研究表明,献血样本可用于监测流行病的进展
![SARS-CoV-2 anti-nucleocapsid (N) IgG dynamics in mild and moderate disease cohorts. ( A ) and ( B ) Trajectories of signal-to-cutoff (S/C) values for the Abbott anti-N chemiluminescent microparticle immunoassays in 218 SARS-CoV-2-infected convalescent plasma donors ( A ) and 7675 repeat whole blood donors ( B ). Time is measured from the first positive test. ( C ) and ( D ) Probability distribution of the half-lives following infection in SARS-CoV-2-infected convalescent plasma donors ( C ) and repeat whole blood donors ( D ). Binned (bars) and smoothed kernel (lines) densities are shown. ( E ), ( F ), and ( G ) Comparison of the probability distribution of the highest S/C measured in plasma donors and seropositive repeat blood donors that donated before 31 May 2020 and the S/C distribution in Manaus in May 2020. ( H ) Estimated time between seroconversion and seroreversion (positive-negative conversion) at a threshold of 0.49 S/C for repeat blood donors and convalescent plasma donors. In all figures, box plots show the median (central lines), interquartile range (hinges), and range extending to 1.5 times the interquartile range from each hinge (whiskers). Credit: eLife (2022). DOI: 10.7554/eLife.78233 研究表明,献血样本可用于监测流行病的进展](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2022/blood-donation-samples.jpg)
发表在杂志上的文章eLife报道了一项研究,研究人员在该研究中得出结论,以前感染SARS-CoV-2的人口比例(感染诱导血清流行率)可以通过献血样本来估计。这些发现为巴西COVID-19流行的第一年提供了一种“画像”。根据作者的说法,他们的新方法也可以用来跟踪和估计对其他传染病的集体免疫力。
在巴西,估计血清流行率的常用方法是基于人群的随机样本。作者指出,这种方法成本很高,而且很难定期实时执行。血清监测对于了解流行病的特征和制定方案很重要公共政策例如,通过检测预防和治疗在哪里有效。
主要作者隶属于巴西-英国虫媒病毒发现、诊断、基因组学和流行病学中心(CADDE)。他们测试了97950份献血样本的免疫球蛋白G (IgG)抗体。样本采集于巴西8个人口最多的州首府:贝洛奥里藏特、库里蒂巴、福塔莱萨、玛瑙斯、累西菲、里约热内卢里约热内卢、萨尔瓦多和São保罗。研究期为2020年3月至2021年3月。
结果表明,新冠肺炎疫情的传播不均匀,在不同时间对这些城市的人口产生影响。血清阳性率一般在男性和年轻人中最高。
“早些时候,一些调查假设每个人都在同一时间被感染,但我们证明事实并非如此。就疫情的概况而言,我们得出的结论是,巴西的疫情极不均匀,不同群体之间的感染水平不同,致死率也有显著差异。我们没有预料到这个结果,”这篇文章的第一作者Carlos Augusto Prete Junior告诉Agência FAPESP。
Prete Junior是São保罗大学工程学院(POLI-USP)的研究员。这项研究是他博士研究的一部分。他的论文指导老师是POLI-USP的教授Vitor Heloiz Nascimento和该大学医学院(fsm - usp)的教授、CADDE的首席研究员Ester Sabino。Nascimento和Sabino是这篇文章的最后作者。
