Dr hab. Ravi Kant, adiunkt w Zakładzie Parazytologii Tropikalnej Instytutu Medycyny Morskiej i Tropikalnej GUMed, zatrudniony w ramach programu IDUB, jest współautorem artykułu Addressing pandemic-wide systematic errors in the SARS-CoV-2 phylogeny,
opublikowanego w prestiżowym czasopiśmie Nature Methods.
Publikacja stanowi istotny wkład w zrozumienie jakości danych genomowych wykorzystywanych podczas pandemii COVID-19. Autorzy zwracają uwagę na systematyczne błędy powstające w wyniku powszechnie stosowanej metody sekwencjonowania genomu SARS-CoV-2 opartej na amplifikacji nakładających się fragmentów (tzw. tiled amplicons). W miarę pojawiania się nowych wariantów wirusa mutacje zaburzały miejsca wiązania starterów, co prowadziło do powtarzalnych artefaktów w sekwencjach. Błędy te miały realny wpływ na rekonstrukcję globalnego drzewa filogenetycznego wirusa, a tym samym na interpretację jego ewolucji i rozprzestrzeniania się.
Zespół badawczy przeprowadził ponowną analizę wszystkich publicznie dostępnych danych genomowych SARS-CoV-2 (stan na czerwiec 2024 r.), wykorzystując narzędzie Viridian – oprogramowanie zaprojektowane specjalnie do rygorystycznego przetwarzania danych ampliconowych. W efekcie powstało wysokiej jakości globalne drzewo filogenetyczne obejmujące 4,47 mln genomów.
Autorzy przedstawili również walidację symulacyjną i empiryczną swojej metodologii oraz ilościową ocenę poprawy jakości drzewa filogenetycznego.
Praca ma wymierną wartość praktyczną: zwiększa wiarygodność analiz ewolucyjnych, wspiera dokładniejsze monitorowanie wariantów i poprawia podstawy decyzji w zakresie zdrowia publicznego. Co istotne, zaproponowane podejście może być stosowane również w badaniach innych patogenów sekwencjonowanych metodą ampliconową, wzmacniając gotowość na przyszłe epidemie.
Artykuł nie tylko podkreśla znaczenie jakości danych w genomice populacyjnej wirusów, ale także dostarcza konkretnych rozwiązań metodologicznych. Udział dr. hab. Raviego Kanta w tym projekcie potwierdza jego wkład w rozwój nowoczesnych narzędzi analizy genomowej o bezpośrednim znaczeniu dla zdrowia publicznego.
