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Varianti del genoma SARS-CoV-2 in India

Un nuovo studio pubblicato online sul bioRxiv* del " server " della pubblicazione preliminare nel giugno 2020 esamina la diversità genetica degli sforzi SARS-CoV-2 in India.

La pandemia COVID-19 ha lasciato il suo segno sull'India dopo che ha schioccato su in Cina alla fine del 2019 e la diffusione oltre a 188 paesi e territori entro appena alcuni mesi. Mentre gli interventi non farmacologici sono stati il sostegno dei governi e le organizzazioni di salubrità trattando il virus, in assenza di efficaci droghe o vaccini, il virus ancora non è stato domato.

La storia remota della pandemia in India

I primi tre casi in India sono emerso nello stato meridionale progressivo del Kerala, tutto nei rimpatriati di Wuhan. Con la quarantena immediata di questi casi, nessuna trasmissione locale ha accaduto. Tuttavia, l'India egualmente ha introdotto i punti per impedire ulteriore introduzione dei casi, bloccante i voli dai paesi commoventi. A marzo, parecchi nuovi casi sono emerso come conseguenza dell'importazione da altri paesi, con la trasmissione locale associata.

Ciò è stata seguita da un lockdown nazionale dal 25 marzo 2020, nel tentativo di controllare la diffusione del virus. Tuttavia, con rilassamento parziale di queste misure nella parte precedente di maggio, il numero dei casi ha cominciato ad aumentare a passi da gigante mentre la gente ha incrociato l'India in un tentativo frenetico di arrivar a casae attraverso i confini di stato recentemente riaperti.

Evoluzione genomica di rintracciamento

Attualmente, c'è oltre 230.000 casi confermati in India, il 6 giugno 2020. Per capire l'origine degli sforzi che causano questa epidemia, i ricercatori hanno realizzato un ordinamento del intero-genoma (WGS) di 104 sforzi di SARS-CoV-2 da ogni parte dell'India. Hanno recuperato i dati genomica dal programma integrato di sorveglianza di malattia (IDSP) del centro nazionale di controllo di malattie (NCDC), Delhi.

Facendo uso sia dei dati genetici che epidemiologici, le guide di studio scoprono la larghezza, l'evoluzione, l'incidenza, la distribuzione come pure il controllo di COVID-19 in India. Ciò si pensa che aiuti con il tracciato del contatto come pure lo sviluppo dei sistemi diagnostici e della terapeutica per la malattia.

Lo studio è stato effettuato dal NCDC con l'CSIR-Istituto di genomica e di biologia integrante (CSIR-IGIB). I ricercatori hanno incluso 127 hanno confermato i casi dalle posizioni differenti, hanno identificato dalla prova mirata a delle persone sintomatiche che hanno avute una cronologia del viaggio alle posizioni ad alto rischio o contatto con i pazienti COVID-19.

I tamponi rinofaringei ed orofaringei sono stati utilizzati per ottenere il RNA virale per il gruppo di lavoro. L'età media era di 41 anno, con il maschio: rapporto femminile che è 35:28 inferiore a 39 anni ed al 58:6 sopra questa età.

La maggior parte dei campioni sono venuto da Nuova Delhi, con alcuni che vengono dai cluster nei vari stati. Mentre la maggioranza era indiana, 14 erano indonesiani e 2 ciascuno dalla Tailandia e dalla Repubblica Kirghiza.

I risultati di studio

C'erano 104 campioni che hanno passato la prova di qualità e sono stati usati per mappare il genoma completo. L'albero filogenetico costruito da questi sforzi ha indicato che tutti gli sforzi sono stati raggruppati in 2 clades importanti, con alcuni altri clades vari e un sotto--clade. In generale, c'erano 163 varianti, di cui meno di 5% erano comuni.

Un cluster di 26 ha appartenuto per ragruppare 1, nel G-clade come classificato nell'iniziativa globale sulla divisione di tutti i dati di influenza (GISAID). Un altro cluster di 65 sforzi ha appartenuto per ragruppare 2, che è un cluster non classificato secondo GISAID. La maggior parte delle varianti importanti in questo cluster inoltre sono vedute nelle sequenze da Singapore, Brunei e le sequenze dall'India sono venuto dai nativi indonesiani, tailandesi e chirghisi ad un grado significativo, oltre a quelli dal Tamil Nadu e da Delhi.

I ricercatori commentano, “questo probabilmente suggerisce l'introduzione di questo specialmente dai paesi asiatici orientali in India.„

Il cluster 3 ha 7 sforzi che segregano con gli altri sforzi dall'India. C'erano 2 che appartengono a A1a e 3 dalla B, con uno sforzo della maharashtra che non ha mostrato varianti e sono probabilmente identici allo sforzo originale di Wuhan.

Mutazioni ed effetti della proteina

I ricercatori egualmente hanno esaminato le proteine mutanti espresse come conseguenza delle sostituzioni dell'amminoacido attraverso i 104 genoma. C'erano 53 mutazioni puntiformi, di cui 29 provocati le mutazioni di senso sbagliato.

