當圖裏奧-奧利維拉（Tulio Oliveira）在斯泰倫博斯大學（Stellenbosch University）價值 1 億美元的新生物醫學研究大樓的停車場上踱步時 他的身影顯得有些孤獨。202… 他是報告奧密剋戎毒株第一人，有望藉此建立非洲最強大的基因測序實驗室 - 趣味新聞網

當圖裏奧-奧利維拉（Tulio Oliveira）在斯泰倫博斯大學（Stellenbosch University）價值 1 億美元的新生物醫學研究大樓的停車場上踱步時，他的身影顯得有些孤獨。2022 年 1 月初的時候，南非的盛夏，大多數學生和員工都在度假。但是，德奧利維拉沒有，他正在與該國總統西裏爾・拉馬福薩（Cyril Ramaphosa）進行電話會議。

（來源：《麻省理工科技評論》）

這是他們在短短一個多月內第二次交談。第一次是在他的基因組測序實驗室發現一個新的冠狀病毒（COVID）變體之後。今天，他們正在談論其他事情。奧利維拉不想透露具體細節。這個電話已經持續瞭一段時間，奧利維拉正在踱步，因為他自己承認，他不是一個有耐心的人。不過，他的科學研究正在直接影響政策――這是他所享受的。

（來源：《麻省理工科技評論》）

他在結束通話後告訴我：“大流行病已經改變瞭科學研究的方式。”首先，科學的發展速度加快瞭。六周前，他的團隊突然感到 “有點奇怪”，因為在該國人口最多的省份豪登省，重新齣現瞭冠狀病毒肺炎的病例。這種不安的感覺促使他們進行瞭大量測序活動。他們隻花瞭一天時間就確定瞭高度傳播的新變體，現在被稱為奧密剋戎（Omicron）。他們嚮該國衛生部長和總統作瞭匯報，並花瞭一天時間檢查他們的工作。然後，在 2021 年 11 月 25 日，奧利維拉嚮全世界宣布瞭這一發現。

奧密剋戎比它的同源毒株更善於躲避身體的免疫防禦係統，已經開始到處傳播，助長瞭前所未有的大流行病的浪潮。2022 年 1 月初，它導緻歐洲每周的感染率上升瞭 65%，東南亞上升瞭 78%，美洲上升瞭 100%。死亡人數也在上升，盡管速度較慢。

盡管如此，該團隊在 2021 年 11 月對新的突變體的檢測和鑒定為世界其他地區提供瞭一個重要的早期預警。在發現後的幾周內，科學傢們對奧密剋戎進行瞭一係列測試，並且迅速開展瞭大規模工作，以瞭解它對現有冠狀病毒疫苗的敏感性，以及它的傳染性和緻命性如何。從政策上講，這一發現引發瞭加強疫苗接種、更新限製和旅行禁令的熱潮。

在新冠肺炎之前，奧利維拉在他位於德班（Durban）的實驗室對寨卡（Zika）、奇昆古尼亞（chikungunya）和肺結核等病毒進行測序。這場大流行病為他的領域注入瞭前所未有的資源。他新成立的流行病應對和創新中心的實驗室儲備瞭價值數百萬美元的設備，其中大部分是由資金充裕的實驗室、國際衛生組織和製造商捐贈的。最終，它有望成為非洲最強大的測序實驗室。

新冠病毒（SARS-CoV-2）的傳播在全世界掀起瞭一場基因組測序的浪潮。超過 750 萬條病毒序列被上傳到全球數據庫 GISAID（Global Initiative on Sharing All Influenza Data，全球共享流感數據倡議組織），科學傢們將數百萬條病毒序列整理成樹狀圖，追蹤病毒的進化。迄今為止，這是産生和分享病毒序列最多的一次工作。在以前沒有這種技術的地方，測序也變得越來越普遍，這對於發現任何新齣現的威脅都是至關重要的。

關於 SARS-CoV-2 的大量數據使科學傢們能夠近乎實時地追蹤該病毒的演變過程。劍橋大學的微生物學傢莎倫・皮考剋（Sharon Peacock）說，這改變瞭我們使用基因組測序為健康政策提供信息的方式，她同時領導著英國的冠狀病毒基因組學聯盟。“如果我們看一下以前的威脅，測序是作為一種研究工具，以一種迴顧性的方式被使用，”皮考剋說，“現在我們已經看到，測序可以提供可操作的信息。”

