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新型冠状病毒疫情“第一线索链”中断,怎么补上?

2020-01-20 06:24:17 来源:科技日报 作者:张佳星 点击图片浏览下一页

 应对武汉发生的新型冠状病毒疫情,中国疾病预防控制中心迅速完成了病毒全基因组测序、PCR诊断试剂研制、病毒电镜图片制作、病毒分离培养等多项工作,专业性和应急反应速度得到了相关政府部门的肯定,世界卫生组织WHO也对我国公布病毒基因组一事表达了感谢。

但对于这个新型病毒,十几天来,人们仍旧不知道它从哪里来,有何致病特征,致病机制是什么……“如果病原体数据库中的病毒群和未知病毒存在一定的同源性,就像是它的各种‘亲戚’,如果针对每一位亲戚都有一定的了解,有对应的检测试剂、抗体以及相关信息,那么对未知病毒的应对将快更多。”1月17日-18日,香山科学会议召开的“病原组国家大数据与生物安全”学术讨论会上,相关专家表示新型冠状病毒或新发病原体引发的传染病正在探索“治本”方案。

新型冠状病毒疫情“第一线索链”中断,怎么补上?

香山科学会议会场 香山科学会议办公室供图

宿主消失,“第一线索链”中断

当新的病原体开始威胁人的健康,人们需要回答“是什么?为什么?从哪来?如何治?”的问题。北京化工大学生命科学与技术学院教授童贻刚解释,“新发传染病发生之后,我们至少要回答四大问题:病原体是什么?病原体如何致病?病原体从哪里来?该病应该如何治疗?”

目前看来,经过十几天来紧张的研究,武汉不明原因的病毒性肺炎疫情中第一个问题有了答案:实验室检出一种新型冠状病毒,获得该病毒的全基因组序列。

然而线索链在第二个问题卡住了——病原从哪里来至今未解。

新型冠状病毒疫情“第一线索链”中断,怎么补上?

武汉华南海鲜批发市场

华南海鲜市场已经休市,该市场虽被称为为海鲜市场其实也很可能非法售卖其他野生动物,但目前市场监控视频已无法调出、调查组也难以通过调查“复盘”曾经真实的情况,也就难以锁定携带病毒的动物,但调查组的确在华南市场的环境样品中检测到了新型冠状病毒,多位资深的病原微生物专家更倾向于病毒是由在这里非法售卖的野生动物传播,并且认为究竟是非法售卖了什么,谁非法售卖,将难有确切结果。

随着华南市场的休市,病毒的中间宿主也消失了,“制伏”病毒的线索链也随着中断。第一时间了解病毒的中间宿主,对于控制疫情扩散和防止疫情复燃具有重要意义。

病毒身世大“起底”,还差国家数据库

病毒随着宿主“去而复返”的可能微乎其微,防疫之战却一刻不能等,林林总总的远近亲总能不同角度提供线索,通过将新发病毒与已知病毒数据库比对,将有助于揭去未知病毒 “面纱”。

“通过全基因组测序了解它与哪些已知病毒具有同源性,确定新发病毒的种类,随后需要通过一些血清学实验,比如患者恢复之后体内有该病毒的抗体,证明该病毒发生过感染,应该是病原。同时分离培养病毒,再对宿主进行攻击,宿主发病后再一次在发病宿主身上检测到该病毒,才能明确就是这种病毒引发了疫情。”童贻刚说。

“病原基因组的应用可以解决很多以前比较难以解决的问题,比如说检测新发病原体,进行病原体的流行状态的监测和爆发的跟踪,结合地理、生态、社会等因素,研究病原体的发生、发展的机制以及预测的流行趋势,分析病原体的耐药特征,为临床用药提供参考等。”童贻刚一口气列举了病原体国家数据库的“能量”。

中国科学院微生物研究所研究员朱宝利表示,病原组国家数据库建设应包括病原体的分离培养和保存,病原体表型(致病性、耐药性等)鉴定和基因组完成图测定以及病原体基因型与表型的对应分析,形成病原组综合数据库。“如果数据库足够庞大和深入,最终将可以通过基因组序列确认病原体的致病性和耐药性,以及病原体的来源,对病原体实现快速鉴定和溯源。”

提前预测,可以做到

等到传染病突然暴发就晚了,能不能做到预测、预警?

中国工程院院士徐建国表示,近年来,我国科学家发现的3种新的病原体,都是先分离到微生物,后发现人类病例,如温州病毒、山羊无形体、荆门蜱传病毒等,在发现之初都对其致病性做了预测。

“目前已知的人类病毒不到病毒种类的1%,随着人类活动范围的不断扩大、社会与地理生态环境的不断变化,人类与野生动物、昆虫等媒介动物的接触机会不断增多。这些在自然界长期存在的病原体突破物种屏障传播到人和家畜造成新发传染病的概率将大大增加。”徐建国说,反向病原学(先发现、分离、评估新的微生物,后预测可能引发传染病的病原体)越来越被证实可行。

当务之急是重视野生动物微生物组的调查研究,提出可能出现的新发突发病原体目录,即“划重点”。“冠状病毒应该列为重点排查对象,近些年反复出现,近些年我们一直在发现一些致死性的新发冠状病毒。”童贻刚说。

此外,相关专家认为,蜱虫作为中间宿主不仅会促成病原体跨种间的传播,还会使病毒变异速度陡升,也是未知病毒的典型“集散地”。

不管哪种“补链”手段,都是基于常年、深入的基础研究和层次分明的数据积累,更离不开高效科学合理的顶层设计,以及具体操作上的对数据的组织和管理。

责任编辑: 孙丽
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