{"id":274888,"date":"2025-07-18T11:42:13","date_gmt":"2025-07-18T11:42:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/274888\/"},"modified":"2025-07-18T11:42:13","modified_gmt":"2025-07-18T11:42:13","slug":"datengesteuerte-erkennung-von-sars-cov-2-varianten-monate-im-voraus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/274888\/","title":{"rendered":"Datengesteuerte Erkennung von SARS-CoV-2-Varianten Monate im Voraus"},"content":{"rendered":"

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18.07.2025 13:21<\/p>\n

Datengesteuerte Erkennung von SARS-CoV-2-Varianten Monate im Voraus <\/p>\n

\n Das Online-Tool CoVerage kann besorgniserregende SARS-CoV-2-Varianten (VOCs) bis zu drei Monate vor ihrer offiziellen Ausweisung durch die WHO erkennen und charakterisieren.<\/p>\n

\n Seit Beginn der SARS-CoV-2-Pandemie haben sich mehrere Varianten des Virus entwickelt, die von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) als besorgniserregende Varianten (Variants of Concern, VOC) eingestuft wurden. Dabei handelt es sich um Virusvarianten, die aufgrund ihrer ver\u00e4nderten ph\u00e4notypischen Merkmale gro\u00dfe Infektionswellen verursachen k\u00f6nnen und bei denen die Gefahr besteht, dass sie den Schweregrad der Erkrankung ver\u00e4ndern, die Wirksamkeit von Impfstoffen verringern oder anderweitig zu einer erh\u00f6hten Belastung der Gesundheitssysteme f\u00fchren. Die CoVerage-Webplattform f\u00fcr die genomische \u00dcberwachung des SARS-CoV-2-Virus erm\u00f6glicht eine schnelle, computergest\u00fctzte Identifizierung und Charakterisierung potenzieller Varianten von Interesse (pVOIs) mit einer Vorlaufzeit von fast drei Monaten, bevor sie von der WHO als VOC oder als verwandte Variantenkategorien eingestuft werden. Zudem sagt die Plattform ihre F\u00e4higkeit voraus, die durch fr\u00fchere Impfungen oder Infektionen erworbene Immunit\u00e4t zu umgehen. Forschende unter der Leitung von Alice McHardy haben dies in einer umfassenden Analyse, die in Nature Communications ver\u00f6ffentlicht wurde, erfolgreich nachgewiesen. Die fr\u00fchzeitige Erkennung von VOCs ist besonders wichtig f\u00fcr die Impfstoffentwicklung, um den Impfschutz gegen neue Virusvarianten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

\u201eWir haben eine neue Analysemethode f\u00fcr CoVerage entwickelt, die dazu beitragen soll, antigene Ver\u00e4nderungen in Virusvarianten besser sichtbar zu machen\u201c, erkl\u00e4rt Alice McHardy. Konkret wird eine Matrix verwendet, die auf Beobachtungen aus der langfristigen Entwicklung bestimmter Influenzaviren (Influenza A H3N2) beruht. Diese Matrix hilft, wichtige Ver\u00e4nderungen im genetischen Material des Virus mit seinen Eigenschaften zu verkn\u00fcpfen. Die Forschenden untersuchen insbesondere Ver\u00e4nderungen in einem bestimmten Protein des Virus, dem sogenannten Spike-Protein. Dieses spielt eine wichtige Rolle, weil es dem Virus erm\u00f6glicht, sich an menschliche Zellen anzuheften, und weil es ein Hauptziel f\u00fcr Impfstoffe und Therapien ist.<\/p>\n

Das CoVerage-System bezieht die relevanten Daten aus der GISAID-Virusgenomdatenbank, einer Initiative zur gemeinsamen Nutzung von Daten, die den schnellen Austausch von Daten \u00fcber vorrangige Krankheitserreger wie Influenza, hCoV-19, RSV, hMpxV, SARS-CoV-19 und Arboviren wie Chikungunya, Dengue und Zika f\u00f6rdert. Im M\u00e4rz 2024 verf\u00fcgte GISIAD \u00fcber mehr als 16,5 Millionen SARS-CoV-2-Sequenzen. CoVerage analysiert die SARS-CoV-2-Genomdaten nach Herkunftsland auf Stammdynamik und antigene Ver\u00e4nderungen. Mit Hilfe einer statistischen Methode wird ermittelt, welche Virusst\u00e4mme die F\u00e4higkeit, dem Immunsystem zu entkommen, signifikant ver\u00e4ndert haben. Dazu werden die Aminos\u00e4urever\u00e4nderungen im Spike-Protein von Virusst\u00e4mmen aus einem bestimmten Monat miteinander verglichen. St\u00e4mme, die deutlich herausstechen \u2013 das hei\u00dft deutlich gr\u00f6\u00dfere Ver\u00e4nderungen als der Durchschnitt aufweisen \u2013 werden als signifikant ver\u00e4ndert ausgew\u00e4hlt. Auff\u00e4llige Virusst\u00e4mme, f\u00fcr die eine schnellere Ausbreitung oder eine deutlich ver\u00e4nderte Immunit\u00e4t vorhergesagt wird, werden dann auf der CoVerage-Plattform in speziellen Grafiken (\u201eHeatmaps\u201c) dargestellt, sodass die Nutzer auf einen Blick sehen k\u00f6nnen, wann und wo gr\u00f6\u00dfere Ver\u00e4nderungen im Virus auftreten.<\/p>\n

