SARS-CoV Besorgniserregende SARS-CoV-2-Varianten Monate im Voraus datengesteuert vorhersagen

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Das Online-Tool CoVerage kann besorgniserregende SARS-CoV-2-Varianten (VOCs) bis zu drei Monate vor ihrer offiziellen Ausweisung durch die WHO erkennen und charakterisieren.

Seit Beginn der SARS-CoV-2-Pandemie haben sich mehrere Varianten des Virus entwickelt, die von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) als besorgniserregende Varianten (Variants of Concern, VOC) eingestuft wurden. Dabei handelt es sich um Virusvarianten, die aufgrund ihrer veränderten phänotypischen Merkmale große Infektionswellen verursachen können und bei denen die Gefahr besteht, dass sie den Schweregrad der Erkrankung verändern, die Wirksamkeit von Impfstoffen verringern oder anderweitig zu einer erhöhten Belastung der Gesundheitssysteme führen.

Die CoVerage-Webplattform für die genomische Überwachung des SARS-CoV-2-Virus ermöglicht eine schnelle, computergestützte Identifizierung und Charakterisierung potenzieller Varianten von Interesse (pVOIs) mit einer Vorlaufzeit von fast drei Monaten, bevor sie von der WHO als VOC oder als verwandte Variantenkategorien eingestuft werden. Zudem sagt die Plattform ihre Fähigkeit voraus, die durch frühere Impfungen oder Infektionen erworbene Immunität zu umgehen. Forschende unter der Leitung von Alice McHardy haben dies in einer umfassenden Analyse, die in Nature Communications veröffentlicht wurde, erfolgreich nachgewiesen. Die frühzeitige Erkennung von VOCs ist besonders wichtig für die Impfstoffentwicklung, um den Impfschutz gegen neue Virusvarianten zu gewährleisten.

Antigene Veränderungen in Virusvarianten besser sichtbar machen

„Wir haben eine neue Analysemethode für CoVerage entwickelt, die dazu beitragen soll, antigene Veränderungen in Virusvarianten besser sichtbar zu machen“, erklärt Alice McHardy. Konkret wird eine Matrix verwendet, die auf Beobachtungen aus der langfristigen Entwicklung bestimmter Influenzaviren (Influenza A H3N2) beruht. Diese Matrix hilft, wichtige Veränderungen im genetischen Material des Virus mit seinen Eigenschaften zu verknüpfen. Die Forschenden untersuchen insbesondere Veränderungen in einem bestimmten Protein des Virus, dem so genannten Spike-Protein. Dieses spielt eine wichtige Rolle, weil es dem Virus ermöglicht, sich an menschliche Zellen anzuheften, und weil es ein Hauptziel für Impfstoffe und Therapien ist.

Virusstämme mit signifikanten Veränderungen im Fokus

Das CoVerage-System bezieht die relevanten Daten aus der GISAID-Virusgenomdatenbank, einer Initiative zur gemeinsamen Nutzung von Daten, die den schnellen Austausch von Daten über vorrangige Krankheitserreger wie Influenza, hCoV-19, RSV, hMpxV, SARS-CoV-19 und Arboviren wie Chikungunya, Dengue und Zika fördert. Im März 2024 verfügte GISIAD über mehr als 16,5 Millionen SARS-CoV-2-Sequenzen. CoVerage analysiert die SARS-CoV-2-Genomdaten nach Herkunftsland auf Stammdynamik und antigene Veränderungen. Mit Hilfe einer statistischen Methode wird ermittelt, welche Virusstämme die Fähigkeit, dem Immunsystem zu entkommen, signifikant verändert haben.

Dazu werden die Aminosäureveränderungen im Spike-Protein von Virusstämmen aus einem bestimmten Monat miteinander verglichen. Stämme, die deutlich herausstechen – das heißt deutlich größere Veränderungen als der Durchschnitt aufweisen – werden als signifikant verändert ausgewählt. Auffällige Virusstämme, für die eine schnellere Ausbreitung oder eine deutlich veränderte Immunität vorhergesagt wird, werden dann auf der CoVerage-Plattform in speziellen Grafiken („Heatmaps“) dargestellt, sodass die Nutzer auf einen Blick sehen können, wann und wo größere Veränderungen im Virus auftreten.

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Um die Zuverlässigkeit der neuen Analysemethode zu testen, untersuchten die Forschenden Genomsequenzdaten von Virusstämmen, die bereits als VOC bekannt sind, darunter die Omicron-Variante von SARS-CoV-2. Die Arbeitsgruppe stellte fest, dass die neue Methode es ermöglichte, Viruslinien bis zu drei Monate vor der WHO-Einstufung rückwirkend als VOC zu identifizieren. „Es war interessant zu sehen, dass die Virusvarianten, die auch von der WHO offiziell als wichtig eingestuft wurden, in unseren Analysen deutlich höhere Werte aufwiesen als andere, weniger beachtete Varianten“, erklärt McHardy. Die Zahlen stiegen in einer klaren Reihenfolge: zuerst für Varianten, die nur überwacht werden (Variants under Monitoring, VUMs), dann für Variants of Interest (VOIs) und schließlich, am stärksten, für die als besonders besorgniserregend geltenden VOC-Varianten.

„Insgesamt unterstreichen diese Ergebnisse, wie gut unsere Methode darin ist, das Auftreten von gesundheitsrelevanten SARS-CoV-2-Varianten mit einem Wachstumsvorsprung effektiv vorherzusagen – lange bevor sie ihre maximale Häufigkeit erreichen oder von der WHO offiziell als besorgniserregend eingestuft werden“, fasst die Bioinformatikerin zusammen. „Dies könnte wertvolle Zeit verschaffen, um eingehende Analysen einzuleiten, die beispielsweise für Impfstoffanpassungen oder gezielte Maßnahmen zum Schutz gefährdeter Gruppen erforderlich sind.“

Originalpublikation: Norwood K, Deng ZL, Reimering S, Robertson G, Foroughmand-Araabi MH, Goliaei S, Hölzer M, Klawonn F, McHardy AC. In silico genomic surveillance by CoVerage predicts and characterizes SARS-CoV-2 variants of interest. Nat Commun. 2025 Jul 8;16(1):6281. doi: 10.1038/s41467-025-60231-4. PMID: 40628697; PMCID: PMC12238648.

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