文章信息
- 陈文明, 周庆荣, 王晓萌, 毛辉曙, 王萍, 周琳, 王伟炳 .
- Chen Wenming, Zhou Qingrong, Wang Xiaomeng, Mao Huishu, Wang Ping, Zhou Lin, Wang Weibing .
- 空间流行病学与分子流行病学结合分析在结核病研究中的应用进展
- Integration of spatial epidemiology and molecular epidemiology used for study on tuberculosis
- 中华流行病学杂志, 2016, 37(12): 1683-1686
- Chinese journal of Epidemiology, 2016, 37(12): 1683-1686
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2016.12.024
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文章历史
收稿日期: 2016-07-14
从全球范围来看,结核病仍然是一个非常严重的公共卫生问题。据WHO报告,2014年全球新发和复治结核病患者960万人,我国患者数为82.6万,仅次于印度居全球第二。2014年全国肺结核的发病率为65.63/10万,占所有法定报告传染病的28.9%,病死率达0.25%[1]。近年来,空间流行病学作为流行病学的一个分支得到迅速发展,已被广泛应用于结核病的研究中,包括绘制结核病专题地图、疾病聚集性分析、事态学分析、时空模型建立和结核病防治策略效果评估等方面,对结核病的防治具有重要的指导意义,国内已有这方面的综述[2-4]。分子流行病学则是将传统流行病学与分子生物学相结合的一门学科,在结核病近期传播及其危险因素、结核病复发原因、暴发流行的调查、实验室污染的鉴定、内源性复燃和外源性再感染的区分、高危人群的鉴定等方面取得了一系列成果[5-6]。
但是,空间流行病学和分子流行病学也都具有各自的局限性,为了更加全面地认识和了解结核病、正确认识结核病的流行和传播规律,制定切实有效的控制措施,需要将新的理论和方法应用于结核病研究中。空间流行病学与分子流行病学二者相结合进行分析,可以将空间聚集性分析、时空模型等与基因分型技术、分子进化分析等结合,为研究结核病的流行和传播规律提供了新的思路和方向。本文将对国内外结核病空间流行病学与分子流行病学结合分析的研究进展进行综述。
一、 确定区域地方性的流行菌株基因型运用分子流行病学中的基因分型技术将结核分枝杆菌进行基因分型后,结合结核病患者的家庭地址等空间信息,确定不同地区主要流行的菌株基因型。Richardson等[7]采用IS6110的方法,对南非Cape镇流行的北京基因型菌株亚群F29家族菌株进行了基因型分型,结果发现菌株中存在5个簇,对成簇病例进行了GPS定位,结果显示成簇病例在空间分布上是广泛的,提示F29基因型菌株是研究区域地方性的流行菌株。Moonan等[8]对美国2005-2009年培养阳性病例的菌株通过spoligotyping和12位点结核分枝杆菌散在分布数目可变串联重复顺序分析(MIRU-VNTR)方法进行基因分型确定近期传播病例,并结合其空间信息发现,在南部各州由近期传播造成的菌株谱系主要为欧美谱系,而在西部和东北部各州由近期传播造成的菌株谱系则主要为东亚谱系。
二、 确定热点区域及形成原因空间自相关是指空间位置上越靠近的事物或现象就越相似,包括全局分析和局部分析,后者可以用来分析各个具体区域结核病的分布是否具有自相关性,即判断该区域是否为结核病的聚集区域(热点)[9]。将空间自相关分析所确定的热点区域与患者的结核分枝杆菌基因型信息结合,则可进一步分析热点区域内的菌株特征及其形成的原因。Gurjav等[10]对澳大利亚新南威尔士州2009-2013年的所有涂片阳性结核病患者进行空间扫描分析发现4个热点区域,并结合所有菌株的24位点MIRU基因分型结果发现,其中一个热点区域中北京型菌株所占的比例明显多于非热点区域,认为基因分型技术与空间分析数据相结合对确定针对性强的防控措施具有指导意义。Séraphin等[11]对美国Florida州2009-2013年的2 510例患者采用spoligotyping和24位点MIRU-VNTR进行基因分型,并分别针对感染不同谱系菌株的患者进行时空扫描分析,发现Haarlem家族的聚集区域为加拿大移民较多的该州北部农村地区,而北京家族的两个聚集区域则位于其他国家移民较多的该州南部城镇地区。
三、 结核病传播方式分子流行病学中研究结核病传播的前提是假设在一定的时间内,来自于同一传染源的菌株基因型是相同的,定义具有相同基因型的菌株为“簇”菌株,成簇菌株提示患者可能是近期被同一传染源所感染[12]。通过对感染成簇菌株的患者进行相关场所的GPS定位,即可获得成簇菌株及高危场所等的空间分布特征,进而推断研究区域内结核病传播的方式。