Um die Zuverl\u00e4ssigkeit der neuen Analysemethode zu testen, untersuchten die Forschenden Genomsequenzdaten von Virusst\u00e4mmen, die bereits als VOC bekannt sind, darunter die Omicron-Variante von SARS-CoV-2. Die Arbeitsgruppe stellte fest, dass die neue Methode es erm\u00f6glichte, Viruslinien bis zu drei Monate vor der WHO-Einstufung r\u00fcckwirkend als VOC zu identifizieren. \u201eEs war interessant zu sehen, dass die Virusvarianten, die auch von der WHO offiziell als wichtig eingestuft wurden, in unseren Analysen deutlich h\u00f6here Werte aufwiesen als andere, weniger beachtete Varianten\u201c, erkl\u00e4rt McHardy. Die Zahlen stiegen in einer klaren Reihenfolge: zuerst f\u00fcr Varianten, die nur \u00fcberwacht werden (Variants under Monitoring, VUMs), dann f\u00fcr Variants of Interest (VOIs) und schlie\u00dflich, am st\u00e4rksten, f\u00fcr die als besonders besorgniserregend geltenden VOC-Varianten.<\/p>\n

\u201eInsgesamt unterstreichen diese Ergebnisse, wie gut unsere Methode darin ist, das Auftreten von gesundheitsrelevanten SARS-CoV-2-Varianten mit einem Wachstumsvorsprung effektiv vorherzusagen \u2013 lange bevor sie ihre maximale H\u00e4ufigkeit erreichen oder von der WHO offiziell als besorgniserregend eingestuft werden\u201c, fasst die Bioinformatikerin zusammen. \u201eDies k\u00f6nnte wertvolle Zeit verschaffen, um eingehende Analysen einzuleiten, die beispielsweise f\u00fcr Impfstoffanpassungen oder gezielte Ma\u00dfnahmen zum Schutz gef\u00e4hrdeter Gruppen erforderlich sind.\u201c\n <\/p>\n

Wissenschaftliche Ansprechpartner:<\/p>\n

Prof. Dr. Alice McHardy<\/p>\n

Originalpublikation:<\/p>\n

Norwood K, Deng ZL, Reimering S, Robertson G, Foroughmand-Araabi MH, Goliaei S, H\u00f6lzer M, Klawonn F, McHardy AC. In silico genomic surveillance by CoVerage predicts and characterizes SARS-CoV-2 variants of interest. Nat Commun. 2025 Jul 8;16(1):6281. doi: 10.1038\/s41467-025-60231-4. PMID: 40628697; PMCID: PMC12238648.<\/p>\n

Weitere Informationen:<\/p>\n

https:\/\/sarscoverage.org\/<\/a> Website von CoVerage
https:\/\/gisaid.org\/<\/a> Informationen zu der GISAID-Initiative<\/p>\n

Bilder<\/b><\/p>\n

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Die Weltkarte zeigt, f\u00fcr welche L\u00e4nder bzw. Regionen Stammdatenanalysen f\u00fcr SARS-CoV-2 zur Verf\u00fcgung …<\/a><\/p>\n

Copyright: CoVerage; CDC\/Alissa Eckert, Dan Higgins<\/p>\n

\n Merkmale dieser Pressemitteilung:
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\n Journalisten, Lehrer\/Sch\u00fcler, Studierende, Wissenschaftler, jedermann
Informationstechnik, Mathematik, Medizin
\u00fcberregional
Forschungs- \/ Wissenstransfer, Forschungsergebnisse
Deutsch\n <\/p>\n

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\n Zur\u00fcck<\/a>\n <\/dd>\n<\/dl>\n

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