Früherkennung und Überwachung von genomischen SARS-CoV-2-Varianten im Abwasser mittels COJAC

Das anhaltende Auftreten von besorgniserregenden SARS-CoV-2-Varianten (Variants of Concern) und Varianten von Interesse (Variants of Interest) unterstreicht die Notwendigkeit einer Früherkennung und epidemiologischen Überwachung neuartiger Varianten. Wir setzten die genomische Sequenzierung von 122 Abwasserproben aus drei Standorten in der Schweiz ein, um die lokale Ausbreitung der SARS-CoV-2-Varianten B.1.1.7 (Alpha), B.1.351 (Beta) und P.1 (Gamma) auf Populationsebene zu überwachen. Wir haben eine bioinformatische Methode namens COJAC (Co-Occurrence adJusted Analysis and Calling) entwickelt, die Read-Paare mit mehreren variantenspezifischen Signaturmutationen als robusten Indikator für niedrigfrequente Varianten nutzt. Die Anwendung von COJAC zeigte, dass ein lokaler Ausbruch der Alpha-Variante in zwei Schweizer Städten im Abwasser bis zu 13 d vor der ersten Meldung in klinischen Proben beobachtbar war. Zudem bestätigten wir die Fähigkeit von COJAC zur Früherkennung neu auftretender Varianten für die Delta-Variante durch die Analyse von weiteren 1.339 Abwasserproben. Während Sequenzierungsdaten einzelner Abwasserproben eine begrenzte Präzision für die Quantifizierung der relativen Prävalenz einer Variante bieten, zeigen wir, dass Replikate und eine engmaschige longitudinale Sequenzierung eine robuste Schätzung nicht nur der lokalen Prävalenz, sondern auch des Übertragungsfitnessvorteils jeder Variante ermöglichen. Wir schlussfolgern, dass die genomische Sequenzierung und unsere computergestützte Analyse Schätzungen der Prävalenz und Fitness neu auftretender Varianten auf Populationsebene anhand von Abwasserproben früher und auf der Grundlage wesentlich weniger Proben liefern können als anhand klinischer Proben. Unser Framework wird routinemäßig in großen nationalen Projekten in der Schweiz und im UK eingesetzt.