新冠病毒（SARS-CoV-2）的全球暴发和持续变异，导致了病毒的多样性分化，形成了非常多样的新冠病毒谱系，其中包括世界卫生组织（WHO）定义的Alpha、Beta、Gamma、Delta和Omicron等多种受关注变体（VOCs）。随着不同谱系的新冠病毒在某个地区的共同流行，患者有可能同时感染多个不同谱系的新冠毒株，即发生病毒的共感染事件。不同毒株的共同感染，不仅对疾病防控提出了新要求，也为不同毒株之间的基因组重组提供了物质基础。因此，在病毒流行的大规模监测中，有几个问题亟待回答：如何有效识别新冠病毒的共感染事件？能否评估新冠病毒共感染事件在群体水平的发生频率？新冠病毒的共感染是否存在毒株谱系偏好？
2022年7月28日，中国医学科学院系统医学研究院 / 苏州系统医学研究所吴爱平团队在Computational and Structural Biotechnology Journal期刊上发表了题为Genomic evidence for divergent co-infections of co-circulating SARS-CoV-2 lineages的文章，基于不同谱系毒株特征性突变的超几何分布计算，开发了基于高通量测序数据的不同谱系新冠病毒共感染识别算法Cov2Coinfect，并对宿主个体和群体水平的新冠病毒共感染规律进行了系统解析。
此前，有证据表明新冠病毒的传播和繁殖是以准种形式进行，即我们所观察和检测到的病毒是由一个主导谱系病毒和多个子谱系病毒所构成的混合群体（图1）。因此，对于病毒的共感染现象，理论上我们有望在病毒全基因组深度测序的结果中发现病毒共感染的踪迹。基于病毒的准种假设我们可以至少可以推理出三个判断准种病毒存在的条件：1）共感染样本内需包含多个病毒谱系的绝大多数特征突变；2）深度测序结果中，分属于同一病毒谱系的特征突变在深度测序结果中应具有相似的突变频率；3）一个样本内，通过深度测序内特征突变频率推定的不同病毒谱系频率之和应约等于100%。
图1：两个不同谱系新冠病毒共同感染同一个宿主后的基因组特征模式。
基于上述条件，共感染识别过程分解为三个步骤（图2）：1）基于超几何分布，对待分析样本中的突变组成进行分析，给出每种谱系在样本中出现的可能性，并对全部突变进行预分组；2）根据步骤1中预分组筛选并保留预分组内突变频率一致性较高（标准差在20%）的分组。3）对步骤2中筛选出的多个预分组进行随机组合，找出满足组合频率约为100%的预分组组合作为最终的识别结果。
图2：Cov2Coinfect算法模式图及应用场景
使用共感染识别算法Cov2Coinfect，研究人员对美国地区2021年1月-9月的两组独立新冠患者测序数据（分别包含46465和4344个样本）进行分析计算。正如预期，大部分患者只感染了单一类型新冠病毒，但在合计50809个样本中也识别出了195个共感染事件，在新冠患者群体中大约占比0.38%。考虑到全球数以亿计的新冠感染基数，这一共感染比率提示现实世界中存在一个同时感染多个不同谱系新冠病毒的患者群体，在疫情防控中应额外关注。
在所检测到的195个共感染样本中，192个样本为双谱系共感染，还有3个样本为首次发现的三谱系共感染。其中一个三谱系共感染样本如图3所示，该患者同时感染了Alpha变体，Gamma变体和Iota（B.1.526）变体。此外，当研究人员比较共感染样本中Cov2Coinfect所判别的谱系与NCBI数据库中对该样本谱系的划分结果时，发现NCBI数据库中展示的是共感染样本中丰度超过60%的谱系。而当样本中多个谱系无一超过60%时，NCBI数据库中仅根据多个谱系多共有的突变，即那些频率超过60%的突变去判断该样本的谱系划分，从而造成了这部分数据谱系的错误划分。这是目前NCBI数据库中能够发现一些近期分离的病毒不具有近期病毒谱系的特征而更像疫情暴发初期的病毒的主要原因。这也提示研究人员在使用一致性序列进行进化分析中，需要排除共感染事件所带来的谱系错误划分的影响。
图3：一个三谱系病毒共感染样本及其区域毒株流行背景
通过进一步分析195个共感染样本的流行病学信息进行分析，研究人员发现其中91个样本来自于男性患者，104个样本来自于女性患者，共感染在人群中没有明显的性别偏向性。此外，195个患者的平均年龄为35岁（中位数为32岁）。而使用核酸检测所获得的病毒载量（Ct值）显示共感染样本的平均平均病毒载量为20.47，略低于全部样本中的平均病毒载量（18.70，注：Ct值越低病毒载量越高）。
针对病毒共感染的偏好，研究人员对195个样本进行了网络分析（图4）。结果表明，在2021年1月-9月，美国地区所发生的新冠共感染事件主要与Alpha（B.1.1.7）和Delta（B.1.617.2）相关。其中，Alpha毒株主要与B.1.526和Delta谱系发生共感染。值得注意的是，在Alpha（B.1.1.7）谱系成为主导变体前，美国的主要病毒谱系为B.1.2，表明影响是否发生不同谱系共感染的因素可能不止有谱系的流行程度，也与病毒本身的生物学性质有着密切的关联。
图4：2021年1月-9月美国地区新冠病毒谱系共感染偏好网络
总体而言，本研究不仅提供了一个新冠病毒共感染事件和毒株的识别方法，还系统探究了群体水平上新冠患者同时感染多个流行毒株的相对比率，以及发生共感染的新冠毒株偏好性，为新冠疫情防控提供理论支持。
系统所副研究员周航宇、系统所与中国药科大学联合培养硕士生程也骁，中国药科大学本科生徐琳，系统所博士生李家颍为该论文的共同第一作者。系统所吴爱平研究员为论文的通讯作者。
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S200103702200321X
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