اچھی طرح سے تشریح شدہ اگلی نسل کی ترتیب والے ڈیٹا کے تجزیہ سے پتہ چلتا ہے کہ SARS-CoV-2 کے دوبارہ انفیکشن کے بڑھتے ہوئے کیسز Omicron کے ساتھ

SARS-CoV-2 نے بڑے پیمانے پر تبدیلی کی ہے جس کے نتیجے میں عالمی سطح پر انفیکشن میں اضافہ ہوتا ہے۔ Omicron VOC SARS CoV-2 کی سابقہ ​​اقسام کے سامنے آنے والے افراد کو غیر Omicron VOC کے مقابلے میں پہلے سے زیادہ تعدد پر دوبارہ متاثر کرتا ہے۔ Omicron پرائمری انفیکشن اور Omicron reinfection کے ساتھ منسلک ذیلی نسبوں کے تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ Omicron-Omicron reinfection کے واقعات نان Omicron VOC کے ساتھ ابتدائی انفیکشن کے بعد دیکھنے کے مقابلے میں کم وقت کے وقفے سے ہو رہے ہیں۔ ہمارا تجزیہ بتاتا ہے کہ SARS-CoV-2 کا ایک انفیکشن ابھرتے ہوئے Omicron نسبوں سے دوبارہ انفیکشن کے خلاف دفاع کے لیے درکار حفاظتی استثنیٰ پیدا نہیں کر سکتا۔ یہ تجزیہ ایک ہی فرد میں ہونے والے دونوں انفیکشنز پر کلینیکل میٹا ڈیٹا کے ساتھ ڈینش کوہورٹ کی نیکسٹ جنریشن سیکوینسنگ (این جی ایس) سے ممکن ہوا۔ ہم تجویز کرتے ہیں کہ SARS CoV{11}} جینومکس کی موثر نگرانی کو یقینی بنانے، علاج اور ویکسین کی تیاری میں مدد کرنے اور صحت عامہ کی سفارشات کی رہنمائی کے لیے COVID{10} NGS کا تسلسل اور کلینیکل میٹا ڈیٹا کی شمولیت ضروری ہے۔

cistanche tubulosa - مدافعتی نظام کو بہتر بنانا

ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن نے SARS-CoV-2 کے لیے تشویش کی پانچ اقسام (VOC) کو نامزد کیا ہے، وائرس جو COVID کا سبب بنتا ہے-19: الفا، بیٹا، گاما، ڈیلٹا، اور اومیکرون1۔ یہ VOC اور ابھرتی ہوئی شکلیں SARS-CoV-2 وبائی مرض کو ختم کرنے میں ایک اہم رکاوٹ بنی ہوئی ہیں۔ جنریشن سیکوینسنگ (NGS) اور اس کے ساتھ میٹا ڈیٹا کے استعمال نے اس بات کو زیادہ سمجھنے کی اجازت دی ہے کہ VOC میزبان 3–5 کے درمیان کیسے پھیلتا ہے۔ ایویئن انفلوئنزا ڈیٹا شیئرنگ پر عالمی اقدام (GISAID) نے تاریخ3 تک 12 ملین SARS-CoV{10}} سلسلے کی فہرست بنائی ہے۔ اعداد و شمار کے تجزیہ سے پتہ چلتا ہے کہ ہر VOC انفیکشن اور وائرس کی ایک مختلف سطح سے منسلک ہے 4,5 اور یہ کہ ناول کی مختلف حالتیں، بشمول اس وقت گردش کرنے والی مختلف قسمیں، عالمی ویکسینیشن کی کوششوں کے باوجود میزبانوں کو دوبارہ متاثر کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔ تازہ ترین قسم، Omicron، یا B.1.1.529، کو نومبر 2021 میں جنوبی افریقہ اور بوٹسوانا1 میں اس کی ابتدائی شناخت کے فوراً بعد VOC کے طور پر نامزد کیا گیا تھا۔ BA.1، BA.2، اور BA.3 کے Omicron ذیلی نسب اس کے بعد سے پوری دنیا میں پھیل چکے ہیں، ابتدائی غالب Omicron کی مختلف شکلیں بنیں، اس کے بعد 1,8 کے بعد کے ہفتوں میں BA.4 اور BA.5۔ UK9 اور US10 میں استعمال کے لیے حال ہی میں منظور شدہ Omicron مخصوص ویکسین کے استثناء کے ساتھ، DNA، RNA، اور پوری پروٹین ویکسین جو اصل تناؤ کی ترتیب کو استعمال کرتے ہوئے تیار کی گئی ہیں، کو وبائی مرض پر قابو پانے کی کوشش کے حصے کے طور پر استعمال کیا گیا ہے۔ حالیہ مطالعات میں اومیکرون انفیکشن کے نئے کیسز کا جائزہ لیا گیا ہے جس میں ویکسین کی وجہ سے غیر جانبدار اینٹی باڈیز سے فرار ہونے کی نمائش کی گئی ہے، جس کے نتیجے میں 11,12 کے کامیاب انفیکشن کے کیسز میں اضافہ ہوا ہے۔ دسمبر 2019 میں ابتدائی پھیلنے کے بعد سے یہ وائرس VOC میں نمایاں طور پر تبدیل ہو چکا ہے۔ ویکسین کے ذریعے تیار کردہ اینٹی باڈیز جو اسپائیک پروٹین کے ساتھ منسلک ہونے کے قابل ہیں جنہوں نے پچھلی قسموں کو بے اثر کر دیا ہے کم موثر دکھائی دیتے ہیں، اور اینٹی باڈی ٹائٹرز 13,14 وقت کے ساتھ ختم ہو رہے ہیں۔ VOC سے سابقہ ​​نمائش کے نتیجے میں حاصل شدہ اینٹی باڈی ثالثی استثنیٰ کو پہلے Omicron انفیکشن کو روکنے کے لیے کافی سمجھا جاتا رہا ہے، تاہم، کم ہوتی ہوئی اینٹی باڈیز اور مختلف تغیرات کے امتزاج کی وجہ سے، پوسٹ کووڈ-19 استثنیٰ فراہم نہیں کرتا ہے۔ Omicron15 کے ذریعے دوبارہ انفیکشن کے خلاف مکمل تحفظ۔

