Hutchinson Cancer Research Center in Seattle to start constructing a phylogenetic tree of the virus that we now call SARS-CoV-2.

    So far, there is no sign the virus is becoming any more deadly or infectious.

    If the outbreak was caused by several viruses that had emerged from multiple sources, there would be much genetic diversity. In reality, Bedford saw little. “From very early on, it was clear that the nCoV genomes lacked the expected genetic diversity that would occur with repeated zoonotic events from a diverse animal reservoir,” he said. His research progressed rapidly. On January 13, the first cases of COVID-19 appeared outside of China, in Thailand. Adding those two cases into his database, Bedford concluded that the world was facing an outbreak of a single, deadly new disease.

    “The conclusion of sustained human-to-human spread became difficult to ignore on January 17, when novel coronavirus genomes from two Thai travel cases that reported no market exposure showed the same, limited genetic diversity,” he said. “This genomic data represented one of the first and strongest indications of sustained, epidemic spread. As this became clear to me, I spent the week of Jan 20 alerting every public health official I know.”

    Almost no one listened. “I remember being flabbergasted by the continued narrow case definition and restricted testing,” Bedford recalled. The United States did not declare a state of emergency until March 13.

    B edford is now trying to assist with the next stages in containing and combating the COVID-19 pandemic. He and his team run a project called Nexstrain that tracks multiple pathogens, including flu, tuberculosis, West Nile virus, and now SARS-CoV-2. As of March 20, the phylogenetic tree for SARS-CoV-2 included 855 genome sequences of different strains. The genetic sequences catalogued in Nexstrain and other genomic databases will allow infectious disease specialists to monitor any worrisome changes to the virus.

    So far, there is no sign that the virus is becoming any more deadly or infectious—although neither is it becoming any less so. Near-stasis is typical for a new human pathogen. From an evolutionary perspective, SARS-CoV-2 is already doing a great job of reproducing itself. It’s therefore feeling little evolutionary pressure to change. The viruses will just keep doing their thing until they are contained, or until they have killed their hosts.

    A model for how COVID-19 might change comes from HIV/AIDS.

    “Although none of the COVID-19 mutations look particularly interesting, there are a few things to watch for,” Bedford said. He is particularly vigilant in monitoring any mutations in the spike protein, which would have big implications for vaccine development.

    Flu season illustrates the potential impact of viral mutations. Influenza viruses manage to infect people continually because the proteins on their surfaces keep changing. Your immune system fails to recognize the viruses’ reshuffled proteins, so you need a new flu shot every year. Fortunately, SARS-CoV-2 is quite a bit different. Flu viruses have a much smaller set of genes, and they circulate constantly between multiple species—pigs, birds, and people. Both attributes make mutations more likely in influenza than in coronaviruses, which contain one of the biggest RNA viral genomes and which jump across species barriers far less often.

    A better model for how COVID-19 might change comes from the biggest pandemic of modern time: HIV/AIDS. Because of some of the most elegant genomic epidemiology work ever performed, we know that the ancestor of HIV had lived harmlessly in monkeys before jumping to chimps, probably through an ill-advised meal. 6 In chimps, the virus evolved into something close to modern HIV. Around 1931, AIDS first appeared in a human in southwestern Cameroon possibly someone was butchering a chimpanzee for food and got cut. HIV stayed rare among humans in rural Africa until entering the city of Kinshasa in what is now the Democratic Republic of the Congo. Once it reached an urban setting, transmission of the virus exploded, first there and then around the world.

    When HIV was discovered in 1981, many people feared it would mutate into something even more deadly, possibly an airborne form. No one knew then that the virus had already been around for four decades without changing much. Another four decades later, HIV has not become any more deadly or infectious, yet it has still infected 75 million people and killed 32 million. Those are sobering numbers as we confront another disease that has jumped from animals to humans. Even if the COVID-19 virus proves to be slow-changing, like HIV, it may take years to get fully under control. And many more outbreaks of species-crossing disease are likely due to population growth and human encroachment on wild environments.

    Will we learn our lessons? If you are a virologist, you will surely have a far easier time getting funds to study coronaviruses—for a while, at least. Almost every country is talking about beefing up its preparedness for another pandemic. And soon after the current outbreak began, the Chinese government shut down the sales of live animals for food and medicinal purposes in the loosely regulated wet markets.

