[논문 리뷰] Genotyping coronavirus SARS-CoV-2: methods and implications

Changchuan Yin|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 24.

SARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchMedicine참고 문헌 34인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 전체 게놈의 다중 서열 정렬(MSA)과 제이카드 거리 기반의 SNP 프로파일링을 사용하여 SARS-CoV-2의 유전자형을 분석하고 바이러스의 진화 및 전파를 추적하는 방법을 제시한다. 이 방법은 스푸이 단백질, RNA 중합효소, RNA 프리메라제 및 핵단백질과 같은 핵심 바이러스 단백질에서 빈번한 돌연변이를 식별하여 백신 개발과 유행 모니터링에 중요한 표적을 제시한다.

ABSTRACT

The emerging global infectious COVID-19 coronavirus disease by novel Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) presents critical threats to global public health and the economy since it was identified in late December 2019 in China. The virus has gone through various pathways of evolution. For understanding the evolution and transmission of SARS-CoV-2, genotyping of virus isolates is of great importance. We present an accurate method for effectively genotyping SARS-CoV-2 viruses using complete genomes. The method employs the multiple sequence alignments of the genome isolates with the SARS-CoV-2 reference genome. The SNP genotypes are then measured by Jaccard distances to track the relationship of virus isolates. The genotyping analysis of SARS-CoV-2 isolates from the globe reveals that specific multiple mutations are the predominated mutation type during the current epidemic. Our method serves a promising tool for monitoring and tracking the epidemic of pathogenic viruses in their gradual and local genetic variations. The genotyping analysis shows that the genes encoding the S proteins and RNA polymerase, RNA primase, and nucleoprotein, undergo frequent mutations. These mutations are critical for vaccine development in disease control.

연구 동기 및 목표

• 완전한 바이러스 게놈 서열을 사용하여 정확하고 확장 가능한 SARS-CoV-2 유전자형 분석 방법을 개발하는 것.
• SNP 기반의 유전자형 분석을 통해 SARS-CoV-2의 세계적 확산과 진화 역학을 추적하는 것.
• 전파성 및 병원성과 관련된 중요한 바이러스 단백질에서 반복적이고 흔한 돌연변이를 식별하는 것.
• 바이러스 유전적 변이를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 해, 신속한 감시 및 대응을 지원하는 것.
• 필수 바이러스 단백질의 보존 영역와 변동 영역를 정밀하게 특정하여 백신 및 치료제 설계에 정보를 제공하는 것.

제안 방법

• 기본 게놈을 기준으로 558개의 SARS-CoV-2 완전 게놈에 대해 다중 서열 정렬(MSA)을 수행한다.
• 정렬된 게놈에서 단일 염기 다형성(SNP) 프로파일을 계산하여 변이가 발생한 위치를 식별한다.
• 유전적 유사도를 정량화하고 분리체 관계를 추론하기 위해 유도된 제이카드 거리를 적용한다.
• 완전한 게놈 데이터를 사용하여 고해상도의 SNP 호출을 보장하고 임의의 양성 결과를 최소화한다.
• 2019년 12월부터 2020년 3월까지의 세계적 임상 분리주에서 검증하였으며, 이는 14개의 전파 세대를 포함한다.
• SNP 외에도 희귀한 삽입/삭제 변이를 고려하지만, 삽입/삭제의 전파에 대한 데이터는 제한되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 코로나19 유행 초기 단계에서 SARS-CoV-2의 어떤 게놈 영역에서 돌연변이 빈도가 가장 높은가?
• RQ2 완전한 게놈 서열을 어떻게 활용하여 세계적 인구 집단에서 SARS-CoV-2 분리주를 정확하게 유전자형 분석하고 추적할 수 있는가?
• RQ3 특정 SNP 프로파일과 감염의 지리적 또는 시기적 군집 간의 관계는 무엇인가?
• RQ4 어느 바이러스 단백질이 돌연변이 발생에 가장 취약한가? 이러한 돌연변이가 바이러스의 생존력 또는 면역 회피에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?
• RQ5 제이카드 거리 분석을 통해 유도된 SNP 서명이 전파 패tern과 계통의 확산을 신뢰성 있게 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 2020년 3월 23일 기준 147개 국가에서 온 558개의 SARS-CoV-2 분리주를 성공적으로 유전자형 분석하여 글로벌 감시를 가능하게 하였다.
• 유럽 분리주에서 주로 관찰된 빈번한 공통 돌연변이(241C→T, 3037C→T, 23403A→G)는 높은 전파성과 심각한 임상 결과와 관련이 있었다.
• 스푸이 단백질, RNA 중합효소(nsp12), RNA 프리메라제(nsp8), 핵단백질(N)이 가장 자주 돌연변이가 발생한 유전자였다.
• 하나의 바이러스 세대당 약 1개의 돌연변이가 발생하는 것으로 추정되었으며, 2019년 12월부터 2020년 3월까지 3.5개월 동안 한 계통에서 최대 14개의 돌연변이가 관찰되어 약 14개의 전파 세대가 발생한 것으로 나타났다.
• 미국 일리노이 주의 한 사례에서는 두 번의 밀접한 간격의 감염 사이에 단일 돌연변이(28854C→Y)가 관찰되어, 이 방법이 전파 추적에 있어 높은 해상도를 가짐을 뒷받침한다.
• 삽입 및 삭제 돌연변이는 흔하지 않았지만 관찰되었으며, 유전적 데이터가 제한되어 있어 그 전파 가능성은 불확실하다.