另一篇最近发表在疫苗该小组分析了献血样本,以表明他们的方法可以用来预测SARS-CoV-2的三角洲变种(2020年首次在印度发现,最初命名为B.1.617.2)到达巴西。他们进行了抗刺突蛋白微粒化验来测量IgG抗体的水平,这种抗体与病毒的S(刺突)蛋白结合,防止病毒感染细胞。
他们发现了疫苗提供的保护、病例数和delta变异造成的死亡率之间的相关性。
方法
巴西是全球新冠肺炎疫情最严重的国家之一,截至2022年12月初,巴西共记录了3540万例病例和69万例死亡。然而,这些数字并没有显示出地区和人群亚群之间的显著差异,也没有显示出以前感染过新型冠状病毒的比例。估计这一比例对于帮助预测病毒新变种引起的未来浪潮的影响很重要。
在这项研究中,除了使用献血样本估计8个城市随时间的发病率或疾病的血清流行率,并按性别和年龄进行细分外,研究人员还估计了每个城市的年龄特异性感染病死率(IFR)和感染住院率。
研究人员每月在每个城市测试1000个样本。为了确保样本具有代表性,在选择样本时,捐赠者的住所位置与相关地区人口的空间分布相匹配。
在巴西,法律规定献血要保存六个月,因此研究人员能够选择和保存测试样品在2月(巴西大流行开始之前)至2020年7月之间冻结。在此之后,对样品进行实时选择和测试。
采用化学发光微粒免疫分析法检测针对SARS-CoV-2核衣壳(N)的IgG抗体,因为在研究开始时(2020年7月),这是巴西唯一可用的自动化试剂盒。然而,随着时间的推移,由于抗体水平的下降,这种类型的检测可能会失去敏感性,而且随着疫情的发展,检测结果呈阳性的个体比例的下降可能越来越多地导致真实发病率被低估。
为了纠正由于免疫系统减弱或随着时间的推移抗体浓度下降而导致的抗体可检测性丧失(血清回归),研究人员开发了一种贝叶斯模型,使用重复献血者(每年献血几次的人)和一组非住院的有症状恢复期血浆献血者的数据,这些献血者在症状出现后60天内通过PCR检测出SARS-CoV-2阳性。
“纳入重复献血者很重要,因为在大流行早期进行的一些研究仅使用血浆献血者纠正了血清逆转。我们发现,重复捐赠者更能代表每个城市的人口。”
他指出,该模型并没有出现在同一组发表在科学2020年12月,马瑙斯血库提供了信息,因为当时可用的数据不足。在由萨比诺领导的那项研究中,他们估计该市76%的人口对病毒有免疫力,但这是在伽马等其他变种病毒到来之前,后来被认为更具侵略性和致命性。
“这篇论文发表后不久,巴西爆发了第二波COVID-19。当时,很多人认为不会再感染。我们现在已经证实,献血样本可以用来估计血清流行率,以监测其他疾病,只要进行一定的调整,例如校正血清回归,并使用具有空间代表性的样本按年龄和性别估计每个组的发病率。”
结果显示,2020年12月,在γ变异成为主导之前,库里蒂巴的发病率为19.3%,玛瑙斯为75%。55岁以上妇女和献血者的血清阳性率一贯较低。
水平较高的城市seroprevalence死亡率也较高(每1,000名居民的死亡率)。2020年3月1日至2021年3月31日期间,年龄标准化死亡率从贝洛奥里藏特的1.7到玛瑙斯的5.3不等,玛瑙斯的死亡率是福塔莱萨的两倍,后者是所分析的死亡率第二高的城市。
不同城市之间的感染病死率(IFR)也有所不同,从玛瑙斯的0.24%到库里提巴的0.54%不等,年龄特定的IFR随着年龄的增长而一致上升。
研究人员使用严重急性呼吸道感染(SARI)导致的总死亡人数(包括PCR和临床证实的SARS-CoV-2感染以及未最终诊断的SARI死亡人数)来估计IFR,并排除了确认由其他疾病引起的SARI死亡人数。这种方法纠正了漏报的影响,特别是在2020年,当时没有广泛提供检测。
玛瑙斯
gamma变种(P.1)于2020年11月被检测到,其患病率迅速上升,于2021年1月4日达到87%,再感染比例很高,因此,在玛瑙斯分别估计了gamma占主导地位时的第二波IFR和发病率。
研究表明,玛瑙斯第二波感染人口的比例为37.5%,而第一波感染人口的比例为75%。在该市的第二波感染期间,感染住院率上升,表明与以前的变种相比,由伽马引起的疾病的严重程度有所增加。
COVID-19的渗透增加以及玛瑙斯卫生系统无法应对病例的涌入,导致与γ相关的IFR达到了比第一波高至少2.91倍的水平。
Lewis Buss等人,使用献血者的半定量抗体测量来预测SARS-CoV-2变体在完全血清阳性人群中的传播,疫苗(2022)。DOI: 10.3390 / vaccines10091437
Lewis F. Buss等人,SARS-CoV-2在巴西亚马逊地区的发病率为四分之三,科学(2021)。DOI: 10.1126 / science.abe9728