Dokument: Anwendung und Evaluierung des Düsseldorfer Modells der Integrierten Genomischen Surveillance (IGSD) im Rahmen der Analyse von in dem Kontext von Schulen, Asylunterkünften und Gastronomiebetrieben detektierten Ausbrüchen von SARS-CoV-2 in Düsseldorf (NRW) in dem Zeitraum Februar bis Dezember 2021

Titel:	Anwendung und Evaluierung des Düsseldorfer Modells der Integrierten Genomischen Surveillance (IGSD) im Rahmen der Analyse von in dem Kontext von Schulen, Asylunterkünften und Gastronomiebetrieben detektierten Ausbrüchen von SARS-CoV-2 in Düsseldorf (NRW) in dem Zeitraum Februar bis Dezember 2021
Weiterer Titel:	Application and evaluation of the Düsseldorf model of Integrated Genomic Surveillance (IGSD) in the context of analyses of SARS-CoV-2 outbreaks detected in schools, asylum accommodations and gastronomic businesses in Düsseldorf (NRW) in the period from February to December 2021
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=64460
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20240103-130157-2
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Pigulla, Moritz [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 11,15 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 19.12.2023 / geändert 19.12.2023
Beitragende:	Prof. Dr. Alexander Dilthey [Betreuer/Doktorvater] Prof. Dr. Dragano, Nico [Gutachter]
Stichwörter:	Integrierte Genomische Surveillance, SARS-CoV-2
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	Nicht-pharmazeutische Interventionen stellen vor der Entwicklung und breiten Verfügbarkeit von potenten Impfstoffen sowie erregerspezifischen Arzneimitteln die primären Methoden in der Infektionsprävention im Rahmen pandemischer Geschehen dar. Hierzu zählen u.a. die Er- fassung von Kontaktpersonen und das Durchbrechen von Infektionsketten im Kontext der Kon-taktpersonennachverfolgung vonseiten der zuständigen Gesundheitsämter. Die global verheerende COVID-19-Pandemie zeigte hier in jüngster Vergangenheit in präg- nanter Art und Weise einen Bedarf an optimierten Verfahrensweisen im Bereich der amtli- chen Infektionsprävention auf, um Infektionskonstellationen lückenloser und interventionsori- entier-ter nachvollziehen und somit Transmissionen effektiver unterbinden zu können. Mit der Methodik der „Integrierten Genomischen Surveillance“ (IGS) stellt das vergleichs- weise junge Feld der genomischen Epidemiologie einen Ansatz dar, welcher bereits im Rah- men diverser Pilotprojekte ein beachtliches Potenzial für eine optimierte Überwachung von SARS-CoV-2-Infektionsgeschehen auf lokaler und überregionaler Ebene aufzeigte. Hierbei werden in einem ersten Schritt mithilfe modernster Labortechnologien Ganzgenom- Sequenzierungen von Pathogen-Testproben durchgeführt und dadurch detaillierte Kenntnisse über die Erbsubstanz der Infektionserreger gewonnen. Durch den sich dann anschließenden al-gorithmusbasierten Vergleich der genetischen Informationen können Verwandtschaftsver- hält-nisse zwischen den einzelnen Proben berechnet und somit Hypothesen zu mutmaßlichen Über-tragungsketten aufgestellt werden. Diese genetischen Informationen werden in einem anschließenden Schritt mit den epidemio- lo-gischen Daten der erfassten Patient*innen aus der amtlichen Kontaktpersonennachverfol- gung sowie aus teils zusätzlich durchgeführten Befragungen von Indexpersonen mithilfe stan- dardi-sierter Fragebögen zusammengeführt. Die Anwendung der Methodik der IGS bzw. der IGSD (Integrierte Genomische Surveillance Düsseldorf) erfolgte im Rahmen dieser Promotionsarbeit retrospektiv für die insgesamt 63 in Düsseldorf erfassten SARS-CoV2-Ausbrüche in den drei untersuchten Infektionskontexten Schulen, Asylunterkünfte und Gastronomiebetriebe für den Zeitraum Februar bis Dezember 2021 unter der kardinalen Fragestellung, ob eine solche Datenintegration einen potenziellen Mehrwert im Vergleich zu den bisherig etablierten Verfahrensweisen erzielt. Die integrative Analyse, welche insgesamt epidemiologische Daten von 335 involvierten In- dexpersonen und 1501 assoziierten Kontaktpersonenfällen sowie Sequenzierungsdaten zu 114 dieser Index- und 120 dieser Kontaktpersonen umfasste, zeigte in toto eine Eignung für die Untersuchung von SARS-CoV-2-Ausbrüchen sowie einen generellen Zusatznutzen der Me- thodik in der Anwendung auf. Hierbei ermöglicht(e) die Datenintegration einerseits die Prüfung bereits auf Basis rein epide- miologischer Informationen erfasster Infektionsketten und Ausbruchsgeschehen sowie ande-rerseits