導讀
在過去的十年里，借助基因組測序和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，使得細菌全基因組測序在常規(guī)監(jiān)測實驗室均可實現(xiàn)，也催生了細菌性傳染病領域一個新的學科——基因組流行病學，以深入分析和解決傳統(tǒng)流行病學和實驗室手段不能解決的問題。中國疾病預防控制中心傳染病預防控制所、傳染病預防控制國家重點實驗室徐建國院士、闞飆研究員團隊于2018年1月9日在Frontiers of Medicine發(fā)表題為《全基因組測序改變細菌性傳染病監(jiān)測和調(diào)查模式》(Transforming bacterial disease surveillance and investigation using whole-genome sequence to probe the trace)的綜述文章，闡述全基因組分型溯源技術(shù)在細菌性傳染病監(jiān)測和調(diào)查中的應用，提出病原細菌全基因組測序技術(shù)及其網(wǎng)絡化和信息化的布局正在轉(zhuǎn)變細菌性傳染病的監(jiān)測預警模式。
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為了讀者能快捷全面地了解相關(guān)科研進展，作者團隊對這一綜述做了翻譯精編，內(nèi)容全面，細節(jié)詳實。全文2398字，讀后有收獲，有啟發(fā)。點擊篇末“閱讀原文”，可閱讀和下載英文綜述全文。
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導言
自從利用新的測序策略獲得第一株細菌全基因組，至今已過去二十年，這期間，基因組測序和信息分析技術(shù)仍展現(xiàn)出了快速的發(fā)展，測序方法和序列讀長都在迅速改善，原始測序與組裝質(zhì)量、序列數(shù)據(jù)挖掘分析策略和算法不斷優(yōu)化。通過微生物基因組序列比對分析，能夠準確獲得變異特征，這些序列變異特征可作為識別不同亞型的生物標記，并據(jù)此分析不同菌株間的遺傳變異關(guān)系，為數(shù)字化重構(gòu)菌株間的流行病學關(guān)聯(lián)程度建立了分子基礎?；蚪M信息在傳染病監(jiān)測和暴發(fā)調(diào)查研究中的應用可被定義為：根據(jù)基因組信息分析病原菌分離株之間的分子流行病學關(guān)系，結(jié)合社會信息、自然與地理信息等，重構(gòu)傳播鏈，協(xié)助分析解釋傳染病的發(fā)生和擴散，對疫情進行溯源，進而明確傳染病的發(fā)生模式（圖1）。目前分離株基因組比對主要有兩種方法，分別是基于序列的全基因組/核心基因組單核苷酸多態(tài)性（SNP）、基于來自全基因組/核心基因組的多位點序列分型（MLST）。利用病原細菌分離株的基因組序列，可在下述幾個方面發(fā)揮作用。
圖1 細菌性傳染病暴發(fā)調(diào)查和監(jiān)測分析中基因組流行病學研究的一般流程。
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1. 鑒別暴發(fā)
在日常監(jiān)測中，對表現(xiàn)為散發(fā)的病例分離株，通過基因組測序比對，能夠從其中發(fā)現(xiàn)一些序列一致或非常相似的菌株，提示這些病例可能有共同/連續(xù)暴露，感染了同一來源或相關(guān)聯(lián)來源的病原細菌。這些信息可反饋給流行病學調(diào)查人員啟動調(diào)查，就可能會發(fā)現(xiàn)暴發(fā)。這能夠在一起暴發(fā)疫情的早期就發(fā)現(xiàn)共同暴露的病例，通過控制措施避免疫情擴大，從而發(fā)揮預警和早期控制的作用。用這些菌株序列比對不同食品、環(huán)境、媒介等來源的菌株序列，能夠精確地發(fā)現(xiàn)或證實感染來源。這種策略和方法已用于多起疫情比如單增李斯特菌、耐甲氧西林金黃色葡萄球菌等的感染調(diào)查，給出了精準的結(jié)果。全基因組測序在常規(guī)監(jiān)測中鑒別暴發(fā)的一個關(guān)鍵是確定多少遺傳差異以內(nèi)可以判斷為流行相關(guān)的簇，需要根據(jù)各個菌種的進化特點、分子鐘、流行病學特征來建立綜合的判斷標準。
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2. 追蹤病原菌傳播
全基因組比對分析技術(shù)能夠針對一起暴發(fā)疫情追蹤到病原菌的精細傳播鏈?；诩毦蚪M的傳染病暴發(fā)溯源方法在跨洲、跨國、地區(qū)局部暴發(fā)、院內(nèi)感染暴發(fā)的調(diào)查中均已起到很好的作用。2011年海地霍亂疫情調(diào)查是基因組數(shù)據(jù)應用于追蹤病原菌傳播的經(jīng)典案例，其進步之處在于基因組數(shù)據(jù)區(qū)分出PFGE不能區(qū)分的菌株，發(fā)現(xiàn)跨洲傳播的病原證據(jù)，該克隆長期存在于東南亞、并經(jīng)尼泊爾擴散到海地。國內(nèi)比較早的應用是針對2010年云南甲型副傷寒暴發(fā)的調(diào)查，基于分子分型、全基因組序列比對及流行病學調(diào)查，發(fā)現(xiàn)暴發(fā)有一個主要型別在縣城擴散、源頭是含有甲型副傷寒沙門菌污水所污染的菜地中所生長的蔬菜。
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3. 發(fā)現(xiàn)新的傳播模式和途徑
獲得病原細菌分離株的全基因組序列，能夠更精細地分析病原菌變異特征，實現(xiàn)精準區(qū)分克隆群和傳播關(guān)聯(lián)的作用，因此，在準確發(fā)現(xiàn)傳播模式和分析長期動態(tài)變化等方面，全基因組數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)分子分型方法更加有效。
