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介紹有相當大的變化的症狀和嚴重程度COVID-19由SARS-CoV-2病毒感染的患者。宿主和病毒基因組序列信息與抗體反應和生物信息識別病人或病毒特征與貧窮和有利的結果。本研究旨在(1)抗體反應的識別特征,導致維護免疫反應和更好的結果,(2)確定遺傳差異的影響在感染嚴重程度和免疫反應,(3)確定病毒家族的影響抗體反應和病人的結果(4)評估patient-reported結果接收主機的基因組,抗體和病毒家族的結果。
和分析方法前瞻性觀察性隊列研究中正在進行成人患者COVID-19在大多倫多地區。收集血液樣本在基線(期間感染)和1、6和12個月後診斷。串行抗體滴定度,同形像,抗原和病毒中和將評估目標。臨床數據將從圖表評論和收集病人的調查。主機和t細胞和b細胞受體基因組被測序。病毒基因組測序將識別病毒譜係。回歸模型將被用來測試抗體反應之間的聯係,生理反應、基因標記和病人的結果。致病基因變異與疾病嚴重程度有關,或消極的結果將被識別並將進行全基因組協會。在感染免疫曲目多樣性將與COVID-19症狀的嚴重程度和人類白細胞antigen-type SARS-CoV-2感染有關。參與者可以學習他們的基因組測序,抗體和病毒測序結果; patient-reported outcomes of receiving this information will be assessed through surveys and qualitative interviews.
道德和傳播本研究通過臨床試驗安大略省流線型的倫理審查製度(CTO項目ID: 3302)和參與醫院的研究倫理委員會。研究結果將通過同行評議的出版物傳播、會議報告和最終用戶。
- COVID-19
- 遺傳學
- 免疫學
- 分子診斷
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和許可他們的衍生產品在不同的協議,提供了最初的工作是正確地引用,給出合適的信用,任何更改表示,非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
本研究將鏈接血清學,基因組和病人特征提供一個全麵了解的因素導致可變性COVID-19患者在臨床症狀和結果。
數據將生成使用多個方法,包括多個血清學檢測,宿主基因組測序,t細胞和b細胞受體測序和病毒基因組測序,以提供實時遺傳和免疫風險因素信息所需的預防、治療和管理病人的COVID-19疾病。
我們將廣泛分享研究數據,加強國際協作,旨在減輕COVID-19的傳播。
使用代理中和ELISA將使我們能夠確定哪些抗體中和能力,這將幫助選擇、製定和實施適當的血清學分析檢測和維護的患者病毒中和能力。
一個限製是,病人不返回提供康複的樣品可能會限製我們的能力來評估免疫反應的趨勢隨著時間的推移,可能會引入摩擦的偏見;後續調用將幫助提高回報率的病人康複的樣本。
介紹
SARS-CoV-2 COVID-19原因,迅速傳播成為全球大流行。1有相當大的變化,症狀嚴重程度和被SARS-CoV-2感染病人的生存率。2雖然有些感染者無症狀或經驗隻有輕微的症狀,還有嚴重的症狀需要住院治療。3已知的危險因素包括年齡和預先存在的並發症,4然而,有可能尚未為特征的其他風險因素,包括免疫、宿主遺傳或病毒譜係。
血清學抗體檢測可以識別個人積極COVID-19和那些以前被感染。5然而,抗體的存在並不一定表明免疫力6一些病人不中和病毒產生抗體。然而,還可以保護沒有中和,如通過Fc-mediated補體的激活,鎖定細胞介導細胞毒性和鎖定細胞吞噬作用。病毒血清學檢測的兩個主要目標的四個主要結構蛋白;的蛋白質(包含受體結合域可以直接目標)和核衣殼蛋白。患者顯示變量COVID-19免疫反應,6這已被證明與疾病嚴重程度。變量的免疫反應中觀察到病人可以包括抗體滴定度的差異,同形像,目標和病毒中和抗原。自適應免疫係統響應感染通過基因易位或看上去對抗原產生抗體。分子分析t和b細胞受體(TCR / BCR)動態免疫反應隨著時間的推移,可以提供一個全麵的審查,不能確定從血清學結果(抗原決定)。7分類識別/ BCR曲目COVID-19可以告知患者診斷和疫苗開發,8和監控t細胞反應關聯的免疫力是很重要的。7
宿主基因也會影響易感性COVID-19感染和嚴重程度,9日10然而,常見和罕見的遺傳變異之間的關係,COVID-19抗體生產、開發免疫和病人的結果(例如,呼吸衰竭、腎功能衰竭、死亡)尚未確定。已知遺傳因素導致的差異響應其它病毒性病原體。11 - 13例如,人類白細胞抗原(HLA)單體型與磁化率和嚴重程度相關的傳染病,包括艾滋病、結核病、乙型肝炎、流感、登革熱和SARS-CoV-2。14日至17日幾項研究已經確定了家族嚴重COVID-19集群,進一步表明可能有遺傳基礎嚴重的結果。9 18 19此外,有遺傳疾病可能影響COVID-19結果20.包括血栓性條件,使危機(如遺傳性血栓形成傾向)或心肺並發症(如囊性纖維化),可能會引起嚴重的疾病。20.
