Istraživači epidemiologije koriste alate koje je razvila Laboratorija za primenjenu fiziku Džona Hopkinsa (APL) u Lorelu, Merilend, da bi otkrili poreklo epidemije virusa ebole 2020. u Demokratskoj Republici Kongo (DRC). Članak u The Lancet Microbe istražuje kako napredni alati koje je razvio APL revolucionišu odgovor na izbijanje zaraznih bolesti i istraživanje.
Tokom poslednje četiri godine, APL je razvio značajne i poboljšane mogućnosti za aplikaciju pod nazivom ChainChecker, koju su prvobitno kreirali istraživači u Centrima za kontrolu i prevenciju bolesti (CDC) i Imperial College London, kako bi pomogli u vizuelizaciji i proceni lanaca prenosa tokom izbijanja bolesti kao što je Ebola.
ChainChecker podržava istrage o epidemiji i odgovor kombinovanjem dokaza o epidemiološkom i genomskom sekvenciranju kako bi se omogućilo, kao što je navedeno u radu, istražna provera činjenica i verifikovani izvori mogućih zoonoza (bolesti koje se šire između ljudi i životinja) koje su prijavili pacijenti.
APL je u alat ugradio podatke o genomskom sekvenciranju i omogućio mu da brzo učitava i vizualizuje podatke, identifikuje infekcije stečene u bolnici i radi u okruženjima sa retkim internetom. Zbog ovih poboljšanja, ChainChecker se etablirao kao novo sredstvo u epidemiologiji.
Nedavno su istraživači APL-a proširili njegovu funkcionalnost, poboljšavajući njegovu sposobnost da pomogne onima koji reaguju u budućim epidemijama primenom algoritama na virus ebole, kao i na druge bolesti, i poboljšavajući tok rada istrage kroz procenu kvaliteta podataka i otkrivanje anomalija.
„Rezultati alata pomažu u informisanju odgovornih lica bliže realnom vremenu o aspektima izbijanja, kao što su novi načini prenosa, razlike između varijanti patogena i bolja prevencija infekcije i izbor mera kontrole“, objasnio je Majls Stjuart, vođa projekta i softverski inženjer u APL-ovoj oblasti globalne zdravstvene misije i jedan od tri koautora APL-a na radu, zajedno sa Džulijom Eng i Abrahamom Rajan.
„Usred odgovora, ove vrste analiza mogu biti radno intenzivne i komplikovane za izvođenje pored drugih napora da se zaustavi epidemija, što ponekad dovodi do otkrivanja kritičnih uvida nakon što je odgovor završen.“
DRC se suočio sa 15 epidemija ebole od 1976. godine. 11. epidemija, proglašena u zapadnoj Ekvatorskoj provinciji zemlje u junu 2020. godine, dogodila se u isto vreme kada je izbila epidemija u istočnoj provinciji Severni Kivu u DRC-u. Naučnici su želeli da shvate kako su ove i istovremene epidemije povezane sa osmom epidemijom ebole – 2018. godine, takođe u Ekvatorskoj provinciji – kombinovanjem epidemioloških i genomskih podataka.
„Sticanje razumevanja veza između izbijanja ebole u Demokratskoj Republici Kongo predstavlja značajne izazove zbog ogromnog geografskog širenja širom zemlje, genetske raznolikosti uključenih sojeva virusa ebole i složenog društveno-političkog pejzaža“, rekao je Stjuart.
„Istovremena pojava epidemija u udaljenim provincijama komplikuje praćenje lanaca prenosa i razumevanje bilo kakve potencijalne veze“, dodao je on. „I ograničeni pristup nekim pogođenim oblastima, zbog zabrinutosti za bezbednost i logističkih ograničenja, ometa sveobuhvatno prikupljanje podataka, uzorkovanje i napore genetskog sekvenciranja neophodne za precizno mapiranje širenja i evolucije virusa.
ChainChecker je odigrao ključnu ulogu u vizuelizaciji i potvrđivanju lanaca prenosa ebole u DRC-u i pomogao je u razumevanju i analizi izbijanja ebole o kojoj se govori u istraživačkom radu, rekao je Stjuart.
Istraživači su proučavali različite karakteristike 11. epidemije, kao što su detalji o pacijentima, kako se virus širio i gde i kada se širio u Ekvaterskoj provinciji. Takođe su prikupili informacije o ljudima koji bi mogli imati virus, onima koji su ga verovatno imali i onima koji su ga definitivno imali. Ovo je uključivalo informacije kao što su starost pacijenta, mogući načini na koje su bili izloženi virusu, simptomi koje su iskusili i datum pojave simptoma.
Između maja i septembra 2020. bilo je 130 slučajeva ebole u Ekvatorskoj provinciji, pri čemu je prvi prijavljeni slučaj bio pojedinac koji je često jeo meso slepih miševa, ali nije imao kontakt sa bolesnim osobama, što sugeriše da je epidemija nastala usled prelivanja zoonoza. Genetska analiza pokazala je dva podtipa virusa, jedan prisutan u većini slučajeva i drugi koji je pokazao genetske sličnosti slične prethodnoj epidemiji.
Analiza je otkrila da je drugi podtip virusa mutirao sporije i da je možda nastao od osobe koja je preživjela bolest. Kombinovanje genetike i informacija o tome kako se virus širi pomoglo je u potvrđivanju transmisije, pomoglo u identifikaciji drugih potencijalnih, ranije neotkrivenih veza, i pokazalo koliko je ovaj pristup koristan za razumevanje prenosa i dinamike bolesti.
Od zaključenja ove epidemije, APL tim je nastavio da radi sa CDC-om na primeni ChainChecker-a na izbijanja ebole u nastajanju i prilagođavanju alata drugim virusnim hemoragijskim groznicama kao što je bolest Marburg virusa, koja ima veoma visoku stopu smrtnosti. ChainChecker se takođe koristi u koordinaciji sa međunarodnim ministarstvima zdravlja i uz postojeće alate za praćenje kontakata.
„Naši napredni alati poboljšavaju sposobnost osoba koje reaguju da donose bolje odluke na terenu tokom odgovora na epidemiju kroz brzu, tačniju interpretaciju podataka, a ovaj rad prikazuje njihov transformativni uticaj“, rekao je Stjuart.
„Od analize podataka do interdisciplinarne saradnje, mogućnosti APL-a revolucionišu način na koji pristupamo složenim biološkim izazovima.“