cistanche سپلیمنٹ کے فوائد - قوت مدافعت میں اضافہ

Omicron اور اس کے ذیلی نسبوں سے وائرل انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن کے جینومکس پر ہمارا مطالعہ SARS-CoV-2 جینومز پر مشتمل ڈنمارک پر مبنی ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتا ہے جس کا تجزیہ NGS کے ذریعے کیا گیا تھا۔ ہر اندراج کو دوبارہ انفیکشن کی موجودگی کے لئے میٹا ڈیٹا کے ساتھ تشریح کیا گیا تھا۔ تجزیہ یہ ظاہر کرتا ہے کہ Omicron VOC کے ذریعے دوبارہ انفیکشن ایک اعلی تعدد پر واقع ہو رہے ہیں جب کہ غیر Omicron VOC کے ذریعے پچھلے دوبارہ انفیکشن کے مقابلے میں۔ ذیلی نسبوں کے مزید تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ Omicron-Omicron reinfection پچھلے غیر Omicron VOC reinfections کے مقابلے میں ایک مختصر وقت کے وقفے سے ہو رہا ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ Omicron ویریئنٹ میزبانوں کو دوبارہ انفیکشن کرنے میں زیادہ قابل اور تیز ہے جتنا ہم نے اب تک وبائی مرض میں دیکھا ہے۔ اتپریورتن کی صلاحیت نئی VOC کی تشکیل کو آگے بڑھا رہی ہے اور اس طرح دوبارہ انفیکشن کی مسلسل نگرانی کی ضرورت ہوگی تاکہ صحت عامہ کی جاری پالیسی کو مطلع کیا جا سکے اور فارماسیوٹیکل طریقوں کو تیار کیا جا سکے۔ یہاں پیش کیا گیا تجزیہ تحقیق کی ایک مثال ہے جو اس مضبوط ڈیٹاسیٹ اور مسلسل جینومک نگرانی کے بغیر ممکن نہیں ہوگا۔ ابھرتے ہوئے وائرل جینوم کے NGS کو مزید تفصیلی میٹا ڈیٹا کے ساتھ دنیا بھر میں جاری رکھنے کی ضرورت ہوگی تاکہ SARS-CoV کی ترقی کے بارے میں بہتر بصیرت حاصل کی جاسکے۔{9}}۔ اس مقصد کو حاصل کرنے کے لیے ہر متاثرہ یا دوبارہ متاثرہ فرد کے وائرل جینوم کی ترتیب، میٹا ڈیٹا، اور طبی صحت کے ریکارڈ کو پہنچانے والے الگ الگ ڈیٹاسیٹس کا اتحاد ضروری ہوگا۔

نتائج

SARS-CoV-2 اگلی نسل کی ترتیب کا ڈیٹا

cistanche سپلیمنٹ کے فوائد - مدافعتی نظام کو مضبوط کرنے کا طریقہ

Cistanche Enhance Immunity مصنوعات دیکھنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

【مزید پوچھیں】 ای میل:cindy.xue@wecistanche.com / واٹس ایپ: 0086 18599088692 / وی چیٹ: 18599088692

ہم GISAID کے ذریعے قابل رسائی ڈینش COVID-19 جینوم کنسورشیم کے اپنے تجزیے کی اطلاع دیتے ہیں جس نے VOCs میں میزبانوں کے دوبارہ انفیکشن کے انفرادی کیسز کا جائزہ لیا، بشمول ذیلی نسب 3۔ فی الحال 1 مارچ 2020 سے 28 اگست 2022 تک 21,708 دوبارہ انفیکشن کے اندراجات دستیاب ہیں۔ ہر اندراج میں دوسرے انفیکشن کے وائرل جینوم کے NGS تسلسل کے ساتھ ایک ہی فرد کے ابتدائی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن دونوں کی صحیح جمع کرنے کی تاریخ کی اطلاع دی گئی ہے۔ بنیادی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن کے وقت پوائنٹس کو میزبان میٹا ڈیٹا کے طور پر ریکارڈ کیا گیا تھا، جس سے انفیکشن کے درمیان کی مدت کی پیمائش کی جا سکتی ہے۔ ڈیٹاسیٹ اندراجات کے ایک چھوٹے سے حصے (7595) نے دونوں انفیکشنز کے وائرل پینگو نسب کی اطلاع دی، جمع کرنے کی تاریخ کے علاوہ، اور ایک ہی فرد سے ابتدائی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن کے نمونوں کے لیے NGS ڈیٹا۔ پینگو نسب کا نام NGS کا استعمال اس کی جینومک ساخت کی بنیاد پر وائرس کی فائیلوجنیٹک درجہ بندی کرنے کے لیے کرتا ہے جس کی وجہ سے وائرل تناؤ کی شناخت ہوتی ہے 16,17۔ ڈیٹاسیٹ کی اکثریت کے پاس ابتدائی انفیکشن کے لیے NGS ڈیٹا نہیں تھا اور اس کی بجائے ریورس ٹرانسکرپٹیز پولیمر چین ری ایکشن (rtPCR) پر انحصار کیا گیا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا رپورٹ کردہ تاریخ کو یہ مضمون SARS-CoV-2 کے لیے مثبت تھا۔ آر ٹی پی سی آر ٹیسٹ وائرل پینگو نسب کی وضاحت نہیں کرتا ہے، اور اس وجہ سے وہ نمونے تصویر 1 میں دکھائے گئے تجزیہ میں شامل نہیں کیے گئے تھے۔ چونکہ نمونوں میں ابھی بھی تصدیق شدہ ابتدائی انفیکشن موجود تھا، اس لیے وہ صرف تصویر 2a میں شامل کیے گئے تھے، جیسا کہ NGS دوبارہ انفیکشن نے تجزیے کے لیے درکار مختلف پینگو نسب کی تصدیق فراہم کی۔ مقدمات کا ایک چھوٹا ذیلی سیٹ، 70، (<1% of total cases) had identical Pango lineages for the initial infection and reinfection. These cases were removed from the dataset because they did not satisfy the strict Pango lineage filtering methodology. This threshold was chosen because even with small nucleotide or amino acid differences within the same Pango lineage, those entries could be consistent with persistent and unresolved infection rather than reinfection18.

