Durch die Untersuchung der körpereigenen Immunantwort auf molekularer Ebene hat ein Forschungsteam eine neue Methode entwickelt, um Patienten auf COVID-19 zu testen. Ihre Methode kann möglicherweise Infektionen innerhalb von Stunden nach der Exposition – weit früher als aktuelle COVID-19-Tests das Virus nachweisen können – mit nahezu perfekter Genauigkeit erkennen. Das Team beschreibt seine Innovation, die sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, in der Ausgabe vom 27. Februar Cell Reports-Methoden.
Die meisten bestehenden COVID-19-Tests „basieren auf dem gleichen Prinzip, nämlich dass Sie eine nachweisbare Menge an Virusmaterial zum Beispiel in Ihrer Nase angesammelt haben“, sagt der Hauptautor der Studie, Frank Zhang, der als Flatiron-Forschung an dem Projekt gearbeitet hat Fellow am Center for Computational Biology (CCB) des Flatiron Institute in New York City. „Das stellt eine Herausforderung dar, wenn es früh im Infektionszeitfenster ist und Sie nicht viel Virusmaterial angesammelt haben oder asymptomatisch sind.“
Die neue Technik basiert stattdessen darauf, wie unser Körper eine Immunantwort auslöst, wenn er von SARS-CoV-2, dem Virus, das COVID-19 verursacht, befallen wird. Wenn der Angriff beginnt, schalten sich bestimmte Gene ein. Segmente dieser Gene produzieren mRNA-Moleküle, die den Aufbau von Proteinen steuern. Die besondere Mischung dieser mRNA-Moleküle verändert die Arten der produzierten Proteine, einschließlich Proteine, die an Virusbekämpfungsfunktionen beteiligt sind. Die neue Methode kann zuverlässig erkennen, wann der Körper eine Immunantwort auf das COVID-19-Virus auslöst, indem die relative Häufigkeit der verschiedenen mRNA-Moleküle gemessen wird. Die neue Studie ist die erste, die einen solchen Ansatz zur Diagnose einer Infektionskrankheit verwendet.
Die Forscher stimmten ihre Methode anhand von Blutproben aus einer Studie von US-Marine-Rekruten aus dem Jahr 2020 ab, die vor und nach der COVID-19-Erkrankung der Teilnehmer entnommen wurden. Der Computerrahmen der Forscher identifizierte mehr als 1.000 krankheitsassoziierte Änderungen des Verhältnisses von mRNA-Varianten.
Beim Test mit realen Blutproben ergab die neue Methode eine beeindruckende Genauigkeit von 98,4 Prozent. Das ist besonders beeindruckend, da der Ansatz auch bei asymptomatischen Patienten funktioniert, bei denen Antigen-Schnelltests eine Genauigkeit von weniger als 60 Prozent aufweisen können.
„Es war wirklich überraschend, dass es so gut funktionierte“, sagt Zhang, jetzt Assistenzprofessor am Cedars-Sinai Medical Center in Los Angeles. „Es ist ein vielversprechender alternativer und ergänzender Ansatz zu herkömmlichen PCR-Tests.“
Der neue Ansatz sei noch nicht reif für die Hauptsendezeit, sagt Zhang. Er und seine Kollegen testeten nur Blutproben und nicht die Nasenproben, die für die Diagnose von COVID-19 üblicher und bequemer sind. Außerdem müssen sie sicherstellen, dass sie zwischen der Reaktion des Körpers auf COVID-19 und seiner Reaktion auf Infektionen durch andere Viren wie Erkältungen unterscheiden können.
Die Forscher sagen jedoch, dass sie optimistisch sind, da andere Forschungsgruppen bereits Fortschritte bei Tests erzielt haben, die sich ausschließlich damit befassen, welche Gene sich einschalten. Dieselben Tests könnten die in der neuen Studie entwickelte mRNA-Analyse problemlos ergänzen und dadurch noch bessere Ergebnisse liefern, sagt Zhang. „Alles, was sie tun können, können wir wahrscheinlich untersuchen und uns zusammenschließen“, einschließlich der Erkennung von Fällen innerhalb von Stunden nach der ersten Aufdeckung.
Zhang arbeitete zusammen mit CCB-Forschungsmitarbeiterin Natalie Sauerwald und der stellvertretenden CCB-Direktorin für Genomik Olga Troyanskaya an den rechnerischen Aspekten des Projekts. Stuart Sealfon von der Icahn School of Medicine am Mount Sinai in New York City leitete die Arbeit an den biologischen Komponenten der Studie, während Standard BioTools in San Francisco den Testaufbau entwickelte.
Mehr Informationen:
Zijun Zhang et al., Blood RNA alternative splicing events as diagnostic biomarkers for infectious disease, Cell Reports-Methoden (2023). DOI: 10.1016/j.crmeth.2023.100395
Zur Verfügung gestellt von der Simons Foundation