Una volta studiati relativamente alle proteine influenzate, gli scienziati hanno trovato che la maggior parte delle variazioni erano in proteina non strutturale (nsp) 6, in 68 genoma, con il nsp 12 in 65, nsp 3 in 62 e P13L, una proteina del nucleocapsid, in 53. Una delle mutazioni mondiali comunemente trovate, D614G, nella proteina della punta, è stata trovata in soltanto 26 genoma.

I ricercatori poi hanno seguito la frequenza della mutazione riguardo al tipo di cambiamento nell'amminoacido. Hanno trovato quello in circa 45%, l'amminoacido non è stato cambiato, che indica che forse la mutazione ha causato un leggero cambiamento nella forma o nella funzione della proteina. La stessa cosa è stata osservata con le mutazioni molto frequentemente trovate, quale P13L.

In alcune altre mutazioni, il tipo di amminoacido era abbastanza differente, con un tipo idrofobo--polare o fatto pagare di alterazione. Un tale esempio è quello dell'aggiunta di un residuo fatto pagare alla posizione frequentemente mutata T1198K in nsp3, o la perdita di gruppo fatto pagare con la mutazione importante D614G della proteina della punta. Un tal cambiamento ad un residuo con una carica positiva può possibilmente provocare gli effetti più significativi sulla struttura e sulla funzione della proteina in questione.

Mappatura delle mutazioni più alte dell
Mappatura delle mutazioni più alte dell'amminoacido di frequenza sulle proteine della punta e di Nucelocapsid. Le mutazioni sono tracciate nel colore rosso sulla rappresentazione di superficie di ogni proteina. In proteina della punta, tutti i domini sono evidenziati nei colori differenti, compreso NTD, RBD, HR1, la regione del peptide di fusione, i domini di HR2, del TM e di CT. Inoltre, i siti di fenditura egualmente sono tracciati sulla struttura.

Mutazioni ed ambiente locale

I siti che subiscono la mutazione in SARS-CoV-2 sono stati paragonati altre a sei sequenze di Coronavirus ed hanno trovato per essere principalmente nelle posizioni variabili (19/29 di mutazioni). Le mutazioni che accadono ad un'più alta frequenza sono nelle posizioni che cambiano più velocemente, eccezione fatta per due alle posizioni conservate, vale a dire, A97L e L37F.

L'effetto di queste posizioni sull'ambiente locale è un aspetto importante di un tal studio. Per capire questo, gli scienziati hanno rintracciato il collegamento fra le mutazioni più comuni e le strutture virali della proteina. Hanno trovato che tutte le mutazioni si presentano fuori dei due domini strutturali del N-terminale e di c nel nucleocapsid e nelle regioni più lunghe del linker.  

Le mutazioni in nsp12, che altamente è conservato, sono sulla regione di interfaccia, che ha un sito essenziale dell'zinco-associazione. D'altra parte, la mutazione di P323L è alle giunzioni di interazione della proteina, in cui gli inibitori legano ad uno spacco idrofobo ed alla sua sostituzione della prolina con i risultati della leucina nella perdita del nodo a questo sito. I simili effetti mutational sui prodotti della proteina sono veduti in nsp3 e nella proteina della punta.

Tre onde dell'invasione

I ricercatori descrivono le tre onde dell'entrata virale in India, in primo luogo dai viaggiatori europei ed americani, dai secondi da Medio Oriente e dal terzo da Sud-est asiatico. Hanno trovato che il cluster A4, sebbene non classificato finora, fosse il più prevalente fra i genotipi indiani.

Egualmente hanno identificato alcune mutazioni novelle, ma una valutazione più accurata è necessaria da convalidare questi risultati.

Lo studio egualmente rivela l'errore del lockdown a causa dello spostamento dei casi principalmente dalle posizioni urbane alle zone rurali mediate tramite il vasto esodo dei lavoratori migratori dagli stati multipli in India ai loro stati di appartenenza. La trasmissione prevista della comunità come conseguenza di questo movimento richiederà le misure preventive energetiche.

Il lockdown su grande scala può piombo all'evoluzione preferenziale di determinati sforzi che si sono adattati facilmente alle circostanze indiane e questo può provocare l'emergenza di uno stirpe distinto. Ciò ancora attende l'aggiunta ai database genomica virali internazionali come Nexstrain.

Orientamenti futuri ed implicazioni

Uno studio più rigoroso determinerà se questi sforzi devono essere inclusi nella progettazione dei test diagnostici. In caso affermativo, può permettere ai comitati più redditizi di tenere la carreggiata la diffusione degli sforzi stirpe-specifici differenti che attraversare i limiti geografici con la maggiori velocità ed efficacia.

Lo sviluppo del vaccino deve anche considerare le varianti prevalenti in India. Inoltre, collegare la prevalenza con la cronologia clinica permetterà l'identificazione di quegli sforzi che sono i più patogeni e virulenti in termini di causare la malattia severa.

I ricercatori concludono, “è di importanza fondamentale che i dati genomica robusti basati sulla grande dimensione del campione compreso le popolazioni rurali con distribuzione uguale possano mettere in evidenza lo scenario reale correlato una volta con i dati epidemiologici finalmente che aiutano nella progettazione di polizze di gestione ulteriori.„

Avviso *Important

il bioRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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