通過新冠病毒，科學傢們已經在試圖瞭解，他們是否能夠預測一個病菌的基因序列的變異如何影響它在人體內的行為，甚至幫助預測它的下一步行動。雖然全球測序工作仍然存在差距，這可能會使變異體在轉播的同時不被檢測到，但非洲等大陸的測序能力已經大幅提高。而且，奧利維拉和他的同事們還想更進一步。

（來源：《麻省理工科技評論》）

在關注新冠病毒的同時，他們希望利用自身在基因組測序方麵積纍的動力和資金來解決其他疾病，如結核病、艾滋病和病毒性肝炎。而且，他們想看看這項技術是否能讓我們在正在進行的、緻命的抗生素耐藥性鬥爭中獲得優勢。事實上，這項工作的全部價值可能要到大流行病退去很久之後纔會變得清晰。

如今，對病毒進行基因組追蹤背後的科學原理是相對簡單的。為瞭對 SARS-CoV-2 基因組進行測序，科學傢們從病人的樣本（例如，新冠病毒測試的陽性拭子）中分離齣病毒的 RNA，然後將 RNA 處理成測序機器可以讀取的形式。

20 年前，對一個人類基因組進行測序需要 1 億美元。今天，它的成本不到 1000 美元。然而，為瞭尋找新的突變而對每一個陽性的樣本進行測序仍然沒有較高的性價比。因此，奧利維拉和他的團隊優先考慮國傢實驗室或現場醫生報告的感染率意外上升的地區的樣本。

使用這種有針對性的方法，他稱之為“非綫性測序”，他們能夠對在南非發現的不是一個而是兩個值得關注的突變體發齣警報：2021 年 11 月的奧密剋戎，以及一年前在南非東開普省的貝塔（Beta）。

雖然迅速發現新的、更具傳染性的新冠病毒變種無疑刺激瞭政府和衛生係統采取行動，但它並沒有阻止這些變種的傳播。然而，皮考剋說，對新變種的瞭解確實提供瞭一些準備時間。在科學傢們確定奧密剋戎能更好地躲避我們的免疫防禦係統後，許多國傢推齣瞭疫苗接種加強劑政策。她說：“任何人都不能懷疑，實時測序在大流行期間産生瞭真正的影響。”

量化測序對住院或死亡的確切影響是非常睏難的。利用來自南非和其他地方的關於奧密剋戎行為方式的數據，美國科學傢在 2022 年 1 月初估計，到 4 月底，將提供的加強針疫苗的數量增加一倍，可以阻止 4.1 萬人死亡和超過 40 萬人住院。

加拿大溫哥華西濛菲莎大學（Simon Fraser University）的基因組數據專傢艾瑪・格裏菲斯（Emma Griffiths）說，基因組監測幫助我們瞭解為什麼我們的診斷方法、疫苗和治療方法隨著時間的推移變得不那麼有效，使我們能夠更新我們的“武器庫”。她補充說，這種大流行病是建立一個跨國界共享基因組數據的支柱，這在未來的爆發中可能是有用的。同樣重要的是，全球範圍內對於 SARS-CoV-2 測序的增長，有助於在大流行病之前沒有或者少有測序技術的地區建立該技術。

（來源：《麻省理工科技評論》）

在秘魯，基因組測序在新冠肺炎之前是非常“小眾”的，位於該國首都利馬市的秘魯卡耶塔諾-埃雷迪亞大學（Universidad Peruana Cayetano Heredia）的微生物學傢巴勃羅 塚山（Pablo Tsukayama）錶示。但自 2020 年 4 月以來，他的實驗室從政府那裏獲得瞭更多的資金，這使得其能在 2021 年中期發現一個值得關注的新變體-拉姆達（Lambda）。

雖然這一發現來得太晚瞭，無法阻止拉姆達變種在秘魯引起的巨大疾病浪潮，該浪潮造成瞭一些世界上最高的超額死亡率。但是，他說秘魯的新測序能力將幫助其追蹤來自亞馬遜雨林的新病原體，亞馬遜雨林是一個生物多樣性豐富的地區，疾病從動物蔓延到人類的風險很大。

“我們需要能夠及早地敲響警鍾，”他說，“這是我的實驗室的目標。”

在利馬以南兩韆英裏的阿根廷首都布宜諾斯艾利斯，約瑟芬那・坎波斯（Josefina Campos）也正在收獲這場大流行病的測序熱潮的迴報。在新冠肺炎病毒之前，她的基因組學實驗室實際上並沒有進行監測工作。測序是一種有追溯效力的科學方法，而不是一種協助公共衛生的工具。現在，“每個人都想進行測序，”她說。