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全基因組分型溯源技術(shù)在中國四川省2005年發(fā)生的人感染豬鏈球菌病暴發(fā)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)了比以前分析更多的病原體遺傳變異和流行病學特征（圖2）。以往的流行病學調(diào)查、實驗室檢測和分子分型只能明確攜帶豬鏈球菌或發(fā)病的豬為傳染源，患者通過與豬的直接接觸受到感染。通過基因組測序和分析揭示了病例是在各自區(qū)域內(nèi)受到感染的，為多點平行傳播模式，這也得到其他信息的支持，包括當?shù)厣i的養(yǎng)殖模式、地理、交通和經(jīng)濟因素等。另外一項對于中國副傷寒沙門菌多發(fā)地區(qū)傳播特征的研究，利用基因組信息揭示中國菌株傳播呈現(xiàn)兩個模式：由沿海省份傳入內(nèi)陸多發(fā)省份、以及在多發(fā)省份各自循環(huán)擴散。這些發(fā)現(xiàn)也得到了人口流動和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型等社會學數(shù)據(jù)的支持。自然和社會環(huán)境的不同或改變、人類活動等因素均能導致傳染病傳播模式的不同，而應用基因組流行病學結(jié)合社會經(jīng)濟、自然地理等因素，可以深入認識這些新型的傳染病傳播模式。
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圖2 全基因組分型溯源技術(shù)對2005年中國四川人感染豬鏈球菌病暴發(fā)中識別出了比以往分析（上半圖）的新的認識（下半圖），病例在各自區(qū)域內(nèi)受到感染，為多點平行傳播。
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4. 發(fā)現(xiàn)新的克隆群
新出現(xiàn)的流行克隆群和暴發(fā)菌株會呈現(xiàn)一些新的基因組特征，例如新的毒力基因、環(huán)境適應基因、耐藥基因等，這些表型特征能在流行或暴發(fā)中導致高病死率和治療失敗。另外這些新基因組標識也可用來確定新克隆群的標記。例如在2010年海地霍亂暴發(fā)、2011年歐洲O104:H4大腸桿菌暴發(fā)中，研究人員均通過基因組測序和分析確定了暴發(fā)菌株的毒力基因特征，這些特征隨后被作為追溯來源的標記之一，以及解釋高致病原因。在豬鏈球菌中，通過基因組序列區(qū)分出一些高致病的潛力的、具有公共衛(wèi)生意義的克隆群。在嗜肺軍團菌中也區(qū)分出具有細胞內(nèi)低存活能力的遺傳克隆，并且反推出一些具有潛在細胞內(nèi)存活和重要致病意義的基因。
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5. 病原細菌基因組學監(jiān)測的網(wǎng)絡化
由于傳染病能夠跨地區(qū)傳播，因此一方面不同地區(qū)流行的傳染病在病原學上各有特征，另一方面具有共同遺傳特征的暴發(fā)株可在不同地區(qū)出現(xiàn)，因此需要開展以病原菌基因組測序比對為技術(shù)基礎的、不同地區(qū)共同參與的網(wǎng)絡化實驗室監(jiān)測。目前美國的FDA、英國公共衛(wèi)生署、國際病原細菌分子分型監(jiān)測網(wǎng)絡PulseNet、全球微生物識別組織（GMI）以及中國的國家致病菌識別網(wǎng)均在探索和應用全基因組測序分析技術(shù)來開展細菌性傳染病監(jiān)測。這個網(wǎng)絡需要標準化方法、信息化平臺，使數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測應用達到實時與迅速的網(wǎng)絡傳播。
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展望
目前的分析依然要求獲得純培養(yǎng)的細菌，從標本中開展宏基因組測序及組裝識別出病原菌更長的特征序列、以及單細菌測序，是將來病原細菌基因組學技術(shù)的攻關(guān)目標，使在疫情監(jiān)測中更快獲得病原菌的基因組數(shù)據(jù)。病原細菌全基因組測序質(zhì)量和大數(shù)據(jù)分析能力需要進一步優(yōu)化，并整合多種監(jiān)測數(shù)據(jù)形成病例流行病學分析大數(shù)據(jù)、應用于傳染病暴發(fā)識別預警的判別。需要更多的國家和地區(qū)建立基因組數(shù)據(jù)庫和查詢網(wǎng)絡，從而進一步形成全球性的網(wǎng)絡，識別不同特征的菌株、發(fā)現(xiàn)聚集性病例、預警和溯源暴發(fā)。
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Cite this article:?
Biao Kan, Haijian Zhou,Pengcheng Du, Wen Zhang, Xin Lu, Tian Qin, Jianguo Xu. Transforming bacterial disease surveillance and investigation using whole-genome sequence to probe the trace. Front. Med., 2018, 12(1): 23-33
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https://journal.hep.com.cn/fmd/EN/10.1007/s11684-017-0607-7
https://link.springer.com/article/10.1007/s11684-017-0607-7
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