隨著時間的推移,SARS-CoV-2病毒的新變種出現,包括血統B.1.1.7首次發現在英國,21B.1.351首次發現在南非和第1頁首次發現在巴西。新血統與傳播,增加有關疾病的嚴重程度和死亡率。22病毒基因組數據進行相關感染和嚴重程度有重要意義發展的疫苗和治療方法和管理應對SARS-CoV-2。23
變量SARS-CoV-2-infected患者的生理反應可以通過症狀來確定臨床監測、或通過生物化學和血液病學實驗室測試。現在建議測量特定的實驗室檢測資料和努力識別症狀和其他相關的臨床狀況2 - 26為了更好地描述生理反應導致貧窮或有利的結果。
COVID-19上下文中的研究和臨床護理,生物標誌物用於評估COVID-19可能回到病人(如抗體結果,基因組測序(GS)的結果,病毒血統)。例如,主機GS識別遺傳標記與SARS-CoV-2易感性或嚴重性可能揭示遺傳傾向多個其他疾病的信息。建議醫學上可操作的基因結果(結果與建立相關的治療或預防策略)應提供給患者臨床GS27和額外的結果提供基於病人的偏好。最新的政策支持臨床可行的基因組的返回結果的研究參與者。28先前的研究已經發現,參與者價值學習廣泛的基因組的結果,除了臨床可行的結果。29-32它是未知COVID-19患者返回這些信息將如何影響病人的健康和行為,最終這些因素如何影響醫療係統(例如,衛生服務利用率)。盡管先前的研究已經評估患者群體中返回的結果受遺傳影響的條件下,33 34更少的工作在一般人群解決返回的結果。
總之,結果患者COVID-19可能受到不同的短期和長期的免疫反應,急性感染的生理反應,宿主遺傳變異和病毒譜係。返回信息相關的生物標誌物COVID-19病人可能會影響患者的健康行為和醫療服務使用。這個前瞻性群組研究旨在(1)抗體的識別特征和識別/ BCR反應導致免疫反應和更好的維護病人的結果,(2)識別宿主遺傳差異影響COVID-19感染嚴重程度和免疫反應,(3)評估病毒家族的影響抗體反應和病人的結果(4)評估patient-reported結果接收主機的基因組,抗體和病毒家族的結果。
方法
研究設計概述
前瞻性隊列研究在六家醫院正在進行大多倫多地區在安大略省,加拿大,目標1500 COVID-19患者積極的招聘。報名2020年10月開始,預計將在2021年11月完成;數據收集預計將於2022年11月完成。參與者同意了血液在基線(住院病人),1、6和12個月以來PCR陽性日期(圖1)。和病毒中和抗體同形像、滴定度、抗原目標將評估在所有時間點與TCR / BCR測序。宿主和病毒基因組測序。圖審查和調查將獲得病人進行特征(年齡、性別、祖先,症狀,結果,並發症,治療)和生物反應通過實驗室測試結果。免疫反應,遺傳變異,病毒變異、生化反應和病人特點與臨床結果。參與者將可以選擇學習自己的結果從主機GS、抗體檢測和/或病毒譜係結果;我們將評估patient-reported接收這些信息的結果。
研究流程圖與數據收集時間點。噠,決定援助;GC,遺傳顧問;T / BCR、T / B細胞受體。
研究背景
主要研究網站是西奈山醫院,西奈半島的一部分健康(SH)在多倫多,加拿大安大略省。患者COVID-19在SH, Mackenzie健康,威廉·奧斯勒大學健康網絡和衛生係統將招募。
病人的人口和招聘