ریفیکشن کیس فیصد اور متغیر کے لحاظ سے وقفے۔

پینگو نسب کے اعداد و شمار کے ساتھ دریافت اور رپورٹ کیے گئے ہر NGS کی خصوصیت والے VOC کے لیے، ہم نے Omicron VOC (p < 0.0001، Chi اسکوائرڈ ٹیسٹ) (تصویر 1a) کے ساتھ دوبارہ انفیکشن کے حق میں بڑھتی ہوئی دوبارہ انفیکشن فریکوئنسی پائی۔ اصل وائرل تناؤ سے متاثر ہونے والے 26% افراد نے بعد میں آنے والی مختلف حالتوں کے ساتھ تیزی سے زیادہ انفیکشن کی تعدد ظاہر کی۔ ابتدائی طور پر الفا ویرینٹ سے متاثر ہونے والوں میں الفا کی وجہ سے دوبارہ انفیکشن کا کوئی کیس نہیں تھا۔ تاہم، ڈیلٹا (2.3%، 169 کیسز) اور اومیکرون (25.1%، 1875 کیسز) سے دوبارہ انفیکشن کی بڑھتی ہوئی تعدد دیکھی گئی (تصویر 1a)۔ ابتدائی طور پر ڈیلٹا سے متاثر ہونے والوں کے لیے، ڈیلٹا ویرینٹ کی وجہ سے دوبارہ انفیکشن محدود تھا (<1%, 18 cases), but 41% (3060 cases) were reported for Omicron variant reinfections. Thus far in the pandemic, reinfection within the same variant but different sub-lineages, other than for Omicron, was found to be small (0.3%, 24 cases), yet a higher number of individuals initially infected with Omicron report reinfection due to Omicron sublineages (4.6%, 340 cases). There is a high frequency of reinfection with Omicron among all those reinfected since March 2020, during which time a total of 93.2% reinfections were due to Omicron. These results suggest that primary infection with either the Original, Alpha, or Delta variant does not provide sufficient protection against reinfection, in particular for an Omicron reinfection.

cistanche سپلیمنٹ کے فوائد - مدافعتی نظام کو مضبوط کرنے کا طریقہ

اس کی مزید تفتیش کرنے کے لیے، ہم نے Omicron-to Omicron reinfection کے معاملات کو ان کے بڑے ذیلی نسب کے عہدہ (تصویر 1b) کے ذریعے ترتیب دیا۔ BA.2، BA.4، اور BA.5 نسب دوسرے Omicron نسبوں کے مقابلے میں اسپائک امینو ایسڈ کی ترتیب کو قریب سے بانٹتے ہیں۔ BA.2 اور BA.4 اور BA.5 دونوں کے درمیان سپائیک پروٹین میں صرف تین تغیراتی فرق ہیں: del69-70, L452R، اور F486V8۔ اس مماثلت کے باوجود، Omicron-to-Omicron reinfections کی ایک اعلی تعدد مشاہدہ شدہ شمار کی تقسیم اور متوقع شمار کی تقسیم کے درمیان ایک اہم فرق کے ساتھ رپورٹ کی گئی، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ Omicron ذیلی نسبوں کے درمیان دوبارہ انفیکشن کے لیے کوئی تعلق ہے اور اس کی وجہ یہ نہیں ہے۔ موقع (p < 0.0001، Chi-squared test) (تصویر 1b)۔ ابتدائی طور پر BA.1 ذیلی نسب سے متاثر ہونے والے افراد میں Omicron-to-Omicron reinfections کی اعلی تعدد (62%, 211 کیسز) کے ساتھ دوسرے انفیکشنز بنیادی طور پر BA.2 (20%، 68 کیسز) یا BA کی وجہ سے ہوتے ہیں۔ .5 (30%، 102 کیسز) (تصویر 1b)۔ اسی طرح، ابتدائی طور پر BA.2 سے متاثر ہونے والے افراد نے BA.5 (26.2%، 89 کیسز) (تصویر 1b) کے ساتھ نسبتاً زیادہ انفیکشن (38%، 129 کیسز) کو دکھایا۔ تصویر 1b میں "دیگر" کے طور پر نامزد ہونے والے انفیکشن میں نسب کی وضاحت کرنے والا کوئی عام نام نہیں تھا۔ دوبارہ انفیکشن کی اعلی تعدد یہ بتاتی ہے کہ BA.1 یا BA.2 اور BA.5 سپائیک پروٹین میں خصوصیت کا فرق اتنا زیادہ ہے کہ انفیکشن کے بعد BA.1 یا BA.2 سے اینٹی باڈیز کو BA سے منسلک کرنے کی صلاحیت کو روک سکتا ہے۔ .5 سپائیک پروٹین12,16۔ BA.1، BA.4، اور دیگر کم تشریح شدہ Omicron متغیرات کے نسبوں میں BA.2 اور BA.5 کے مقابلے دوبارہ انفیکشن کی کم سطح تھی۔

