[논문 리뷰] SARS-CoV-2 Wastewater Genomic Surveillance: Approaches, Challenges, and Opportunities

Viorel Munteanu, Michael A. Saldana외 30명|arXiv (Cornell University)|2023. 09. 23.

SARS-CoV-2 detection and testingMedicine인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 SARS-CoV-2에 대한 생활용 폐수 유전자 감시(WWGS)를 검토하며, 낮은 바이러스 RNA 농도, 분해, 비최적의 시퀀싱 품질과 같은 도전 과제에도 불구하고 바이러스 변이 및 무증상 전파를 탐지하는 데서의 역할을 서술한다. 전문적인 생물정보학 도구와 표준화된 방법의 필요성을 강조하며, 자원이 제한된 환경에서의 계승 감지 및 감시 정확도 향상에 기여한다.

ABSTRACT

During the SARS-CoV-2 pandemic, wastewater-based genomic surveillance (WWGS) emerged as an efficient viral surveillance tool that takes into account asymptomatic cases and can identify known and novel mutations and offers the opportunity to assign known virus lineages based on the detected mutations profiles. WWGS can also hint towards novel or cryptic lineages, but it is difficult to clearly identify and define novel lineages from wastewater (WW) alone. While WWGS has significant advantages in monitoring SARS-CoV-2 viral spread, technical challenges remain, including poor sequencing coverage and quality due to viral RNA degradation. As a result, the viral RNAs in wastewater have low concentrations and are often fragmented, making sequencing difficult. WWGS analysis requires advanced computational tools that are yet to be developed and benchmarked. The existing bioinformatics tools used to analyze wastewater sequencing data are often based on previously developed methods for quantifying the expression of transcripts or viral diversity. Those methods were not developed for wastewater sequencing data specifically, and are not optimized to address unique challenges associated with wastewater. While specialized tools for analysis of wastewater sequencing data have also been developed recently, it remains to be seen how they will perform given the ongoing evolution of SARS-CoV-2 and the decline in testing and patient-based genomic surveillance. Here, we discuss opportunities and challenges associated with WWGS, including sample preparation, sequencing technology, and bioinformatics methods.

연구 동기 및 목표

• SARS-CoV-2에 대한 생활용 폐수 기반 유전자 감시(WWGS)의 현재 상태를 평가하여 바이러스 계열 및 돌연변이 탐지 능력을 분석한다.
• 저농도 바이러스 RNA 농도 및 RNA 분해와 같은 기술적 및 계산적 과제를 특정한다.
• 기존 생물정보학 도구가 폐수 특화 시퀀싱 데이터를 처리하는 데 있어 가지는 한계를 평가한다.
• 폐수 유전체학에 맞게 특화된, 시험된 계산 도구의 필요성을 강조한다.
• WWGS 정확도, 확장성 향상 및 공중보건 감시 시스템에의 통합을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.

제안 방법

• 표본 수거, 바이러스 RNA 분리 및 시퀀싱 기술에 중점을 두고 기존 생활용 폐수 유전자 감시 접근 방식에 대한 체계적 검토.
• 읽기 정렬, 변이 호출 및 계열 할당을 포함한 폐수 데이터에 사용되는 현재 생물정보학 파이프라인 평가.
• 낮은 시퀀싱 깊이, 파편화된 RNA 및 폐수 샘플의 오염 위험과 같은 과제 분석.
• 일반 목적 유전체 도구와 신규로 개발된 폐수 최적화 도구 간의 변이 탐지 및 계열 유추 성능 비교.
• 데이터 처리 워크플로우의 격차를 규명하고 표준화되고 확장 가능하며 재현 가능한 방법에 대한 권고.
• 다양한 옹모믹스 및 숙주-미생물 상호작용 연구의 통찰을 통합하여 복잡한 폐수 매트릭스 내 바이러스 탐지 향상

실험 결과

연구 질문

• RQ1 임상 검사 데이터 없이 생활용 폐수 유전자 감시가 SARS-CoV-2 변이 및 새로운 계열을 탐지하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ2 폐수 샘플에서 신뢰할 수 있는 바이러스 탐지 및 돌연변이 프로파일링을 방해하는 주요 기술적 장벽은 무엇인가?
• RQ3 기존 생물정보학 도구가 폐수 시퀀싱 데이터에서 얼마나 잘 작동하는가? 임상 또는 환경 유전체학을 위한 도구와 비교해보면 어떻게 되는가?
• RQ4 저카버리지, 분해된, 파편화된 바이러스 RNA를 처리하기 위해 계산 방법을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ5 표준화되고 확장 가능하며 공개 접근이 가능한 생활용 폐수 감시 프레임워크를 구축하기 위한 핵심 요건은 무엇인가?

주요 결과

• WWGS는 임상 데이터 없이도 돌연변이 프로파일 탐지로 기존 SARS-CoV-2 계열을 효과적으로 포착할 수 있다.
• 폐수 내 바이러스 RNA는 종종 분해되어 있으며 농도가 낮아 시퀀싱 커버리지가 열악하고 감지 민감도가 떨어진다.
• 임상 또는 전사체 유전체 데이터를 위해 설계된 기존 생물정보학 도구는 폐수 유전체학의 고유한 데이터 특성으로 인해 최적의 성능을 내지 못한다.
• 폐수 전용 도구는 등장하고 있으나, SARS-CoV-2가 계속 진화하는 상황에서 더 많은 시험 및 검증이 필요하다.
• 표준화된 지침과 계산 파이프라인의 부재로 재현성 향상 및 국가 감시 시스템에의 통합이 저해된다.
• WWGS는 암암리거나 새로운 계열을 탐지할 잠재력을 지녔지만, 고품질의 깊은 커버리지 시퀀싱이 없이선 명확한 계열 유추가 여전히 어려운 도전 과제이다.