超過1年,參加研究的1500名患者將在四個衛生係統,由六個人醫院。我們將招募病人住院(約300名患者)以及那些測試陽性症狀輕微或沒有COVID-19出現在急診室或COVID-19評估中心(約1200名患者)。住院死亡患者群體還包括(~ 100 - 150),從樣品將從參與GENCOV獲得回顧性和前瞻性研究網站。入選標準如下:18歲或以上,並有積極的結果從一個COVID-19鼻咽,鼻腔或口腔拭子在參與網站之一。病人COVID-19接種或接種疫苗研究過程中仍有資格參加。人口沒有COVID-19但已收到加拿大衛生部批準SARS-CoV-2疫苗將登記作為對照組比較免疫反應(抗體反應和細胞/ BCR曲目)患者有COVID-19。目前隻有四個加拿大衛生部批準的疫苗,和三個廣泛使用,我們將招募100 ~ 300患者在這群~每個疫苗。
樣品收集
COVID-19隊列,參與者的血液樣本將收集1、6和12個月post-COVID-19診斷。COVID-19住院患者,血液從常規住院測試還將收集,如果可用,或者一個新的血液樣本將如果病人是住院和COVID-19診斷的14天內。在每個時間點,10毫升的血液/管(兩個管:一個EDTA和一個Li-Heparin)將收集(表1)。COVID-19病毒棉簽將檢索分離和病毒序列。疫苗組的樣本將在1個月後第一次劑量和1、6和12個月後第二次劑量。疫苗隻需要一劑,樣品將在1、6和12個月。
目標1:識別抗體反應的特點,導致免疫反應和更好的維護病人的結果
評估抗體水平
總抗體水平將評估在兩個加拿大衛生部批準羅氏分析:(1)Elecsys Anti-SARS-CoV-2定性分析針對核衣殼蛋白和(2)Elecsys Anti-SARS-CoV-2-S定量測定目標的蛋白質。都經曆了一個方法評價(評估分析和批準臨床使用)在核心SH。血清學生化實驗室化驗報告伴隨著總結字母將被釋放回病人通過掛號郵件或電子郵件,根據參與者的偏好(在線補充附錄1)。在COVID-19人群中,兩個結果不匹配時,結果將被認為是不確定的。這可能發生由於邊界樣本,潛在的假陽性或假陰性結果在一個平台,或的可能性較強親和力飆升和核衣殼抗原的抗體。在接種疫苗的人群中,斯派克抗體的存在將報告為一個積極的結果,是目前所有加拿大衛生部批準疫苗產生抗體高峰但不是核衣殼蛋白。因此,兩者之間的衝突分析,在這個群體不被認為是不確定的。
進一步描述抗體(同形像,相對水平和抗原目標)將Lunenfeld-Tanenbaum研究所進行高通量,研究開發,自動化的ELISA。樣本的試驗進行驗證,恢複期的患者,包括電池板通過國家微生物實驗室,多倫多加拿大血液服務和網絡入侵細菌疾病35;分析最近與加拿大國家研究委員會的標準化。同時,代孕中和ELISA了評估的抑製spike-ACE2互動,36提供一個可伸縮的中和抗體的測定。這項試驗的結果關聯與virus-based化驗,包括蝕斑減少中和滴定度檢測和準型慢病毒檢測,樣品從加拿大血液服務。
圖提取和攝入量的調查問卷
臨床資料包括COVID-19症狀和並發症將獲得COVID-19隊列通過圖表回顧和調查問卷。參與者的病曆信息將從招聘訪問醫院和診所的推薦。在每個站點上,研究人員將提取的數據圖表使用標準化的數據提取表(在線補充文件2)。數據將被收集在PCR積極性的日期,日期出現症狀,症狀嚴重程度(根據分類數據、生命體征、主訴和沃德)錄取,是否需要支持性護理(如重症監護室(ICU)承認,通風,氧氣療法),治療(如血管緊張素轉換酶抑製劑,白介素6抑製劑,抗病毒藥物),並發症和結果(放電、死亡),推薦的國際財團嚴重急性呼吸係統和新興感染。37 38病毒載量的Ct數據值從PCR儀器將獲得微生物實驗室進行了PCR檢測。為住院患者,我們也將評估小組10實驗室測試基線來幫助病人的生理反應定義為國際臨床化學聯合會推薦的26和其他人(表2)。24日25日為死者隊列,沒有個人識別健康信息將提供給研究小組,和數據才會收集年齡、性別和祖先。