die Detektion bisher unbekannter Infektionskonstellationen. So konnten im Kontext der Analysen konkret bei zwölf (Teil)Ausbrüchen eine Konsistenz der epidemiologischen Dokumentation mit der genetischen Datenlage und bei elf (Teil)Ausbrü- chen hier eine fehlende Konsistenz aufgezeigt werden. Ferner konnten mithilfe der geneti- schen Daten 49 potenziell untererfasste und 14 potenziell übererfasste Ausbruchsfälle sowie 23 mutmaßliche, bisher nicht dokumentierte Infektionsketten und Zusammenhänge zwischen ver-schiedenen Ausbrüchen nachvollzogen werden. Des Weiteren können und konnten neue Erkenntnisse zu den spezifischen Infektionskontexten und Erregerdynamiken gewonnen werden. Non-pharmaceutical interventions are the primary methods of infection prevention in the con- text of pandemic events, prior to the development and widespread availability of potent vac- cines and pathogen-specific drugs. This includes the detection of infectious contacts and the in-terruption of infection chains in the context of contact-tracing regimes carried out by local pub-lic health authorities. The devastating global COVID-19 pandemic has recently highlighted the need for optimized procedures in the field of public infection prevention in order to trace transmissions in a more complete as well as intervention-oriented manner and thus to contribute to the more effective and faster prevention of germ spreading. Within the field of genomic epidemiology, a modern approach referred to as „Integrated Ge- nomic Surveillance” (IGS) has already shown considerable potential for optimized surveil- lance of SARS-CoV-2 infection events on a local and supraregional level in the framework of various pilot projects. In the context of IGS, whole genome sequencing of pathogen test samples is performed as a first step using state-of-the-art laboratory technologies to gain detailed knowledge about the pathogen’s genetic information. The subsequent algorithm-based comparison of the genetic information makes it possible to calculate genetic relations between the individual samples and thus to develop hypotheses about putative transmission chains. In a subsequent step, this genetic information is merged with the epidemiological patient data generated in the context of contact tracing carried out by local authorities and partially sourced from additional patient interviews using standardized questionnaires. The application of the IGS- resp. IGSD- (Integrated Genomic Surveillance Düsseldorf) meth- odology was performed retrospectively for 63 outbreaks of SARS-CoV-2 recorded in Düssel- dorf in the contexts of schools, asylum shelters and nightlife businesses for the period of Feb- ruary to December 2021 with regard to the primary question whether such data integration achieves any added value compared to standard procedures. In summary, the integrative data analysis, which included epidemiologic data from a total of 335 involved patients and 1501 associated contact-cases, as well as sequencing data of 114 of those patients and 120 of those contact-cases, showed a suitability for the analysis of SARS- CoV-2-outbreaks. Furthermore, an additional benefit through application of the methodology compared to the stand-alone practice of traditional contact tracing procedures could be pointed out. Here, on the one hand this data integration enabled resp. enables the monitoring and review of infection chains as well as outbreak events which have already been detected on the basis of purely epidemiological information. On the other hand, it made resp. makes the detection of previously unknown transmissions and / or links among outbreaks possible. Thus, in the context of the analyses, a consistency of the epidemiological documentation with the genetic data could be shown for twelve (partial) outbreaks and a lack of consistency for eleven (partial) outbreaks. Furthermore, with the help of the genetic data, 49 potentially un- der-recorded and 14 potentially over-recorded outbreak cases as well as 23 putative, previ- ously undocumented infection chains as well as transmissions between different outbreaks could be traced. Furthermore, new insights into the specific infection contexts and pathogen dynamics could resp. can be gained.
Lizenz:	Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät » Institute » Institut für Medizinische Mikrobiologie
Dokument erstellt am:	03.01.2024
Dateien geändert am:	03.01.2024
Promotionsantrag am:	01.07.2023
Datum der Promotion:	28.11.2023