تصویر 1 ریفیکشن کیس فیصد اور وقفے بذریعہ متغیر۔ ایک ہیٹ میپ ڈنمارک میں ابتدائی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن دونوں کے لئے دو مختلف حالتوں کے درمیان کل دوبارہ انفیکشن کی تعدد کو ظاہر کرتا ہے۔ خام شمار قوسین میں تعدد قدر کے نیچے دکھائے گئے ہیں۔ خالی سفید چوکوں کے لیے کوئی ڈیٹا دستیاب نہیں تھا۔ n=7467 دوبارہ انفیکشن کے معاملات۔ b ہیٹ میپ ایک ابتدائی Omicron انفیکشن اور دوسرے Omicron انفیکشن کے درمیان ڈنمارک میں sub-linage کے ذریعے دوبارہ انفیکشن کی فریکوئنسی دکھا رہا ہے۔ خام شمار قوسین میں تعدد قدر کے نیچے دکھائے گئے ہیں۔ خالی سفید چوکوں کے لیے کوئی ڈیٹا دستیاب نہیں تھا۔ n=340 Omicron سے Omicron دوبارہ انفیکشن کے معاملات۔ c Scatterplot ڈنمارک میں مختلف اقسام کے پہلے اور دوسرے انفیکشن کے کیسز (ہفتوں) کے درمیان کا وقت دکھا رہا ہے۔ گروہوں کے ذرائع سیاہ سلاخوں کے ساتھ دکھائے گئے ہیں۔ سرخ مربع متن میں مذکور ابتدائی Omicron-to-Omicron مقدمات کی ایک بڑی تعداد کو نمایاں کرتا ہے جو ایک 10-ہفتہ کی مدت سے پہلے پیش آیا تھا۔ n=7467 دوبارہ انفیکشن کے معاملات۔ d ڈنمارک میں نسب کے لحاظ سے Omicron-to-Omicron انفیکشنز کے کیسز (ہفتوں) کے درمیان وقت کے لیے Scatterplot۔ گروہوں کے ذرائع سیاہ سلاخوں کے ساتھ دکھائے گئے ہیں۔ سرخ مربع ابتدائی Omicron-to-Omicron کیسز کو نمایاں کرتا ہے جو متن میں مذکور ہیں جو ایک مخصوص ذیلی نسب کے لیے 10-ہفتے کی مدت سے پہلے ہوتے ہیں۔ n=340 Omicron-to-Omicron دوبارہ انفیکشن کے معاملات۔

تصویر 2 دوبارہ انفیکشن فیصد اور ترتیب شمار۔ وقت کے ساتھ ساتھ ایک ڈنمارک کی ترتیب کی فیصدیں مختلف قسم کے ذریعہ لائن پلاٹ کے طور پر پیش کی جاتی ہیں جس میں بار پلاٹ اوورلے کے ساتھ دوسرے انفیکشن فیصد کی نمائندگی ہوتی ہے جس میں NGS اور rtPCR ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔ b ایک ماہ کے وقفوں کے دوران براعظم کے لحاظ سے عالمی سطح پر ترتیب وار شمار۔ اعداد و شمار کو ضمنی اعداد و شمار 2 میں ایک ماہ کی مدت کے دوران ترتیب دیئے گئے مقدمات کے فیصد کے طور پر بھی دکھایا گیا ہے۔

انفیکشن کے بعد اینٹی باڈیز کو بے اثر کرنے میں کمی اس بات پر تشویش کا باعث بنتی ہے کہ کسی فرد میں قدرتی استثنیٰ کتنی دیر تک قائم رہے گا۔ پری اومیکرون ماڈلز نے انفیکشن کے بعد کی ابتدائی استثنیٰ کی 90% سے زیادہ تاثیر کا تخمینہ لگایا، لیکن یہ تخمینے 108 ہفتوں کے بعد 10% سے کم ہو گئے۔ اعداد و شمار 1c اور d پہلے اور دوسرے VOC کے انفیکشن کے درمیان کا وقت دکھاتے ہیں جو وبائی مرض میں دیکھے گئے ہیں۔ وبائی امراض میں ان کے ظہور، پھیلاؤ اور غلبہ کے وقت کی وجہ سے مختلف VOC کے درمیان دوبارہ انفیکشن کے لیے وقت بڑھانے کا مرحلہ وار رجحان ظاہر ہوتا ہے (تصویر 1c)۔ خاص طور پر، Omicron سے Omicron کے دوبارہ انفیکشن کے واقعات ابتدائی انفیکشن کے 3 ہفتوں بعد ظاہر ہوتے ہیں، جس کا اوسط 22 ہفتے ہوتا ہے (تصویر 1c)۔ ان Omicron-to-Omicron reinfections میں سے، کل 340 (14.7%) کیسز میں سے 50 ابتدائی انفیکشن کے 10 ہفتوں کے اندر ہوتے ہیں۔ تصویر 1c میں سرخ باکس سے نشان زد۔ ان Omicron-to-Omicron reinfections کے درمیان وقت کی اہمیت کے لیے ایک ٹی ٹیسٹ کیا گیا جو 10 ہفتوں سے پہلے اور بعد میں ہوتا ہے۔ یہ دو ذیلی گروپ دوبارہ انفیکشن کے اوسط اوقات کی اہمیت کو ظاہر کرتے ہیں (p <0.0001، 95% CI: 17.17–20.19)۔ اس کے نتیجے میں مزید تجزیہ کیا گیا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ Omicron-Omicron reinfection گروپ کے اندر اس اہم بائیموڈل تقسیم کا کیا سبب ہو سکتا ہے۔ تصویر 1c سے یہ دوبارہ انفیکشن تصویر 1d میں ذیلی نسب کے ذریعہ ترتیب دیئے گئے ہیں۔ 10 ہفتوں سے پہلے دوبارہ انفیکشن کا واقعہ، تصویر 1d میں سرخ باکس سے نشان زد، بنیادی طور پر پہلے BA.1 اور پھر BA.2 کے ساتھ دوبارہ انفیکشن سے منسلک ہوتا ہے۔ تغیر (ANOVA) کا تجزیہ ان گروپوں کے درمیان تصویر 1d میں کیا گیا تھا (ضمنی ڈیٹا 1) ڈیٹاسیٹ میں نمونوں کے پینگو نسب کو ظاہر کرنے کے لیے بائیو انفارمیٹکس کا استعمال کرتے ہوئے NGS ڈیٹا کی دستیابی کی وجہ سے اکثریت کے ذرائع میں فرق کے درمیان اہمیت کو ظاہر کرتا ہے۔ .