網上攝入量調查問卷將管理的參與者,將評估病人的特征包括年齡、性別分配在出生時,自我報告的種族/祖先,臨床條件下,危險因素(如吸煙、體重指數),以及COVID-19症狀和並發症。歸納了臨床數據點表2,完整的問卷有補充材料(在線補充文件3)。2
統計分析
分析將存活率存在和探索;假說的生成的樣本大小為1500就足夠了。合適的回歸模型(如線性回歸為兩個連續的結果和邏輯回歸結果)將用於測試抗體反應之間的聯係,生理反應(實驗室和臨床特點)和病人的結果(如COVID-19疾病的嚴重程度),調整患者的特征(如年齡、祖先、並存病)和分層性。COVID-19嚴重將被定義為宿主基因推薦的倡議。39嚴重的疾病將被定義為實驗室確認SARS-CoV-2 COVID-19感染和住院治療。40不重的疾病將被定義為實驗室確認SARS-CoV-2感染而不是住院後21天測試。40混合效應模型將被用來占within-patient測量隨時間變化。
我們期望COVID-19感染嚴重程度的變化與不同的抗體反應(如抗體滴定度,抗體持續時間)。我們進一步認為,抗體反應與生化的改變,血液學的和/或當患者嚴重感染的臨床特點。此外,我們預計抗原目標(核衣殼和峰值)導致微分中和病毒的能力。病人non-neutralising抗體可能與不同的生化/血液學的反應或病人的結果。
目標2:確定影響宿主基因差異在COVID-19感染嚴重程度和免疫反應
主機GS
將從血液中提取淋巴細胞DNA測序;提取的RNA也可能用於確認或測序驗證。將通過加拿大基因組測序基因組COVID-19網絡(CanCOGeN)應用基因組學中心的兒童醫院。GS數據將產生DNA庫根據製造商的協議(Illumina公司)和測序NovaSeq6000 S4流動細胞平均深度至少30×。Illumina公司提供軟件、bcl2fastq將用於轉換生成的每循環二進製基地調用文件Illumina公司測序係統FASTQ格式的標準主要排序輸出。在轉換步驟,多路分解的樣品也將被執行。質量控製(QC)指標計算評估實驗的質量。讀取將對齊參考使用burrows - wheeler對準器人類基因組。生殖係變異檢測使用基因組分析工具包(GATK)和拷貝數變異(CNV)和結構變異(SV)檢測使用read-depth和基於paired-end / split-read方法將被執行。變體將使用一個定製的注釋管道內部開發。 Files in standard output file formats will be generated including gvcf/vcf files for SNV and indel variants, vcf files for SV and CNV calls, tsv for annotated variants, and Binary Alignment Map (BAM) and index files for visualisation of the data. Per sample alignment and variant summaries will also be generated. Genome data will be stored in the CanCOGeN infrastructure with access control and linkable to administrative and other national databases and transferred to SH for clinical analysis by JL-E’s laboratory.