1.近期传播的主要方式:运用分子流行病学中的基因分型技术可以确定近期传播病例,结合其空间信息对近期传播的方式进行探索,对控制结核病的传播具有指导意义。刘媛等[13]采用7个位点MIRU-VNTR基因分型方法,对我国江苏省阜宁县活动性肺结核患者菌株进行基因型分型,结果发现12个簇,结合成簇患者的空间信息发现,成簇患者的空间分布总体呈散在分布,提示短时间内的偶然接触可能为阜宁县结核病传播的主要方式,主要发生在罗桥镇、吴滩镇、陈集镇。Haase等[14]在加拿大蒙特利尔市进行空间扫描研究发现热点区域的基础上,结合所有患者的IS6110-RFLP和spoligotyping基因分型结果,在国外出生人群最大的结核病高发区中确认了近期传播,认为在一个总体发病率较低的城市中空间流行病学和分子流行病学方法的联合使用会更易发现局部近期传播。
2.近期传播的主要场所:在基因分型技术获得由近期传播所造成的结核病例的基础上,空间技术则可进一步对病例常去的公共场所进行分析,发现传播的高危场所。Izumi等[15]对日本Shinjuku市2003-2011年所有培养阳性的643例病例的菌株采用IS6110-RFLP方法进行基因分型分析,结果43.7%的病例为成簇患者,然后结合这些患者常去场所的位置信息,发现其中本地居民和无家可归者常去场所在铁路站点附近形成明显的聚集区域,而基因型唯一的病例中却并没有形成聚集区域,说明该市结核病近期传播的主要场所为铁路站点附近。Chamie等[16]对乌干达农村地区Tororo为期一年的54例结核病病例进行调查和分析,采用spoligotyping方法发现64%的病例为基因成簇患者,对患者治疗前1个月所去过的公共场所进行空间分析,发现6个基因簇中的5例患者所去过的场所有重合现象,这些场所包括酒吧、礼拜场所和超市,不仅确定了近期传播的存在,而且找出了传播的高危场所。
3.高危人群:在结核病的传播中至关重要,确定其人群类型及空间信息能有效地控制结核病的传播。Barnes等[17]对美国洛杉矶162例培养阳性结核病患者采用IS6110-RFLP方法进行基因分型,确定96例为成簇患者中无家可归者占大多数,结合其空间位置及去过的空间场所,发现成簇病例中去过3个收容所(其中每个至少发现1例具有感染性的结核病患者)的人明显多于非成簇患者,因此认为分子流行病学与空间信息的结合比其与接触者调查的结合更容易减少结核病的传播。Ricks等[18]采用美国2005-2009年国外出生的结核病患者的spoligotyping和12位点MIRU-VNTR基因分型结果,并结合其空间信息进行空间扫描研究,其中并未形成任何聚集区域病例就被认为是由复燃所造成的病例,结果发现国外出生的22 151例病例中83.7%为复燃造成的病例,说明针对国外出生人群的结核病策略应重点放在既往感染的复燃所造成的结核病。
四、 危险因素分析空间流行病学在结核病的危险因素研究方面也起到重要作用,不仅用于验证传统流行病学的研究结果和发现新的地理相关危险因素,结合分子生物学信息,还可以发现不同基因型结核分枝杆菌的危险因素。Weis等[19]结合美国德克萨斯州Tarrant县1993-2002年培养阳性结核病患者的基因分型和患者的空间分布模式进行了分析,结果显示移民较多的地区主要为菌株基因型唯一的患者,而与移民较多地区相邻的地区内则以菌株基因型成簇的患者为主,说明该地区结核病患者的近期传播主要是由移民造成的。Moonan等[20]对美国Tarrant县连续8年的所有新培养阳性结核病患者进行分析,将病例的空间信息与IS6110-RFLP和spoligotyping分型结果相结合,并应用广义估计方程分析模型,发现无家可归、美国出生、非裔美国人、男性、居住于结核病高发地区是感染不同基因型结核分枝杆菌及地理聚集的危险因素(P < 0.05),并且发现部分结核病高发病率地区并不是由近期传播造成的。Bishai等[21]在美国巴尔的摩市研究中先用IS6110-RFLP方法进行基因型分型,找出了84个成簇病例,通过接触者调查的方法发现其中只有20例病例(第l组)存在确定的流行病学联系,地理分析发现他们集中在经济水平较低且吸食毒品较为普遍的地区,另外的64例(第2组)未发现流行病学联系,地理分析发现他们多分布于第1组的外围地区,可见地理分析和分子流行病学结合的方法在寻找危险因素方面可以发挥重要作用,且基于地理位置的控制措施比接触者调查更加有效。
五、 耐药结核病的传播及扩散机制耐药结核病治愈率低、死亡率高,对患者造成严重的经济负担,而目前对耐药结核病的认识非常有限,传统的空间流行病学和分子流行病学方法都具有一定的局限性,两种方法的结合则在耐药结核病的研究中有明显的优势。