دوبارہ انفیکشن کیس فیصد

NGS اور rtPCR دونوں نمونوں کے مشترکہ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا ہے، پچھلے سال کے دوسرے VOCs کے مقابلے پچھلے آٹھ مہینوں (2021 سے جولائی 2022) میں دوبارہ انفیکشنز کی ایک بڑی تعداد کی اطلاع دی گئی ہے (تصویر 1) 2a)۔ ڈنمارک میں کل انفیکشن کے خلاف Omicron ذیلی نسبوں کا تناسب ضمنی انجیر میں تفصیل سے ہے۔ 1. عالمی اومیکرون انفیکشن کی لہر کے دوران، ڈنمارک میں جولائی 2022 میں کل نمونے لیے گئے کیسز کے دوبارہ انفیکشن کا 19.5 فیصد چوٹی کا تناسب تھا۔ یہ فرق Omicron VOC میں وبائی مرض کے بڑھنے کے دوران مشاہدہ کیے گئے دوبارہ انفیکشن کی اعلی سطح کو نمایاں کرتا ہے۔ مزید برآں، اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ جب انفیکشن کی غالب شکل ڈیلٹا اور اومیکرون کے درمیان تقریباً یکساں طور پر 50 فیصد تقسیم کی گئی تھی، تو دوبارہ انفیکشن کی یکساں تقسیم نہیں تھی۔ اس وقت، دسمبر 2021 میں دوبارہ انفیکشن ڈیلٹا کی وجہ سے 0.6% کیسز میں اور Omicron کی وجہ سے 1.6% کیسز میں ہوئے۔ ڈیلٹا اور اومیکرون کے درمیان یہ ایک اہم تلاش ہے کیونکہ اس کے ظاہر ہونے کا امکان تقریباً ایک جیسا تھا، لیکن دوبارہ انفیکشن کا امکان نہیں تھا۔

بحث

دستیاب علاقائی ڈیٹا کے اس سنیپ شاٹ کے اندر ہمارے نتائج دو بنیادی تصورات کو واضح کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، افراد کو SARS-COV سے دوبارہ انفیکشن کیا جا رہا ہے-2، اور Omicron-to-Omicron کے دوبارہ انفیکشن پچھلے VOC سے منسلک دوبارہ انفیکشن کے مقابلے میں زیادہ تعدد کے ساتھ قریب تر ہوتے دکھائی دیتے ہیں۔ متعدد پچھلے مطالعات میں SARS-CoV-2 میں دوبارہ انفیکشن کی تعدد کی جانچ پڑتال کی گئی ہے، بشمول Omicron، اور جب کہ اس قسم کے مطالعے قابل قدر بصیرت فراہم کرتے ہیں وہ اکثر PCR ڈیٹا تک محدود ہوتے ہیں، اور Pango نسب کو متعین نہیں کرتے ہیں۔ اس طرح وبائی مرض کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے کی صلاحیت کو محدود کرنا۔ دوسرا، وائرل انفیکشن کی شرحوں اور ویکسین کی افادیت میں مسلسل تبدیلیوں کا مشاہدہ کرنے کے لیے مریض کے طبی میٹا ڈیٹا کے ساتھ NGS کی مسلسل ضرورت ہے۔ موثر جینومک ٹریکنگ ہمیں وائرل انفیکشن کے رجحانات کو سمجھنے اور ابھرتے ہوئے VOCs کے موجودہ خطرے کی سطح کا جائزہ لینے کی اجازت دیتی ہے۔ ہم نے دنیا بھر میں سائنسی تعاون کی ایک بے مثال سطح دیکھی ہے جس کا مقصد متاثرہ افراد سے وائرل ہونے والی ترتیب کو حاصل کرنا ہے تاکہ عوام کا سامنا کرنے والا ڈیٹا بیس بنایا جا سکے۔ اس تعاون نے عوام کے لیے قیمتی ڈیٹا دستیاب کرایا ہے تاکہ ہم وائرل جینومکس میں ہونے والی تبدیلیوں کی نگرانی کر سکیں، وبائی امراض کا مطالعہ کر سکیں، صحت عامہ کی پالیسی کی رہنمائی کر سکیں، اور ویکسین کے ڈیزائن سے آگاہ کر سکیں۔ اگرچہ اس تجزیے کے وقت GISAID کے پاس 12 ملین سے زیادہ ترتیب دستیاب ہیں، موجودہ ترتیب کی شرحیں نمایاں طور پر کم ہو رہی ہیں۔ براعظم کے لحاظ سے NGS شماروں کی خرابی شمالی امریکہ اور یورپ میں حالیہ کمی کے ساتھ دکھائی گئی ہے (تصویر 2b)۔ یہ کمی ہماری سائنسی کمیونٹی کی SARS-CoV-2 اور COVID-19 کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کو منفی طور پر متاثر کرتی ہے کیونکہ Pango نسب کا ڈیٹا صرف NGS ڈیٹا سے تیار کیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، فی الحال دستیاب جینومک ترتیب کو اکثر ابتدائی انفیکشن یا دوبارہ انفیکشن کے طور پر رپورٹ کیا جاتا ہے، لیکن ابتدائی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن این جی ایس ڈیٹا کو عام طور پر ایک ہی فرد کے لیے ایک ساتھ رپورٹ نہیں کیا جاتا ہے۔ ڈنمارک ڈیٹاسیٹ NGS ڈیٹا فی فرد کی رپورٹنگ کی اہمیت کو واضح کرتا ہے، ایک ذریعہ کے طور پر دوبارہ انفیکشن کے خطرے کا تجزیہ کرنا۔ یہ GISAID ڈیٹا بیس کے اندر ایک منفرد گروہ ہے کیونکہ اس مطالعے میں ڈنمارک سے 21,708 اچھی طرح سے تشریح شدہ جینوم استعمال کیے گئے تھے۔ 2 سے کم،000 اضافی تشریح شدہ ریفیکشن جینوم پوری دنیا میں دستیاب تھے جن میں دوبارہ انفیکشن کی تفصیل کی محدود سطح تھی اور اکثر مریضوں کے روابط غیر حاضر تھے۔ اس مطالعے کا سائز، نیز ڈنمارک کا نسبتاً سائز اور آبادی کی کثافت، تجزیوں میں تعصبات کو کم کرنے میں مدد فراہم کرتی ہے۔ چونکہ نہ صرف دوسرے انفیکشن بلکہ تیسرے اور چوتھے انفیکشن کے لیے دوبارہ انفیکشن عام ہوتا جا رہا ہے، اس لیے دنیا بھر میں رپورٹ کردہ ڈیٹا دوبارہ انفیکشن کے بارے میں مزید بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔ مزید برآں، دائمی انفیکشن کا وقت کے ساتھ نمونوں پر متعدد NGS تجزیوں کے ساتھ قریب سے تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ یہ سمجھا جا سکے کہ وائرس کسی مخصوص میزبان میں کیسے تیار ہوتا ہے۔