坎波斯說：“大流行病使我們‘齣名’。”她負責一個新的研究所，該研究所將進行實時監測，不僅是對冠狀病毒，也包括其他疾病。其中一個項目將密切監測結核病：自 2013 年以來，阿根廷的結核病病例在經曆瞭一段時期的下降後，每年上升超過 2%。她的實驗室將研究這種細菌以尋找耐藥性，並幫助醫生決定使用什麼治療方法。

坎波斯還參與瞭一項工作，通過遍布全國的州立測序節點組成的網絡，將阿根廷的測序工作分散化。她說：“我們不能等待樣本從阿根廷北部來到布宜諾斯艾利斯，然後再迴去。”

非洲是另一個測序能力迅速提升的地區，這主要歸功於奧利維拉這樣的人。2020 年 10 月，位於埃塞俄比亞首都亞的斯亞貝巴的非洲疾病控製和預防中心宣布瞭一項 1 億美元的病原體基因組學計劃，該計劃得到瞭測序設備公司 Illumina 和 Oxford Nanopore、比爾和梅琳達-蓋茨基金會以及微軟的支持。與其他基因組學投資類似，這項計劃將針對除新冠肺炎以外的疾病。

奧利維拉現在所在的斯泰倫博斯醫學園區（The Stellenbosch medical campus）擁有該國部分最好的人類遺傳學傢和研究“當地殺手”（例如結核病等）的頂級專傢。奧利維拉的新實驗室將使他們能夠在這裏進行測序，並且它將支持整個非洲大陸的測序，而這些樣本在以前不得不送到非洲以外的地方。

（來源：《麻省理工科技評論》）

2021 年 11 月，CERI（The Centre for Educational Research and Innovation，教育研究和革新中心）舉辦瞭第一次測序研討會，培訓來自 15 個非洲國傢的參與者對 SARS-CoV-2 進行測序。由於大多數參與者來自實驗室配置較為簡陋的國傢，奧利維拉沒有把他們帶到他的頂尖實驗室進行培訓。相反，他在一個會議室裏建立瞭一個臨時實驗室。奧利維拉說，在一個較簡單的裝置上工作，可以嚮研討會的參與者展示他們自己國傢的可能性。許多參加培訓的人已經開始工作，現在正在對國內的冠狀病毒樣本進行測序。

為瞭解 SARS-CoV-2 而花費的數十億美元的研究經費，以及對其進行測序而産生的大量數據，為科學傢們提供瞭一個新的突破口，即預測 SARS-CoV-2 和流感等病毒將如何演變。

每年，科學傢們都會挑選他們認為會在下一個季節占主導地位的流感菌株，從而作為當年疫苗的基礎。然而，他們隻有大約一半的時間是正確的，而且最近有一些驚人的失敗案例。簡單地說，僅僅通過觀察去年的流感毒株很難確定哪種毒株將在明年是主導的。

現在他們正試圖使用描述 SARS-CoV-2 進化的數據來進行這種預測，結果各不相同。在 2021 年 6 月發布的一篇預印本論文中，科學傢們梳理瞭 GISAID 數據庫，並分析瞭超過 90 萬個 SARS-CoV-2 的刺突蛋白（刺突蛋白是病毒用來進入人體細胞的“鑰匙”，許多變種産生的突變就發生在這裏），來研究以前變體的演變是否能幫助他們確定哪些突變可能會在未來的變體中齣現。

論文作者之一、位於舊金山的免疫學公司 Vir Biotechnology 的首席數據科學傢埃瑪利奧・特倫第（Amalio Telenti）說，當六個月後發現奧密剋戎時，其對這個概念進行瞭“壓力測試”。2022 年 1 月，他和他的同事們證實，奧密剋戎突變體是他們確定的那些可能的突變之一。然而，他說，一個已經觀察到的突變可能齣現和預測哪一個具體的突變會齣現之間有很大區彆。

是什麼讓預測具體的突變如此睏難？科學傢們已經研究瞭在實驗室中改變 SARS-CoV-2 刺突蛋白的每一個構件模塊如何影響其特性。但是，同時觀察多個突變使這項任務變得非常睏難。

為瞭測試刺突蛋白中兩個突變的每一種可能組閤，你需要創造大約 80 萬個變體。對於三倍突變，這個數字將上升到 10 億，至少用目前的方法，在實驗室裏測試是無法管理的。

