科學家提出預防疾病暴發新方法

　　在新奧爾良召開的美國微生物學會第111屆全體會議上，來自加拿大英屬哥倫比亞省疾病控制中心的研究人員，提出了一種將細菌全基因組測序技術和社會關系網絡分析相結合的方法，能使公共衛生部門獲得更多有關疾病傳播的資料，更好地跟蹤并防止疾病暴發。　

　　英屬哥倫比亞疾病控制中心的珍妮弗·加迪和同事運用這種新技術，已成功跟蹤調查并最終預防了一次肺結核的暴發。她表示，基因組測序與現有臨床和流行病學的詳細數據相結合，能模擬構建出疾病的暴發，真實理解病菌在人群中的傳播。　

　　在英屬哥倫比亞的一個中型社區，幾乎每3年就要暴發一次肺結核。10年來，將社會網絡分析用于跟蹤傳染病已經越來越普遍，社會網絡分析有點類似于Facebook（臉譜）社交網絡，采用了傳統流行病學步步深入的做法，不僅僅詢問病人曾跟誰聯系過，還要詢問更多有關時間方面的細節，還有他們去過哪里以及做了什么等等。但僅靠社會網絡分析來尋找疾病源頭和其他影響因素，結果也很不明確。　

　　他們將細菌全基因組測序和社會網絡分析結合在一起，得到了更清楚的疾病暴發圖景。“病原體的完整基因組測序就是最終的DNA（脫氧核糖核酸）指紋，而全基因組測序所需的成本、時間在呈指數降低，對大部分或全部細菌單獨進行測序，并預測它們的暴發已越來越容易。”加迪說。

　　此外，他們還能將一些關鍵個體確定為超級傳播者，這些人長期攜帶病原菌，且社交網絡廣闊。根據這種信息在流行病暴發研究的重要性，公共衛生部門的人員正在設法尋找一些社會公眾人物，做一次重點篩查。

　　“我們用基因組測序和社會網絡分析阻止了一場疾病暴發，這是傳統方法無法做到的。”加迪說，“對公共衛生署來說，這是流行病學和傳染病研究的一個新方向。”