دوبارہ انفیکشن بیرونی، غیر حیاتیاتی تعصبات جیسے لاک ڈاؤن کی مدت اور حفاظتی اقدامات جیسے ماسک، ویکسین اور مختلف پابندیوں سے متاثر ہو سکتا ہے۔ ڈنمارک میں 11 مارچ 2020 کو ایک قومی لاک ڈاؤن نافذ کیا گیا تھا، جس کے دوبارہ کھلنے کے دو مراحل جلد ہی 6 اپریل اور 27 مئی کو رونما ہوئے۔ دوسرا قومی لاک ڈاؤن 16 دسمبر 2020 کو دو مرحلوں میں 16 فروری اور 1 مارچ 2021 کو دوبارہ کھولنے کے ساتھ لگایا گیا۔ تمام پابندیاں، جیسے ماسک کی ضروریات، اجتماعات پر سائز کی حد، اور کاروباری آپریشن کی پابندیاں ستمبر 2021 میں ہٹا دی گئیں۔ دسمبر 2021 سے فروری 2022 تک وائرل پھیلاؤ کو کم کرنے میں مدد کے لیے ان پابندیوں کو بحال کرنے کے باوجود، اس عرصے کے دوران دیکھے گئے 7084 Omicron reinfection کے کیسز میں 1.5 سے 6% تک اضافہ ہوا، جو دوبارہ انفیکشن کی سطح پہلے نہیں دیکھی گئی تھی (تصویر 2a)۔ ڈنمارک دنیا کا پہلا ملک بن گیا جس نے 15 مئی 2022 تک اپنے حفاظتی ٹیکے لگانے کے پروگرام کو روک دیا۔ استدلال میں کہا گیا کہ ملک کے 81% کو ویکسین لگائی گئی تھی اور 62% کو فروری 2022 تک تیسرا بوسٹر ملا تھا۔ ویکسینیشن پروگرام کو ختم کرنا ممکنہ طور پر بنیادی انفیکشن اور دوبارہ انفیکشن کی شرح میں اضافے کا سبب بن سکتا ہے کیونکہ ڈنمارک 21-24 میں غیر ویکسین والے افراد کا کافی حصہ اب بھی موجود ہے۔ COVID-19 وبائی مرض میں ایک تشویش یہ ہے کہ ویکسین شدہ افراد میں مختلف قسموں اور ان کے ذیلی نسبوں سے متاثر ہونے والے اینٹی باڈی ٹائٹرز 13,14 کو غیرجانبدار کرنے کی وجہ سے انفیکشنز واقع ہوں گے۔ ہم اپنے مطالعے میں اس کا تجزیہ نہیں کر سکے کیونکہ میٹا ڈیٹا کے ساتھ ویکسین کی قسم، موصول ہونے والی خوراکوں کی تعداد، اور انتظامیہ کی تاریخ غیر موجود تھی۔ ویکسینیشن میٹا ڈیٹا اور مزید، جیسے کہ عمر یا پہلے سے موجود صحت کی حالتیں، ہر معاملے کی بنیاد پر تحفظ یا خطرے کی سطح پر دوبارہ انفیکشن کے تجزیے کی اجازت دے سکتی ہیں۔ مطالعہ نے اس قسم کے میٹا ڈیٹا کو Omicron reinfection analysis کے لیے استعمال کیا ہے، لیکن NTPCR25,26 کے بدلے میں Pango نسب کی وضاحت کرنے والا NGS ڈیٹا غائب ہے۔ قطر میں ایک تجزیہ rtPCR کے ذریعے محدود تھا لیکن اس نتیجے پر پہنچا کہ BA.4 یا BA.5 کے خلاف پچھلے غیر Omicron انفیکشن سے معمولی سطح پر موجود تھا لیکن Omicron انفیکشن کے بعد زیادہ مضبوط تھا۔ افراد اب بھی انفیکشن کے پہلے قسم سے قطع نظر دوبارہ انفیکشن کرنے کے قابل تھے، لیکن دلچسپ بات یہ ہے کہ ویکسین لگائے گئے افراد کے لیے اس میں زیادہ تبدیلی نہیں آئی۔ ویکسین شدہ افراد کو دوبارہ انفیکشن کے خلاف تھوڑا زیادہ تحفظ حاصل کرنے کا مشورہ دیا گیا تھا۔ قطر میں ہونے والے مطالعے کے نتائج ایک مثبت rtPCR ٹیسٹ کے ذریعے اخذ کیے گئے ہیں جو ایک عام اسپائیک پروٹین ڈیلیٹ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو غالب قسم، BA.4 یا BA.5 کی تاریخ سے منسلک ہے۔ چونکہ یہ حذف متعدد Omicron ذیلی نسبوں، BA.4، اور BA.5 میں موجود ہے، انہیں NGS20 کے ذریعے Pango نسب کی تصدیق کے بغیر تجزیہ کے لیے الگ نہیں کیا جا سکتا۔ ہمارا پختہ یقین ہے کہ SARS CoV-2 نمونوں کی اگلی نسل کی ترتیب کو میزبان کی وضاحت کرنے والے میٹا ڈیٹا کے اضافے کے ساتھ جاری رہنا چاہیے۔ اگرچہ ترتیب میں کمی سے متعلق ہے، ایک سے زیادہ ذرائع پر ایک انسان کے ڈیٹا کا انضمام COVID-19 کے ارد گرد نئی بصیرتیں دریافت کرنے کے لیے ایک ضروری پیشرفت ہے۔ مثال کے طور پر، وائرل جینوم کی شناخت کے لیے اگلی نسل کی ترتیب، عمر اور پہلے سے موجود حالات کی جانچ کرنے کے لیے میڈیکل ریکارڈ، اور وقت اور دوبارہ انفیکشن کی کیفیت کو ٹریک کرنے کے لیے میٹا ڈیٹا کو لنک کرنا ضروری ہے۔

