Autore in primo piano: Un flusso di lavoro genomico conveniente per migliorare il controllo della rabbia in contesti con risorse limitate

La nostra ricerca utilizza la genomica avanzata per migliorare la sorveglianza dei patogeni nei paesi a basso e medio reddito. E questo ci aiuta i ricercatori locali a rispondere a cinque grandi domande: chi, cosa, dove, perché e quando. E questo può fornire soluzioni pratiche sul campo.

Utilizziamo la tecnologia dei nanopori per decentralizzare il sequenziamento. La facilità d'uso, la portabilità e i costi più economici rispetto ad altre piattaforme lo rendono ideale per le impostazioni con risorse ridotte. E la capacità di sequenziare rapidamente alla fonte del campione significa che possiamo fare sorveglianza all'interfaccia animale-ambiente umano.

Affrontiamo sfide nell'ottenere interi genomi da campioni di qualità variabile. Spesso, le candidature provenienti da aree remote venivano trasportate in cattive condizioni di conservazione. Inoltre, abbiamo competenze limitate negli strumenti bioinformatici che sarebbero utili nell'interpretazione dei dati.

Quindi questi strumenti sarebbero come MADDOG e drug-V GLUE. Questo potrebbe essere utilizzato per interpretare i dati in modo universale per aiutare ad avviare il controllo. Stiamo cercando di dimostrare come ottimizzano il protocollo per sequenze rapide o per intere sequenze genomiche della rabbia e per vedere come può essere adattato ed essere utilizzato nei paesi a basso reddito per il sequenziamento della rabbia in modo da rispondere a diverse domande su come sta realmente circolando, cosa sta circolando e quando sta circolando.

E queste informazioni sono necessarie per le strategie di eliminazione della rabbia. La sorveglianza genomica virale è ora più accessibile. Tuttavia, le linee guida per l'analisi e l'interpretazione dei dati per gli sforzi di controllo locale sono più limitate.

Il nostro protocollo offre una pipeline end-to-end, consentendo agli scienziati locali di disporre di capacità di sorveglianza in prima linea. Una maggiore disponibilità di genomi virali e metodi per l'interpretazione di questi dati consente ai ricercatori di tradurre le informazioni epidemiologiche in informazioni utili per i ministeri governativi o i programmi di controllo delle malattie e guidare il processo decisionale.