主機GS解釋
參與者的全基因組數據分析的致病性變異根據當前臨床標準41使用一套軟件工具、疾病和控製數據庫,包括公共資源和那些住在本地SH和兒童醫院。數據分析使用自定義內部生物信息學管道,遵循GATK最佳實踐和第三方軟件平台。基因組將檢查臨床顯著變化(如抗體缺乏,補充係統,免疫失調,先天免疫,吞噬細胞缺陷,結合免疫缺陷;autoinflammation、血液學的肺或心血管功能和新陳代謝)。我們還將分析HLA地位,ABO血型和基因血統。
基因組數據的再分析將可行的新信息從較大的關聯研究。成規任何基因組的再分析結果,將啟動如果有任何額外的症狀被病人或通過他們的招聘報告醫生招募醫院研究團隊,這發生在學習時間和提供足夠的資源是可用的。
數據分析
我們將評估如果宿主基因組變化導致抗體反應和疾病嚴重程度的差異。物流混合模型將用於二進製特征,和線性混合模型將被用於定量特征,根據主機遺傳學計劃協議。39 40 42物流混合模型將被用來測試分子標記之間的關聯(如HLA亞型;血型基因型)和嚴重或不重的疾病(如在所述目標1)。我們還將測試相關變異之前發現COVID-19嚴重程度(如rs10735079, rs74956615 rs2236757)43這些發現是否可以被複製在我們的樣例。基因組和血清學數據關聯、混合線性回歸模型將被用來測試分子標記之間的關聯(如HLA亞型;血型基因型)和抗體滴定度的差異,調整了協變量(如年齡、並發症)和分層性。每建議從宿主基因計劃,分析也將運行分別為男性和女性,參與者,60歲以下SARS-CoV-2感染的時間,和為每個主要的祖先。42
識別小說與COVID-19嚴重程度相關的基因位點,全基因組關聯研究(GWAS)將進行迭代通過CanCOGeN當新數據可用時使用各種包根據結果評價和自定義方法(門店(VikNGS)變體集成工具包)罕見和常見變異。44GENCOV數據將結合其他收集的數據通過HostSeq增加對GWAS的統計力量。45GWAS將致力於識別基因變異與嚴重或輕微疾病有關,使用由宿主基因表型定義倡議。每HostSeq協議,所有結果都將共享在上方采用控製訪問門戶和彙總統計數據將與國際社會共享。
識別/ BCR測序和分析
識別/ BCR測序將住院病人(n = 300)和接種疫苗的患者在三個不同的時間點(基線、1個月、6或12個月)。使高分辨率T / b細胞單克隆和動態地圖隨著時間的推移,我們將概要T / b細胞劇目在串行病人的血液樣本期間和之後解決COVID-19感染或postvaccination。
樣本點進行第一次GS將遵循上述基因組庫的準備。在隨後的時間點,Illumina-compatible下一代測序圖書館將由100到1550 ng的DNA片段使用KAPA HyperPrep工具包(σ)。8混合捕獲將根據CapTCR-seq測序進行協議。混合捕獲探針將針對所有四個細胞/ V和J地區BCR基因座(α,β,δ和γ)國際免疫遺傳學數據庫(帶注釋的http://imgt.cines.fr),在羅氏SeqCap(羅氏)條件xGen阻塞寡核苷酸(IDT)和人類Cot-1阻止DNA(表達載體)。8雜交後,圖書館將被放大,PCR和測序的Illumina公司NextSeq 500儀器。8Clonotypes將調用使用MiXCR算法和克隆多樣性計算出每個樣本和比較在每個病人。8鑒定細胞/ BCR序列部分將分析使用第三方軟件供應商。
完好無損(多元化)患者的免疫係統可能有一個更健壯的免疫反應與免疫係統。我們將確定是否感染SARS-CoV2一致的多元化或阻塞影響免疫曲目相對於控製。免疫曲目多樣性將得分感染初COVID-19症狀的持續時間和嚴重程度。我們將比較具體的互補決定區三個序列在病人相同的HLA-type提名TCR序列和潛在免疫原性肽SARS-CoV-2感染可能導致早期診斷和第二代疫苗開發。