cistanche پلانٹ میں مدافعتی نظام میں اضافہ

دوبارہ انفیکشن کے معاملے میں، انفیکشن کے درمیان وقت اور ہر انفیکشن کے وائرل جینوم کی ساخت دونوں کی خصوصیت والی معلومات کو ترتیب دینا صحت عامہ کی درست سفارشات سے آگاہ کرنے اور موثر، دیرپا دواسازی کو ڈیزائن کرنے کے لیے اہم ہے۔ ہمارا مطالعہ بتاتا ہے کہ Omicron VOC کے ساتھ دوبارہ انفیکشنز زیادہ تعدد اور کم وقت کے وقفے سے ہو رہے ہیں جو کہ وبائی امراض کے دوران پہلے دوسرے VOC کے لیے مشاہدہ کیا گیا تھا۔ صحت عامہ کے پالیسی سازوں کے لیے اس کے اہم مضمرات ہیں۔ یہاں پیش کیا گیا تجزیہ تحقیق کی ایک مثال ہے جو اس مضبوط ڈیٹاسیٹ کے بغیر ممکن نہیں ہو گا جس کے لیے دنیا بھر میں NGS جاری رکھنے کی ضرورت ہوگی اور ڈیٹا سیٹس کے اتحاد سے ہر متاثرہ یا دوبارہ متاثرہ فرد کے وائرل جینوم کی ترتیب، میٹا ڈیٹا، اور طبی صحت کو مزید بہتر بنایا جائے گا۔ ریکارڈز

ہمارے مطالعے سے پتہ چلتا ہے کہ Omicron VOC کے ساتھ دوبارہ انفیکشن زیادہ تعدد اور کم وقت کے وقفے سے ہو رہے ہیں جو پہلے وبائی امراض کے دوران دوسرے VOC کے لیے مشاہدہ کیا گیا تھا۔ تاہم، وائرس کے پھیلاؤ کو ماپنے اور اس کی مقدار درست کرنے کی ہماری صلاحیت تیزی سے کم ہو گئی ہے کیونکہ فنڈنگ ​​میں کمی/ قابلیت/ مریضوں کے نمونوں کو مسلسل ترتیب دینے کی وجہ سے۔

حوالہ جات

1. ویانا، آر وغیرہ۔ جنوبی افریقہ میں SARS-CoV-2 Omicron ویرینٹ کا تیزی سے پھیلنا۔ فطرت 603، 679–686 (2022)۔

2. Oliu-Barton، M. et al. مؤثر ویکسین کی موجودگی میں SARS-CoV-2 کا خاتمہ بمقابلہ تخفیف۔ لینسیٹ گلوب۔ ہیلتھ 10، e142–e147 (2022)۔

3. کھرے، ایس وغیرہ۔ وبائی ردعمل میں GISAID کا کردار۔ چین سی ڈی سی ہفتہ وار۔ 3، 1049–1051 (2021)۔

4. Gómez, CE, Perdiguero, B. & Esteban, M. Emerging SARS-CoV-2 مختلف قسمیں اور SARS-CoV-2/COVID-19 کے خلاف عالمی ویکسینیشن پروگراموں میں اثرات۔ ویکسین 9، 243 (2021)۔

5. وو، ایچ وغیرہ۔ نیوکلیو کیپسڈ میوٹیشنز R203K/G204R SARS-CoV-2 کی انفیکشن، تندرستی اور وائرس کو بڑھاتے ہیں۔ سیل ہوسٹ مائکروب 29, 1788–1801.e6 (2021)۔

6. رحمان، ایس وغیرہ۔ قدرتی طور پر متاثرہ اور ویکسین شدہ افراد میں COVID-19 دوبارہ انفیکشن۔ سائنس Rep. 12, 1438 (2022)۔

7. Pulliam, JRC et al. جنوبی افریقہ میں Omicron کے ظہور سے وابستہ SARS-CoV-2 کے دوبارہ انفیکشن کا بڑھتا ہوا خطرہ۔ سائنس 376، eabn4947 (2022)۔

8. Tegally، H. et al. جنوبی افریقہ میں SARS-CoV-2 Omicron نسب BA.4 اور BA.5 کا ظہور۔ نیٹ میڈ. 28، 1785–1790 (2022)۔

9. Mahase, E. Covid-19: UK موسم خزاں کے بوسٹر پروگرام کے حصے کے طور پر Moderna کی omicron BA.1 ویکسین متعارف کرائے گا۔ BMJ 378, o2038 (2022)۔