    Then again, China did the same after the SARS outbreak, when epidemiologists deduced that the virus started in bats and spread through a cat-like animal called a civet, also sold in the wet markets. Over the years, tradition and corruption quietly allowed the markets to reopen.

    Robert Bazell is adjunct professor of Molecular, Cellular, and Developmental Biology at Yale. For 38 years, he was chief science correspondent for NBC News.

    1. Menachery, V.D., et al. A SARS-like cluster of circulating bat coronaviruses shows potential for human emergence. Naturmedizin 21, 1508-1513 (2015).

    2. Menachery, V.D., et al. SARS-like WIV1-CoV poised for human emergence. Proceedings of the National Academy of Sciences 113, 3048-3053 (2016).

    3. Zhang, T., Wu, Q., & Zhang, Z. Probable pangolin origin of SARS-CoV-2 associated with the COVID-19 outbreak. Aktuelle Biologie (2020). Retrieved from Doi:10.1016/j.cub.2020.03.022

    4. Wang, Q., et al. A unique protease cleavage site predicted in the spike protein of the novel pneumonia coronavirus (2019-nCoV) potentially related to viral transmissibility. Virologica Sinica (2020).


    Scientists: the Coronavirus Has Already Mutated Into 30+ Strains

    New research suggests that SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19, could have already mutated into more than 30 separate strains.

    The study found that different strains can generate vastly different levels of viral load as others, the Süd China morgen Post reports, making them far more dangerous.

    One strain, for example, appeared to generate 270 times the viral load — meaning the infected person produces 270 times as much of the virus— than the least potent strain.

    That makes it far harder to fight off infections and facilitates spread, hypothetically explaining why some cases of COVID-19 are significantly worse than others.

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    “Sars-CoV-2 has acquired mutations capable of substantially changing its pathogenicity,” Li Lanjuan, one of China’s most prolific epidemiologists and a researcher at Zhejiang University, wrote in the study, which was shared online in the preprint server MedRxiv on Sunday but hasn’t yet been vetted by the peer-review process or published in an academic journal.

    In der Forschung isolierte Li verschiedene Stämme und maß unter Laborbedingungen, wie schnell und effektiv sie Wirtszellen infizieren und abtöten können.

    Das Papier verfolgte auch verschiedene Stämme bis hin zu Ausbrüchen in verschiedenen Teilen der Welt und stellte fest, dass die Version von SARS-CoV-2, die sich in Europa und New York ausbreitete, weitaus effizientere Killer war als diejenige, die andere Teile der USA wie Washington traf Bundesland.

    „Die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen ist zwar dringend, muss aber die Auswirkungen dieser sich ansammelnden Mutationen berücksichtigen … um potenzielle Fallstricke zu vermeiden“, schrieben Li und ihre Kollegen.


    Was ist nicht bekannt

    Es gibt immer noch viele Geheimnisse über dieses Virus und Coronaviren im Allgemeinen – die Nuancen, wie sie Krankheiten verursachen, die Art und Weise, wie sie mit Proteinen in der Zelle interagieren, die Struktur der Proteine, die neue Viren bilden, und wie einige der grundlegenden Maschinen zum Kopieren von Viren funktioniert.

    Eine weitere Unbekannte ist, wie COVID-19 auf Veränderungen in den Jahreszeiten reagieren wird. Die Grippe folgt in der Regel kaltem Wetter, sowohl auf der Nord- als auch auf der Südhalbkugel. Einige andere menschliche Coronaviren breiten sich das ganze Jahr über auf niedrigem Niveau aus, scheinen dann aber im Frühjahr ihren Höhepunkt zu erreichen. Aber niemand weiß wirklich genau, warum diese Viren mit den Jahreszeiten variieren.

    Was bisher an diesem Ausbruch erstaunlich ist, ist all die gute Wissenschaft, die so schnell herausgekommen ist. Etwas mehr als einen Monat nach Verfügbarkeit der genetischen Sequenz erfuhr die Forschungsgemeinschaft von den Strukturen des Virus-Spike-Proteins und des ACE2-Proteins mit einem Teil des Spike-Proteins. Ich verbrachte meine ersten 20 Jahre damit, an Coronaviren zu arbeiten, ohne von beidem zu profitieren. Dies ist ein gutes Zeichen für ein besseres Verständnis, Vorbeugung und Behandlung von COVID-19.

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