目標3:確定病毒譜係對抗體反應的影響以及患者的結果
病毒GS
病毒樣本將從參與者的初級鼻咽、鼻和口腔拭子、冷凍和儲存測試實驗室。樣品測試SARS-CoV-2 RNA陽性qPCR循環閾值< 30將整個GS在安大略癌症研究所(OICR)作為CanCOGeN Virus-Seq,全國SARS-CoV-2測序計劃。圖書館建設和測序將遵循amplicon-based汽車列車V.3協議。46汽車列車V.3引物將被用於擴增病毒基因組,然後使用Illumina公司測序儀器。測序數據處理管道由CanCOGeN (https://github.com/oicr-gsi/ncov2019-artic-nf)。QC將使用ncov-tools (https://github.com/jts/ncov-tools/)。使用標準化的協議將允許的基因組測序項目集成了類似的質量控製產生的大量的病毒基因組CanCOGeN和國際項目,並將其存入國家生物技術信息中心(NCBI)和GISAID (https://www.gisaid.org/)。病毒序列將分配給病毒使用穿山甲血統。
數據分析
病毒家族將相關的病毒載量(低/中/高或連續特征)和其他交互。複發性病毒突變將與血清學反應(如抗體滴定度,持續時間的抗體反應,中和)和臨床結果(如COVID-19嚴重性)。我們將評估病毒家族與宿主基因組發現如果是與血清學反應有關。例如,我們將評估小說在峰值蛋白質變異是否與病毒中和能力或病人症狀嚴重程度的差異。患者在我們的群被SARS-CoV-2感染,我們將評估這病毒變異存在於每個血統的SARS-CoV-2他們感染,確定變異或血統與再感染有關。病毒家族將會報告給臨床醫生和基因組的參與者報告。
目標4:評估patient-reported結果接收主機的基因組,抗體和病毒家族的結果
GS的結果報告
GS COVID-19隊列中的所有參與者進行,然而,參與者可以選擇是否他們願意學習個人GS的結果,和類型的結果,他們願意學習。協議在SH歸還病人基因組數據,並在公共數據庫共享變量分類數據。47-49參與者將與遺傳谘詢師說,使用一個在線援助的決定50 51決定哪些類型的GS結果他們想學習。報告將發給與會者,要求臨床隨訪結果可能與他們的家庭醫生,與參與者的同意。參與者與臨床可行的或罕見疾病的結果將會傳達他們的結果通過電話或視頻會議研究遺傳顧問。所有其他的結果(例如,HLA地位,ABO血型,血統,病毒譜係)將通過基因組報告和總結溝通信,和參與者能夠接觸遺傳顧問是否有問題。研究遺傳顧問和醫學遺傳學家將決定每個結果的建議和協調任何必要的後續護理。
基因組報告將包括推薦的理由,當選基因麵板、基因組發現疾病組(如心髒病、神經學、代謝、免疫學、HLA地位,血型基因型,祖先的信息,多基因風險評分,病毒家族類型),變異信息,疾病和遺傳信息、治療方案、管理建議和測試方法和局限性。良性或常見的序列變異不可能的臨床意義不會報道。變異的不確定的意義可能是如果他們報道發生在基因匹配或特定的臨床表型相關。致病性和致病變種可能會報道。二次發現或變異基因與臨床表型可能包括在該報告基於參與者的偏好。研究谘詢信將起草研究遺傳顧問和可用的參與者,總結他們的研究結果和建議基於他們的研究結果。
Patient-reported結果的措施