其他科學傢正在使用靠 SARS-CoV-2 數據進行訓練的人工智能，以研究人工智能是否能幫助開發病毒進化的模型。美國西雅圖弗雷德-哈欽森癌癥研究中心（Fred Hutchinson Cancer Research Center）的病毒進化專傢傑西・布魯姆（Jesse Bloom）說，雖然這種方法能給我們帶來一些一般性的見解，但是，使用這種方法來準確預測病毒將如何進化是非常睏難的，甚至是不可能的。他說，病毒的進化被認為是固有的不可預測的，因為突變在本質上是隨機的。因此，如果我們倒迴去，讓整個大流行病再運行一次，我們最終不太可能觀察到與這次相同的變體。

但布魯姆認為，即使我們不能預測病毒將如何演變，我們收集的基因組數據應該能夠幫助我們預測一個特定的變體可能的行為。

他指齣，對於奧密剋戎，科學傢們將樣本提交給實驗室測試後，很快就能衡量它對不同類型的免疫防禦係統的錶現。然而，他說：“我們需要在這方麵做得更好、更快。”他認為，通過研究已知序列的變體是如何行動的，並利用收集到的相關數據來提高我們對變異如何影響病毒行為的理解，我們最終可能可以確定，僅僅通過查看一個新變體的序列，來判斷它是否可能具有更強的感染性或導緻更危險的癥狀。

美國路易斯安那州立大學（Louisiana State University）的免疫學傢傑裏米・卡米爾（Jeremy Kamil）說，目前，SARS-CoV-2 和冠狀病毒匯聚瞭廣泛的關注並消耗瞭大量的資源。但是，為研究該大流行病所做的一切努力也可以幫助我們瞭解其它疾病，例如像瘧疾這樣的寄生蟲病、抗菌素抗性、緻病真菌和黴菌、以及像 RSV（Respiratory Syncytial Virus，呼吸道閤胞病毒，一種可能對嬰兒緻命的呼吸道感染）這樣的病毒。對這些病原體的監測係統可以減少它們的影響，既節省金錢又能挽救生命。

設立在英國牛津大學的全球衛生研究部門的抗生素耐藥性基因組監測主任大衛・安內森（David Aanensen）說，從基因序列預測細菌的行為可能比預測病毒的行為更復雜。首先，細菌比病毒復雜得多，而且它們有更復雜的復製方式。

他說，盡管如此，監測細菌基因組的基本思路與病毒的基本思路是一樣的，其目標是識彆相關的或耐藥的變體，繪製它們的傳播圖，並利用基因組數據幫助我們瞭解這些細菌與我們用來對付它們的藥物之間的“貓鼠遊戲”。或許，耐藥的病菌可以被及早發現，並且在它們引發流行病之前就被消滅。“我們靠著大流行病來啓動這項工作。”安內森說道。

卡米爾說，今天，這方麵的工作還遠遠不夠。他補充說，這並不是因為成本太高，而是因為缺乏適當的監管、不願意分享數據、以及沒有領導，至少在美國存在這樣的情況。他說：“我們就像在在黑暗中徘徊。”

英國的莎倫・皮考剋認為，基因組測序應該被用來為所有流通的病毒和有害細菌的疫苗開發和首次展示提供信息。她說，有瞭所有為處理冠狀病毒而投入的新基礎設施，這應該更容易做到。她還希望測序技術能夠從實驗室轉移到醫院，由此它可以提供關於耐藥性感染如何傳播的實時數據。由於便攜式和易於使用的測序機的進步，這一點是可行的，而且它可以改善感染控製和病人護理。

即使該技術已經變得便宜許多，但仍然會是昂貴的。盡管如此，牛津大學的安內森認為，對某些細菌，例如可以導緻肺炎、腦膜炎和敗血癥的肺炎鏈球菌，進行的日常標準實驗室測試可以被測序所取代，從而抵消部分成本。“投資巨大，價值也巨大，”他說，“你可以掌握和搶占新的領域，並指導新的乾預措施的發展。”

在南非，奧利維拉計劃在 2022 年的上半年將他的新實驗室投入使用。然後，他想為 CERI 籌集 1 億美元，他希望其中的一半能資助世界上任何地方的研究項目的測序，否則這些項目將無力承擔相關費用。他說，那些有望對健康和政策産生直接影響的研究將被優先考慮。

“我們在南非做得非常棒的是非綫性排序，也許比世界上任何其他地方都好。對公共衛生有影響的事情應該總是排在第一位。”他說。而且，他樂觀地認為，圍繞測序建立起來的勢頭將持續到大流行病之後。

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