1.不同基因型耐药菌株的空间分布:分子流行病学方法可以确定耐药菌株的基因型,结合其空间分布信息,则可确定不同基因型菌株的空间分布特征,为研究耐药菌株的进化提供线索。Cohen等[22]对南非KwaZulu-Natal的337株菌株进行全基因测序,发现Tugela Ferry基因型为主要的广泛耐药菌株,通过该基因型在本省11个地区的地理分布图发现,其分布于全省范围内,在Umzinyathi和Zululand两个地方所占比例较高,为进一步研究该基因型耐药菌株的耐药进化和传播提供了线索和依据。
2.耐药菌株的传播方式:Zelner等[23]对秘鲁利马2009-2012年的培养阳性结核病患者进行空间分析,发现部分耐多药结核病高发地区与其他地区相比,OR值为3.19(95%CI:2.33~4.36),结合菌株的24位点MIRU-VNTR分型结果发现,特定基因型的耐多药结核病患者具有明显的空间聚集性,说明该地区的耐多药结核病是由局部传播造成的,阻断传播的措施将会有利于该地区耐多药结核病的控制。Chang等[24]对2007-2008年中国台湾地区的494例耐多药结核菌株采用spoligotyping方法进行基因分型,其中50%为北京基因型,结合患者的空间信息后,发现耐药率最高的东部地区的菌株以北京型(62.5%)和Haarlem型为主(28.1%),其他地区则多种基因型相对均匀分布,提示耐多药菌株在东部地区很可能存在局部传播。
3.耐药菌株的传播路径:传播路径是传染病研究的热点之一,对防止耐药结核的传播尤为重要。de Beer等[25]对欧盟地区2003-2011年的2 092株耐多药/广泛耐药菌株采用24位点MIRU和spoligotyping的方法进行基因成簇分析,发现45%为成簇菌株,且其中50%的菌株为北京型,结合患者的空间分布信息后发现,东部的爱沙尼亚、立陶宛等国家成簇患者较多,且多数为欧洲地区中已发现的基因型,说明不同国家之间的国际传播为欧洲地区耐多药/广泛耐药结核病传播的主要途径。Ritacco等[26]对阿根廷2003-2009年的883株耐多药/广泛耐药菌株采用IS6110-RFLP和spoligotyping的方法进行基因分型,发现56%的菌株形成了7个主要簇,结合病例的空间信息分析,耐多药结核病的传播主要来源于HIV感染率较高的热点区域,主要位于北部和东北部地区,最大的簇位于东部的Buenos Aires及周边地区,其中10%的菌株来自于周边邻国(主要为玻利维亚和巴拉圭)的移民。
六、 结核病防控措施运用空间聚集性分析可以确定结核病的热点区域,然后结合该地区内患者的分子生物学信息,可分析热点区域形成的原因,进而制定针对性强的防控措施。Gallego等[27]对澳大利亚New South Wales州2004-2006年的930例患者的菌株采用12位点MIRU和spoligotyping的方法进行基因分型,发现北京家族菌株占24.1%,East African Indian家族菌株占11.8%,结合其空间位置信息发现,前者均匀分布在该州,而后者则在该州中部具有明显的聚集趋势,因此认为该州在传统的注重北京家族菌株危险性的同时,也应采取相应措施控制East African Indian家族菌株的扩散和流行。Prussing等[28]对美国马里兰州2004-2010年的所有培养阳性患者的空间聚集性分析发现两个热点区域,结合热点区域内患者与热点区域外患者的基因分型结果发现,热点区域的形成并非近期传播所造成,而是与热点区域的经济条件差和人口密集有关,因此认为空间分析与分子流行病学技术的结合分析可以更加准确的确定结核病的高危人群并制定有针对性的干预措施。Ribeiro等[29]通过对巴西维多利亚2003-2007年的培养阳性患者菌株进行分子成簇分析,并结合空间聚集分析,发现主要是由该城市周边的一小部分菌株的传播造成的,并认为在近期传播率高的地区周边进行人群筛查可以有效地发现病例。空间信息与基因分型技术的结合,可为发病率高的发展中国家制定有效结核病控制措施提供依据。
综上所述,空间流行病学方法与分子流行病学技术的结合,不仅可以从空间角度去认识结核病的分布,还可以从分子角度去研究结核病的传播模式,在结核病研究中应用越来越广泛,对制定针对性强的区域性防控策略具有重要的指导意义。空间分析对数据的要求高、数据量大、种类多、不易获得,通常需要应用多种软件,是一项复杂繁琐的工作,对研究者提出了较高要求。分子流行病学方法也要求研究者具有一定的实验技能,各种基因分型方法操作均较为繁琐,造成工作量很大。因此,目前国内将空间流行病学与分子流行病学相结合的研究很少见。在结核病发病率较低的国家如美国、澳大利亚等,分子流行病学实验已成为结核病常规防治工作的一部分,使用较为广泛。在结核病研究中,空间流行病学与分子流行病学相结合的分析方法发挥着无可取代的作用,未来会在耐药结核病的传播机制及制定针对性强的防控措施等方面具有重要意义。
利益冲突: 无
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