COVID-19隊列中,我們將評估patient-reported學習GS的結果結果,抗體結果和病毒家族通過定量措施在多個時間點。我們假設patient-reported結果將不同患者之間得到的結果要求臨床隨訪和那些不。調查將在基線管理(預備考試輔導之前),後立即預備考試谘詢,結果後立即返回,6個月後的回歸結果(表3)。諾維調查將用於數據收集和管理。每個參與者將發送一個獨特的鏈接完成網上調查;將自行調查。包括驗證問卷調查和措施以及項目研究小組開發的。我們將評估的結果是痛苦焦慮和抑鬱量表(醫院),52基因檢測相關的情緒(感受基因測試結果),53決策衝突(決策衝突規模),54生活質量(12項短形式調查[SF-12]),55基因歧視,56GS的感知效用的結果,57 58臨床操作和衛生行為變化歸因於GS /抗體結果/病毒家族,結果GS的知識,59病毒抗體檢測和知識的知識譜係。我們還將評估健康知識,60對遺傳學的態度61年和對醫療保健的態度,62年不被包括在分析這些特點可能影響參與者如何應對和行動的結果。一個限製是,病人不是隨機的,這就增加了偏見的風險。列出所有措施和收集時間點表3,可以找到完整的調查在線補充文件3。
定性訪談
我們將進行定性采訪一個子集的參與者(n = 50)大約6個月後GS的回歸結果。通過半結構式定性訪談(在線補充文件4),我們將探索參與者的經驗與學習GS、抗體和病毒家族的結果,和臨床結果的行為和心理的影響。參與者將立意取樣參與訪談根據他們收到的結果類型(例如,需要臨床隨訪結果)。
數據分析
報告結果的收益率從GS和GS的比例的情況下需要臨床隨訪結果將敘述地報道。為每個參與者的反應結果測量將使用描述性統計總結。GS的影響評估結果,抗體和病毒譜係結果在每個結果上麵所描述的那樣,我們將比較每個參與者之間的結果得到不同類型的結果(例如,GS醫學上可操作的結果與其他類別的結果;抗體的結果,積極的和不確定的和消極結果)使用適當的協變量的回歸模型來調整,也可能影響結果(如遺傳學、態度健康素養)。在多個時間點(為所有措施管理表3),我們將使用mixed-effects模型檢查軌道是否隨著時間的推移,不同團體之間。
定性數據分析將解釋描述方法;麵試將使用常數比較分析主題。63年麵試將audiorecorded和轉錄。兩個或兩個以上的程序員將審查記錄生成編碼框架,這將適用於記錄和更新迭代的新主題識別的數據。63年我們將使用混合方法集成定量和定性數據矩陣,以便更好地理解獲得GS的影響,血清學和病毒的結果。64年
病人和公眾參與
病人和公眾沒有參與的設計研究。這項研究的目的是評估patient-reported結果接收相關基因組(包括COVID-19-related結果,和次要結果),血清學和病毒家族的結果。
數據存儲和共享
鑒定數據將通過HostSeq共享數據庫(表4)。序列數據可以存入dbGAP等研究領域。數據共享與其他研究人員,研究請求它,使用它,例如,基因-疾病的聯係。將實驗室數據之間的聯係(如診斷/生化,測序數據,血清學;病毒和宿主基因組數據)的基因組序列和HostSeq數據庫。病毒GS執行通過OICR CanCOGeN資金需要強製性的數據共享。病毒基因組鑒定的元數據(包括樣本收集日期,來自實驗室,主機年齡和宿主性別),但沒有任何支持原始數據,將提交GISAID (https://www.gisaid.org/),SARS-CoV-2基因組的標準庫。病毒基因組和原始測序讀,不包括任何主機讀取,將上傳到NCBI和國家微生物實驗室存檔。
圖提取數據和實驗室之外的SH生成的數據核心實驗室安全地將存儲在一個中央集權excel數據庫和進入本地實例的搬運工在西奈山醫院服務器軟件。羅氏公司的數據將被安全地存儲在實驗室信息係統與每個病人的獨特研究ID。所有的樣品將在收集鑒定核心實驗室SH或收據。
道德和傳播
道德
本研究經批準參加地點由安大略流線型的臨床試驗倫理審查製度(首席技術官- 3302),與西奈山醫院董事會記錄並進行倫理審查和提供監督研究涉及多個網站在安大略省。所有參與者提供知情同意參加。研究小組的成員回顧了同意書,參與者通過電話或親自和回答與會者的問題事先獲得同意。所有參與者同意抽血、GS、病毒測序,血清學檢測,獲得他們的庫存樣品和醫療記錄,數據共享。
傳播
