在2015 - 16年寨卡病毒爆发期间，公共卫生官员争相控制这一流行病并遏制病原体对孕妇的破坏性影响。与此同时，全球的科学家们试图了解这种神秘病毒的遗传学。问题是，病人的血液中没有很多寨卡病毒颗粒。在临床样本中寻找它可以像在海洋中捕鱼一样的min鱼。

Broad Institute科学家开发的一种新计算方法有助于克服这一障碍。建立在Broad研究所研究员Pardis Sabeti的实验室中，“CATCH”方法可用于设计任何已知感染人类及其所有已知菌株的病毒的分子“诱饵”，包括那些在临床样本中存在低丰度的病毒，如寨卡。该方法可以帮助全球的小型测序中心更有效，更具成本效益地进行疾病监测，从而为控制疫情提供重要信息。

这项新研究由麻省理工学院的研究生Hayden Metsky和博士后研究员Katie Siddle领导，它出现在Nature Biotechnology的网络上。

“由于基因组测序成为疾病监测的重要组成部分，像CATCH这样的工具将帮助我们和其他人更早地检测出爆发，并产生更多可与更广泛的科学和医学研究界共享的病原体数据，”Christian Matranga说道，这项新研究的资深作者加入了当地一家生物技术创业公司。

科学家已经能够通过分析临床样本中的所有遗传物质来检测一些低丰度病毒，这种技术被称为“宏基因组”测序，但这种方法常常错过了其他微生物和患者体内丰富的病毒物质。自己的DNA。

另一种方法是“富集”特定病毒的临床样本。为此，研究人员使用一种遗传“诱饵”来固定目标病毒的遗传物质，以便其他遗传物质被冲走。Sabeti实验室的科学家成功地使用了诱饵，这些诱饵是由短链RNA或DNA组成的分子探针，与样本中的病毒DNA配对，分析埃博拉病毒和拉沙病毒基因组。然而，探针始终针对单个微生物，这意味着它们必须确切地知道它们正在寻找什么，并且它们不是以严格，有效的方式设计的。

他们需要的是一种用于设计探针的计算方法，该方法可以提供临床样品中多种微生物含量的全面视图，同时富集像Zika这样的低丰度微生物。

“我们想重新考虑我们实际上是如何设计探针进行捕获的，”Metsky说。“我们意识到我们可以捕获病毒，包括它们已知的多样性，使用的探测器比我们之前使用的更少。为了使这成为监视的有效工具，我们决定一次尝试针对大约20种病毒，我们最终进行了扩展已知感染人类的​​356种病毒。“

“用于全面杂交的目标的紧凑聚集”的简称CATCH允许用户设计定制的探针组，以捕获任何微生物物种组合的遗传物质，包括病毒，甚至是已知感染人类的​​所有形式的所有病毒。

为了真正全面地运行CATCH，用户可以轻松输入已上载到国家生物技术信息中心GenBank序列数据库的所有形式的人类病毒的基因组。该程序根据用户想要恢复的内容确定最佳探针集，无论是所有病毒还是仅部分病毒。可以将探针序列列表发送给合成用于研究的探针的少数公司之一。希望检测和研究微生物的科学家和临床研究人员可以使用像钓鱼钩这​​样的探针来捕获所需的微生物DNA进行测序，从而丰富样品中的微生物。

使用CATCH设计的探针组的测试表明，在富集后，病毒含量构成了比富集前更多的测序数据的18倍，使得该团队能够组装不能从未富集的样品中产生的基因组。他们通过检查30个已知内容跨越8种病毒的样本来验证该方法。研究人员还表明，尼日利亚2018年拉萨爆发的拉沙病毒样本经证实难以在没有富集的情况下进行测序，可以通过使用一套针对所有人类病毒的CATCH设计探针来“拯救”。此外，该团队还能够改善患者和蚊子中含有未知内容的样本中的病毒检测。

使用CATCH，Metsky及其同事生成了针对寨卡病毒和基孔肯雅病毒的病毒探针子集，这是另一种在同一地理区域发现的蚊媒病毒。与其他方法产生的Zika基因组一起，使用CATCH设计的探针生成的数据帮助他们发现在科学家能够检测到Zika病毒之前几个月已经引入了Zika病毒，这一发现可以为控制未来爆发的努力提供信息。 。

为了证明CATCH的其他潜在应用，Siddle使用了来自各种不同病毒的样本。Siddle和其他人一直在与西非的科学家合作，在那里建立病毒爆发和难以诊断的发烧，以建立实验室和现场分析病原体基因组的工作流程。“我们希望我们在尼日利亚的合作伙伴能够从多种样品中有效地进行宏基因组测序，而CATCH可以帮助他们提高对这些病原体的敏感性，”Siddle说。

该方法也是研究具有可疑病毒原因的未确诊发热的有效方法。“我们对使用宏基因组测序来揭示这些病例的可能性感到兴奋，特别是在受影响国家当地这样做的可能性，”Siddle说。

CATCH方法的一个优点是其适应性。随着新突变的识别并将新序列添加到GenBank中，用户可以快速重新设计一组具有最新信息的探针。此外，虽然大多数探头设计都是专有的，但Metsky和Siddle公开了所有他们用CATCH设计的探头。用户可以访问CATCH中的实际探针序列，使研究人员能够在合成之前探索和定制探针设计。

Sabeti和其他研究人员对CATCH有可能改进微生物群落的大规模高分辨率研究感到兴奋。他们也希望这种方法有朝一日能够用于诊断应用，其中将结果返回给患者以做出临床决策。目前，他们对改善Zika和Lassa病毒爆发的基因组监测以及其他需要全面了解低水平微生物含量的应用的潜力感到鼓舞。

CATCH软件可在GitHub上公开访问。由Sabeti和Matranga监督的其开发和验证在Nature Biotechnology的在线描述。