10. سی ڈی سی۔ CDC پہلے اپ ڈیٹ شدہ COVID{1}} بوسٹر کی تجویز کرتا ہے۔ https://www. cdc.gov/media/releases/2022/s0901-covid-19-booster.html (2022)۔

11. یو، جے وغیرہ۔ SARS-CoV-2 Omicron BA.1 اور BA.2 مختلف حالتوں کو غیر جانبدار کرنا۔ این انگلش جے میڈ 386، 1579–1580 (2022)۔

12. Tuekprakhon، A. et al. ویکسین اور BA.1 سیرم سے SARS-CoV-2 Omicron BA.4 اور BA.5 کا اینٹی باڈی فرار۔ سیل 185، 2422–2433.e13 (2022)۔

13. Kurhade، C. et al. Omicron BA.1, BA.2, اور BA.3 SARS CoV-2 کو BNT162b2 ویکسین کی 3 خوراکوں سے غیر جانبدار کرنا۔ نیٹ کمیون 13، 3602 (2022)۔

14. Woodbridge, Y., Amit, S., Huppert, A. & Kopelman, NM وائرل لوڈ ڈائنامکس آف SARS-CoV-2 ڈیلٹا اور اومیکرون ویریئنٹس کے بعد ویکسین کی متعدد خوراکوں اور پچھلے انفیکشن کے بعد۔ نیٹ کمیون 13، 6706 (2022)۔

15. گولڈ برگ، Y. et al. SARS-CoV سے قدرتی اور ہائبرڈ قوت مدافعت کا تحفظ اور انحطاط-2۔ این انگلش جے میڈ 386، 2201–2212 (2022)۔

16. Rambaut، A. et al. جینومک ایپیڈیمولوجی کی مدد کے لیے SARS-CoV-2 نسبوں کے لیے ایک متحرک نام کی تجویز۔ نیٹ مائکروبیول 5، 1403–1407 (2020)۔

17. O'Tool, Á., et al. پینگولن ٹول کا استعمال کرتے ہوئے ابھرتی ہوئی وبائی بیماری میں وبائی امراض کے سلسلے کی تفویض۔ وائرس ارتقاء۔ 7، veab064 (2021)۔

18. Weigang، S. et al. SARS-CoV-2 کا ایک امیونو دبانے والے COVID-19 مریض میں مدافعتی فرار کی مختلف حالتوں کے ذریعہ کے طور پر میزبان ارتقاء کے اندر۔ نیٹ کمیون 12، 6405 (2021)۔

19. پریلامین، ایم۔ ایک کورونا وائرس انفیکشن دوسرے کو دور کرتا ہے—لیکن صرف اس صورت میں جب یہ ایک جیسا ہو۔ فطرت https://doi.org/10.1038/d41586-022-01914-6 (2022)

20. Altarawneh، HN et al. Omicron BA.4 اور BA.5 ذیلی اقسام کے خلاف پچھلے SARS-CoV-2 انفیکشن کا حفاظتی اثر۔ این انگلش J. Med 387, 1620–1622 (2022)۔

21. Danielsen, S., Joensen, A., Andersen, PK, Madsen, T. & Strandberg-Larsen, K. ڈنمارک میں COVID-19 لاک ڈاؤن کے بعد نوجوان بالغوں میں خود کو چوٹ، خودکشی اور کھانے کی خرابی کی علامات۔ نیٹ ہم برتاؤ۔ https://doi. org/10.1038/s41562-022-01511-7۔ (2023)

22. پیلٹیئر ای. ڈنمارک، وائرس کے کیسز سے بھرا ہوا، 'برنگ اٹ آن' رویہ اپناتا ہے۔ نیویارک ٹائمز https://www.nytimes.com/2022/02/08/world/ europe/denmark-covid-infections.html (2022)۔

23. Ellyatt H. ڈنمارک پہلا ملک بن گیا جس نے اپنے COVID-19 ویکسینیشن پروگرام کو روک دیا۔ CNBC https://www.cnbc.com/2022/04/28/denmark-the-first country-to-halt-its-covid-vaccination-program.html (2022)۔

24. کیسز میں اضافے کے باوجود ڈنمارک کووِڈ پابندیاں ہٹا دی گئیں۔ بی بی سی https://www. bbc.com/news/world-europe-60215200 (2022)۔

25. Eythorsson, E., Runolfsdottir, HL, Ingvarsson, RF, Sigurdsson, MI اور Palsson, R. آئس لینڈ میں Omicron Wave کے دوران SARS-CoV-2 کے دوبارہ انفیکشن کی شرح۔ JAMA نیٹو۔ کھولیں 5، e2225320 (2022)۔

26. Carazo، S. et al. کیوبیک، کینیڈا میں میسنجر RNA – ویکسین شدہ اور غیر ویکسین شدہ افراد کے درمیان Omicron ویرینٹ کے ساتھ دوبارہ انفیکشن کے خلاف پہلے SARS-CoV-2 انفیکشن کا تخمینی تحفظ۔ JAMA نیٹو۔ کھولیں 5, e2236670 (2022)۔

27. فلاحی، ایس اور کینرکوہی، اے کووڈ-19 دوبارہ انفیکشن: طویل عرصے تک شیڈنگ یا حقیقی دوبارہ انفیکشن؟ N. مائکروبس N. انفیکشن۔ 38، 100812 (2020)۔

28. Burkholz، S. et al. کوڈ برائے: SARS-CoV کے بڑھتے ہوئے کیسز-2 Omicron Reinfection ڈنمارک میں غیر موثر پوسٹ-COVID-19 استثنیٰ کو ظاہر کرتا ہے اور اگلی نسل کی ترتیب کو جاری رکھنے کی ضرورت کو ظاہر کرتا ہے۔ https://doi. org/10.5281/ZENODO.7659150۔ (2023)۔