Forskare har utvecklat en banbrytande metod för att snabbt identifiera infektiösa och vaccinresistenta varianter av virus och bakterier, inklusive de som orsakar influensa, COVID-19, kikhosta och tuberkulos13. Denna nya teknik, som kallas ”familjeträd”-systemet, använder genetisk sekvensdata för att automatiskt identifiera nya varianter baserat på genetiska förändringar och deras överförbarhet4.
Huvuddrag i den nya metoden
Realtidsövervakning: Metoden möjliggör övervakning av cirkulerande patogener i realtid och automatisk upptäckt av genetiska förändringar i framväxande varianter1.
Bred tillämpbarhet: Tekniken kan användas för ett brett spektrum av virus och bakterier och kräver endast ett litet antal prover från infekterade individer4.
Objektiv analys: Till skillnad från traditionella metoder som förlitar sig på expertpaneler, identifierar detta system nya varianter automatiskt, vilket eliminerar behovet av expertöverläggningar3.
Fördelar och tillämpningar
- Förbättrad sjukdomsövervakning: Metoden fyller luckor i befintliga övervakningssystem, särskilt för sjukdomar utöver COVID-19 och influensa1.
- Snabb respons: Genom att snabbt identifiera nya varianter kan beslutsfattare agera snabbare för att begränsa spridningen6.
- Vaccinutveckling: Informationen kan användas för att utveckla mer effektiva vacciner mot framväxande varianter5.
- Antibiotikaresistens: Systemet kan snabbt upptäcka antibiotikaresistenta varianter, vilket kan vägleda behandlingsstrategier3.
Testresultat
Forskarna har framgångsrikt testat metoden på flera patogener:
- Kikhosta: Tre tidigare oupptäckta varianter av Bordetella pertussis identifierades1.
- Tuberkulos: Två antibiotikaresistenta varianter som för närvarande sprider sig upptäcktes1.
Denna nya metod representerar ett betydande framsteg inom infektionssjukdomsövervakning och kan spela en avgörande roll i att förbättra folkhälsoinsatser mot framväxande patogener8.
Citations:
- https://id-ea.org/scientists-develop-breakthrough-method-to-identify-infectious-variants/
- https://ground.news/article/which-infectious-disease-is-likely-to-be-the-biggest-emerging-problem-in-2025_6f7991
- https://www.labmanager.com/auto-detecting-new-virus-variants-33366
- https://phys.org/news/2024-12-family-tree-auto-variants-infectious.html
- https://www.cam.ac.uk/research/news/system-to-auto-detect-new-variants-will-inform-better-response-to-future-infectious-disease
- https://www.earth.com/news/ai-system-spots-dangerous-disease-variants-before-they-spread/
- https://www.techexplorist.com/new-way-identify-infectious-variants/95245/
- https://theindianpractitioner.com/new-method-to-detect-infectious-variants-revolutionizes-disease-surveillance/
- https://edinburgh-infectious-diseases.ed.ac.uk/news-and-events/latest-news/virus-ancestry-could-aid-bid-predict-next-pandemic-study-finds
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10245235/
- https://thebiomedicalscientist.net/2025/01/30/system-auto-detect-new-variants-pathogens
- https://www.npr.org/sections/goatsandsoda/2022/02/09/1047616658/take-a-look-at-sars-cov-2s-family-tree-its-full-of-surprises
- https://x.com/MicrobesInfo/status/1874818081194713267
- https://www.phgfoundation.org/blog/genomic-surveillance-in-the-roll-out-of-vaccines/
- https://hsph.harvard.edu/news/more-testing-sequencing-key-to-quickly-detecting-new-infectious-disease-variants/
- https://www.cam.ac.uk/stories/varianthunters
- https://www.gen.cam.ac.uk/news/system-auto-detect-new-variants-will-inform-better-response-future-infectious-disease-outbreaks
- https://www.yourweather.co.uk/news/science/system-that-spots-infectious-disease-variants-in-real-time-could-keep-future-pandemics-in-check.html
- https://medicalxpress.com/news/2025-02-advances-ai-world-pandemic.html
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7149777/
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8480178/
- https://www.linkedin.com/posts/marcel-ishimwe-795488247_system-to-auto-detect-new-variants-will-inform-activity-7281189010415243264-646c
- https://www.nature.com/articles/s41576-020-00297-6
- https://www.tandfonline.com/doi/full/10.2144/000114492
- https://www.genomicseducation.hee.nhs.uk/blog/family-matters-top-tips-for-drawing-a-genetic-family-history/
- https://academic.oup.com/brain/article/143/10/2945/5910745
- https://www.reddit.com/r/science/comments/1hrtch5/system_to_autodetect_new_variants_will_inform/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology
- https://varsome.com/about/resources/germline-implementation/
- https://www.cambridge.org/core/browse-subjects/medicine/infectious-disease/listing
- https://www.cam.ac.uk/research/news/scientists-map-how-deadly-bacteria-evolved-to-become-epidemic
- https://www.cambridgeindependent.co.uk/news/genetic-sequencing-approach-could-enable-surveillance-of-pat-9398700/
- https://www.biotechreality.com/2025/01/system-that-can-automatically-detect-novel-variations-will-help-improve-response-to-infectious-disease-epidemics-in-the-future.html
- https://www.kpbs.org/news/news/health/2022/02/09/take-a-look-at-sars-cov-2s-family-tree-its-full-of-surprises
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4912034/
- https://www.innovationnewsnetwork.com/new-auto-detection-system-will-predict-infectious-disease-outbreaks-more-accurately/54225/
- https://www.science.org/content/article/family-trees-hidden-medical-records-could-predict-your-disease-risk
- https://academic.oup.com/cid/article/76/4/738/6652885
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4980761/
- https://academic.oup.com/mbe/article/31/7/1869/2925708
- https://www.nature.com/articles/s41586-022-04394-w
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5125044/
- https://www.nature.com/articles/s41587-023-02024-y
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2330096/
Answer from Perplexity: pplx.ai/share
