中国西南地区HCV基因型分布模式及变迁规律的研究

There were significant differences in disease progression and antiviral treatment effect among CHC patients infected with different genotypes/subtypes of HCV. For guiding the HCV research strategies institution and HCV prevention and treatment system construction, the spatial-temporal distribution of HCV genotypes/subtypes should be identified, and the change tendencies in future should be estimated. Due to the poor conditions, there is no similar, large, systematic study at present. Take the geographical factors into consideration, our previous studies have shown that Southwest have great realistic and representative meanings, could have done with a pilot project. Depend on the HCV serum specimens library which established since 2004, applicant use the newly improved, feasible research methods, aim to draw a prediction model about the HCV propagating ways or rules, and predict its dynamic distribution ratios in different genotypes/subtypes. It could be seen as the academic and practical foundation for the later research, and provide a theoretical basic in the system of CHC prevention and treatment as what mentioned before.

不同基因型/亚型HCV感染患者病程进展和抗HCV治疗效果各异，探明HCV基因型/亚型的分布模式并建立未来HCV基因型/亚型的分布比例预测模型对HCV研究策略的制定具有极强的指导意义，同时也能更好的指导HCV防治体系的建立。但由于各种条件限制，目前尚未见全面系统的类似的研究报道。从地理位置等因素考虑，以西南地区作为试点进行研究具有代表性，我们之前的研究也探讨了西南地区作为试点的现实意义。本项目依靠依托单位自2004年起建立的标本库所收集的大量HCV患者血清样本，采用新近研发的准确研究方法，拟以西南地区作为试点，系统的绘制西南地区HCV病毒株来源和播散模式图，在一定程度上反映HCV病毒株在全国的播散规律，并建立西南地区HCV各基因型/亚型分布比例预测模型。为今后在全国范围内进行类似的研究提供实践和理论基础，并为中国HCV研究方案制定和防控体系建立提供重要的理论依据。

目的：探讨中国西南地区HCV基因亚型分布特征、关键病毒株的种属特征及播散规律，建立中国西南地区主要HCV基因亚型分布比率预测模型。方法：选取重庆西南医院2008至2015年HCV感染患者标本，以PCR及测序方法获取患者HCV CE1区病毒序列，绘制最大似然进化树明确感染者病毒基因亚型，以数学拟合方法建立中国西南地区HCV主要基因亚型与采样时间关系的抽样模型。并进一步以Beast软件包对HCV CE1区病毒序列进行进化分析，绘制MCCT进化树以描述中国西南地区HCV主要基因亚型的病毒株系情况，引入外源序列对中国西南地区主要入侵病毒株来源及国内分布情况进行进一步分析，绘制侵入性基因亚型关键病毒株的传播模式图。以Tracer对Beast软件生成的回归分析数据进行计算，获取Bayesian Skyline Plot（BSP）曲线及数据，以R软件对BSP数据进行分析，明确中国西南地区HCV主要基因亚型病毒株的播散情况，并分析数据以重建2008-2015年中国西南地区HCV主要基因亚型比例，获取理论模型。采用函数均数的方法优选中国西南地区HCV基因亚型分布情况的预测模型。结果：比较了Bayesian Skyline-Constant模型及Bayesian Skyline-Linear模型在研究HCV病毒进化分析上的优劣，并将Bayesian Skyline-Linear模型引入HCV病毒的播散研究。以BSP曲线重建了中国西南地区存在的5个主要HCV基因亚型既往的增长情况，并判断了目前的播散情况。以MCCT进化树描述了中国西南地区HCV 1b、2a、3a、6a亚型病毒株的种属分布情况，针对入侵病毒亚型描述了HCV 3a、6a病毒在的来源及中国境内的播散模式。以对数函数模型对抽样数据及理论播散数据进行数学建模，均获得较高的相关度（R2），估计汇总的优选模型能较好的对未来中国西南地区HCV基因亚型分布情况进行预测。结论：本研究首次尝试以函数拟合的方式阐述受调查地区HCV各基因亚型百分比变迁的情况，发现并解决了中国西南部地区HCV分子流行病学调查当中的部分问题，并为未来进一步探讨HCV物种分布特征提供了新的思路。