《Nature》：研究发现全球SARS-CoV-2基因监测和测序因国家而异

疫情初始，新冠病毒就不断变异，从最初的Alpha到最新变种病毒Flurona，每一次的病毒突变都会引起疫情的再度爆发，给人类带来巨大危害。如果全世界的新冠基因检测以及数据都能够共享，那人类是否能更精准的对抗新的变种病毒呢？

2022年3月28日，一篇发表在Nature旗下《自然-遗传学》（NatureGenetics）期刊上的题为“Global landscape of SARS-CoV-2 genomicsurveillance and data sharing”的研究论文引起各方关注，该研究使用一组特定国家的数据对 SARS-CoV-2 基因组监测和基因组数据进行了全球范围分析。该研究通过描述了2021 年初 Alpha 变体到2021 年 5 月Delta 变体的更迭变代来进行新冠基因分析。

研究人员从国际上收集和分析的510余万例SARS-CoV-2序列开始，构建了一系列评价指标，分析了SARS-CoV-2基因组监测的异质性、基因测序数据的特性和质量、基因数据的共享程度，以及变体的全球和区域传播。

值得注意的是，这一研究团队是由中国复旦大学公共卫生学院及其公共卫生安全重点实验室领导的。该复旦大学实验室的传染病研究员Zhiyuan Chen，作为第一作者，此前也接受了美国知名医疗媒体的邮件采访。

SARS-CoV-2基因组监测的异质性

研究结果表明，各国对SARS-CoV-2基因组监测有着明显的地理异质性。截至2021年12月31日，38.1%（45个国家）、14.4%（17个国家）、21.2%（25个国家）的国家分别开展了高、中、低水平的SARS-CoV-2常规基因组监测。同时，有26.3%的国家（31个国家）进行了有限的基因组监测，其余76个国家未确定基因组监测策略的数据。

从区域角度来看，有限的基因组监测在东地中海地区很常见（83.3%，10/12），其次是非洲地区（27.0%，10/37），美洲地区（36.8%，7/19） )、东南亚地区 (33.3%, 2/6) 和西太平洋地区 (16.7%, 2/12)。

图1 SARS-CoV-2基因组监测的四种策略的全球分布

从实现测序能力的可用性方面而言，在172个可获得数据的WHO会员国中，96个国家的SARS-CoV-2测序可用性较高，70个国家中等，6个国家较低。

图2 SARS-CoV-2测序的全球可用性

基因测序数据的特性和质量

研究进一步分析了基因测序数据的特性和质量，包括测序平台和技术、序列数量、测序比例、序列周转时间、序列元数据的完整性等，结果显示各国测序程度和基因元数据质量存在差异。

图3 拓展数据图

基因数据的共享程度

此外，本研究还系统评估了各国VOC序列的共享程度，发现有37%的国家共享了<50%的基因测序数据。数据显示，在33个高收入国家中，9个国家（27.3%）共享的VOC序列＜总序列的50%；在16个低收入或中低收入国家中，9个国家（56.3%）共享的VOC序列＜总序列的50%.

图4 各国VOC序列在公共存储库中的公开可用性程度

VOC序列共享<50%的国家中，Alpha、Beta、Gamma和Delta的比例分别为36.1%、17.0%、16.2%和33.3%（图6）。总体而言，高收入国家的基因数据共享程度高于非高收入国家。

图5 拓展数据图

SARS-CoV-2变体的全球和区域传播

最后，本研究利用基因测序数据描绘了各种VOC在全球出现、流行和传播的全貌。

研究报告显示，直至2021年4月，VOC病例数量急剧增加，每周峰值约为100000例VOC病例，其中大部分为Alpha变体。随后，2021年8月，又出现了另一个每周新VOC病例的峰值，近98.7%的全球患病率，此次有大量的Delta变体。

图6 按地区和时间划分的SARS-CoV-2变异体的数量和比例

尽管在大流行期间产生了大量序列数据，但研究小组指出，到 2021 年底，只有一部分国家始终共享与关注变体相关的序列数据，包括 Alpha、Beta、Gamma 和三角洲菌株。许多 SARS-CoV-2 序列似乎也缺乏人口统计和其他元数据，例如采样方法或受感染个体的症状、结果或疫苗接种状态。

本研究定量评估了全球SARS-CoV-2基因监测的异质性，为完善全球基因监测网络提供了科学依据。基因序列元数据的完整性较差，提示未来需要规范基因测序数据的质控和共享。此外，本研究还揭示了部分国家虽然进行测序，但受限于主客观因素导致其基因测序数据并未充分共享。

因此，研究人员呼吁为及时应对未来可能出现的变异株，全球应扩大基因监测的合作，对基因测序数据共享的流程进行标准化，提高基因测序数据共享的及时性和完整性，从而让基因数据更好地服务于公共卫生决策。

Chen, Z., Azman, A.S., Chen, X. et al. Global landscape of SARS-CoV-2 genomic surveillance and data sharing. Nat Genet (2022). https://doi.org/10.1038/s41588-022-01033-y

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