感染性疾病 病毒學 科學報導

2021 回顧月──一波未平一波又起的 SARS-CoV-2

時間拉回至 2020 年初, The Investigator Taiwan 報導了疫情爆發的初期狀況 [1] ,隔(2021)年 4 月,也再次以 SARS-CoV-2 為主題更新一年來相關研究 [2],讓我們透過本文再次回顧至今的重點研究。

疫情爆發初期,台灣進行了完整的傳染性疾病防治事前準備工作,並採取較為嚴格的邊境管制措施 [3],因此能夠守住第一波的疫情,使疫情造成的經濟與生活衝擊降到最低。此外,各國也採行不同的非藥物處置手段(non-pharmaceutical interventions, NPI)以控制疫情,透過計算再生數 R(Reproduction Number,俗稱 R 值)顯示 NPI 雖非一蹴可幾,但有其必要性 [4]。

與此同時,科學界也傾注全力了解這個充滿未知的病毒,很快的便發現 SARS-CoV-2 的感染途徑關鍵為其表面的 S1 棘蛋白(spike  protein)與人類細胞膜表面受體 ACE2 (angiotensin converting enzyme 2)的結合 [5],奠定了後續疫苗設計、藥物開發的基礎 。

延伸閱讀|利用生物資訊尋找高度同源性抗原,輔助COVID-19疫苗研發 

科學家亦透過體學研究,進一步解構 COVID-19 的疾病機轉與潛在風險因子。利用基因體定序,除了可釐清冠狀病毒演化關係 [6],同時也能了解不同病毒變異株之間的關係(圖一)。另一方面,透過人體全基因體關聯分析(genome-wide association study, GWAS)發現 [7],COVID-19 病人症狀的嚴重程度與兩個易感基因位點有關(第三對染色體上的 3p21.31 基因位點、第九對染色體上的 9q34.2 基因位點),顯現個體差異對於疾病風險的影響,然而其生物機轉仍留待後續研究釐清。而從蛋白質體學的角度來說,中國的研究團隊分析新冠肺炎已逝患者器官中的蛋白質表現量來探究病理機制,並發現重症患者的肺臟有 cathepsin L1 大量表現 ,可能為一潛在的治療標的 [8]。

圖一、CoVariants 團隊根據 Nexstrain [19] 群集分類方法來建構出不同變種病毒的親緣關係圖。
圖片來源:https://covariants.org/(擷取時間:2022/1/7)

隨著 SARS-CoV-2 病毒結構的逐步解析,藥物治療層面的研究亦有所進展。不論老藥新用或新藥開發,皆可針對病毒的機制進行突破,阻止病毒破壞人體細胞而導致重症,而電腦輔助藥物開發更能加速進程、篩選潛在的治療藥物(如:奎寧、瑞德西韋等) [9]。老藥新用方面,我們深入報導奎寧對 SARS-CoV-2 的潛在作用機制以及成為治療藥物的可能性 [10]。中研院及臺大藥學系所領導的團隊,則利用黃金倉鼠動物模式找出兩種老藥(mefloquine、nelfinavir) 及三種中草藥材萃取物(靈芝、紫蘇、薄荷)可能為潛在治療藥物 [11]。專為 SARS-CoV-2 設計的新藥繁多,如單株抗體 Bamlanivimab 與 Etesevimab 的合併使用在臨床試驗中,顯現出較單方 Bamlaniviamab 的治療效果較佳,然而對於變異株之中和效果不彰 [12] 。另外,多價奈米抗體 [13] 由於分子量相較於傳統單株抗體小,有容易設計、修改、生產等特性,如能順利通過臨床試驗並量產,治療方法便多了一個選擇。

疫情尚未終結可以歸因於不停脫逃的病毒變異株。雖然至今已有多種疫苗被批准使用 [14],而臺灣也有 AZ、BNT、Moderna、Medigen 等四種疫苗可以選擇施打,然而過去一年多來,從 alpha 到 delta 再到現在的 omicron,COVID-19 病毒變異與疫苗研發的拉鋸戰仍持續不斷地發生 [15] 。或許我們沒有辦法阻止變種病毒的發生,但可以持續追蹤 SARS-CoV-2 變異株的傳播動態 [16],並進一步針對突變點進行研究 [17],藉以找出對抗病毒的解藥,同時遵守政府專家的防疫規則,展開防疫新生活。

 

參考文獻:

  1. #NEWS 2019-新型冠狀病毒-武漢爆發兩個月-疫情現況與醫療展望 
  2. 4月主題:SARS-Cov2 
  3. Bhatia, G., Dutta, P. K., Canipe, C., McClure, J., et al. (2020). Reuters COVID-19 tracker – Taiwan. Available online: https://graphics.reuters.com/world-coronavirus-tracker-and-maps/countries-and-territories/taiwan/ 
  4. 流行病學模型解析維持社交距離如何對抗 COVID-19!
  5. 深入SARS 及2019-新型冠狀病毒:從病毒入侵到藥物開發  
  6. 從基因觀點解構新型冠狀病毒 
  7. 全基因體關聯分析發現與 COVID-19 症狀嚴重性相關之基因位點 
  8. 以蛋白質體學分析新冠肺炎患者的多重器官損傷 
  9. 電腦選的啦 ! 利用模擬篩選新冠狀病毒潛在治療藥物
  10. 老藥新用 – 奎寧能否阻擋 SARS-CoV-2,成為治療 COVID-19 的潛在藥物?
  11. 中草藥的 SARS-CoV-2 治療潛能與老藥新用 
  12. SARS-CoV-2抗病毒單株抗體:單刀直入與多管齊下何者才有效?  
  13. 多價奈米抗體有望擊敗不斷突變的新冠病毒
  14. Snyder, J. & Root-Wiley, M. (2022). COVID19 vaccine tracker – APPROVED VACCINES. Available online: https://covid19.trackvaccines.org/vaccines/approved/ 
  15. COVID-19 病毒變異與疫苗研發的拉鋸戰— AZ 疫苗與南非B.1.351變異株
  16. Mullen, J. L., Tsueng, G., Latif, A. A., et al. (2020) outbreak.info.
    Available online: https://outbreak.info/ 
  17. Hodcroft, E., et al. (2020). CoVariants. Available online: https://covariants.org/ 
  18. Hadfield, J., Megill, C., Bell, S. M., Huddleston, J., Potter, B., Callender, C., … & Neher, R. A. (2018). Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution. Bioinformatics, 34(23), 4121-4123. Available online: https://nextstrain.org/ncov/gisaid/global 

撰文|楊淯元
審稿|黃云宣、陳品萱

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楊 淯元

畢業於國立臺灣大學農業化學系與化學工程系雙主修,目前就讀於生醫電子與資訊學研究所。研究領域為生物資訊學、化學資訊學、分子模擬、機器學習。

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