這項研究的結果將通過同行評議的出版物和傳播在國家和國際會議。我們的知識翻譯策略是包括臨床醫生、實驗室專業人員直接參與病人護理作為研究小組成員通知的設計、實施和評價的研究成果,並援助促使傳播和應用的結果的臨床護理。團隊成員參與其中,可以配合其他項目與現有的資金,包括CanCOGeN,通過病毒和宿主基因組數據將被共享,和加拿大的開放基因資源庫47 48,65年通過主機共享數據的基因組變異。研究數據將通過開放存取與科學界和受控訪問數據庫。
意義
本研究將鏈接血清學,基因組,病毒學和病人特征提供一個全麵了解的因素導致可變性COVID-19患者在臨床症狀和結果。衛生保健係統和公共衛生將能夠:(1)確定臨床效用血清學檢測和幫助開發和實現適當的血清學檢測(2)基於理解抗體反應和選擇的治療方法(3)確定重點人群接種疫苗是否有供應有限。基因組方法將(1)放大CanCOGeN研究平台進行數據直接用於臨床醫生和病人,(2)啟用統一的基因組分析通過現有的臨床研究方法,使數據共享平台,(3)允許戰略病人治療和管理計劃,為未來提供一個資源分析輔助疾病的並發症和長期的經濟評價。病毒基因組數據進行相關感染和嚴重程度有重要意義發展的疫苗和治療方法和管理應對SARS-CoV-2。本研究還將生成證據patient-reported GS學習結果的影響以及抗體的結果,和病毒譜係,通知采用GS和COVID-19血清學檢測在臨床實踐中。
倫理語句
病人同意出版
確認
我們感謝喬·安妮Hebrick和米蘭達Lorenti應用基因組學中心的兒童醫院,加拿大多倫多援助與DNA提取。我們感謝卡蘭辛格在威廉·奧斯勒衛生係統招聘支持。我們感謝Pirammiya Shanmugathas邁克爾·Puopolo和約旦在西奈Fung健康的支持與招聘和研究協調。我們感謝黃安德魯在西奈醫療支持。我們感謝Paul Krzyzanowski安大略癌症研究所(OICR)和安德魯·麥克阿瑟麥克馬斯特大學的貢獻產生病毒序列數據。
引用
腳注
貢獻者範本:JT,厘米,TJP, YB, MC和JL-E。方法:JT, JL-E, YB, MC,一種cg, TJP, JS和TM。軟件:EF、TJP JS和JL-E。驗證:JT, SA TJP、JS、TM和JL-E。形式分析:JT,厘米,原理圖,SCa,英孚,SA EB, AB, YB, BB, HC, MC, LD,高頻,SMF,一種cg, ZK, TM,點,SLM, TJP,博士,JS,黨衛軍,和JL-E LS。調查:JT,厘米,原理圖,SCa,英孚,SA EB, AB, YB, BB, HC, MC, LD,高頻,SMF,一種cg, ZK, toyota, SLM, TJP,博士,JS,黨衛軍,和JL-E LS。資源:特裏、SA、EB AB, YB, BB, HC, MC, LD,高頻,SMF,一種cg, ZK, TM,點,SLM, TJP,博士,JS,黨衛軍,和JL-E LS。數據管理:EF。原創作品草案:JT,厘米,JL-E。寫作——審查和編輯:JT,厘米,原理圖,SCa,英孚,SA EB, AB, YB, BB, HC, MC, LD,高頻,SMF,一種cg, ZK, toyota, SLM, TJP,博士,JS,黨衛軍,和JL-E LS。 Supervision: JT and JL-E. Project administration: JT, SCh and JL-E. Funding acquisition: JT, JL-E, SA, BB, HC, LD, HF, SMF, A-CG, TM, AM, SLM, TJP, DR, JS and LS.
資金這項工作得到了加拿大衛生研究院的研究(融資參考號碼vr4 - 172753)。
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