Methode kan helpen bij de ontwikkeling van nieuwe coronatesten

Uniek stukje genetische code SARS-CoV-2 via deep-learning snel gevonden

Farmaceutisch onderzoekers van onder meer de Universiteit Utrecht hebben een deep learning methode ontwikkeld waarmee een uniek stukje van de genetische code van SARS-CoV-2 is geïdentificeerd. Met deze methode zijn nieuwe diagnostische testen voor het virus en wellicht ook mutaties, mogelijk snel en nauwkeurig te ontwerpen. Dat kan helpen bij de bestrijding van een toekomstige pandemie. Het onderzoek wordt binnenkort gepubliceerd in Nature Scientific Reports.

Wetenschappers uit Nederland, Frankrijk en Mexico hebben in publiek beschikbare datasets van genetische code van SARS-CoV-2 een stukje RNA gevonden dat kenmerkend is voor dit specifieke coronavirus, en dat niet aanwezig is in andere coronavirussen of andere humane virussen. De aan het Instituut voor Farmaceutische Wetenschappen van de UU verbonden data scientist dr. Alejandro Lopez-Rincon initieerde het onderzoek. “Het zijn 21 letters in een lange rij van 30 duizend letters van het virus, die de computer geïdentificeerd heeft.”

Onder leiding van prof. Aletta Kraneveld ontwikkelde het team vervolgens een zogenaamde primerset – ‘Utrecht U’ genoemd – die in de moleculaire PCR-test gebruikt zou kunnen worden om dit specifieke stukje RNA van SARS-CoV-2 te kunnen meten.

Coronavirus, covid

Unieke sequentie van Britse variant in 16 uur

Met de nieuwe methode zijn ook snel testen te ontwikkelen die bekende mutaties van het virus opsporen. Lopez-Rincon: “Afgelopen week is het ons in 16 uur tijd gelukt om ook van B.1.1.7 SARS-CoV-2, beter bekend als de ‘Britse variant’, een uniek stukje van de genetische code te vinden en daarvoor een primerset te ontwerpen. Deze primerset zou verder onderzocht en gevalideerd kunnen worden om zo onderscheid te kunnen maken tussen de huidige en deze nieuwe, mogelijk besmettelijker, variant van SARS-CoV2.

Inmiddels is de receptuur voor de primerset waarmee in een PCR-test het gemuteerde virus te meten is, online beschikbaar gesteld. “Labs in het VK, Canada en Pakistan hebben laten weten dat ze de Britse variant van het virus met de nieuwe primerset willen gaan vaststellen,” zegt Kraneveld.

Voor het ontwikkelen van de methode werkten de wetenschappers met genetische virale datasets van ruim 550 personen die waren geïnfecteerd met een coronavirus, inclusief SARS-CoV-2. De methode is nu volledig geautomatiseerd: vanaf nu kunnen ze op basis van datasets met virale sequenties van slechts enkele tientallen personen een uniek stukje van de genetische code van een nieuw virus identificeren en specifieke primersets ontwerpen voor PCR-testen.

Uiteraard moeten de nieuw ontworpen specifieke primersets getest worden op goed gevalideerde monsters van geïnfecteerde mensen. Kraneveld: “De deep-learning methode geeft ons extra gereedschap om snel en nauwkeurig testen te ontwikkelen voor nieuwe virussen. Dat is van groot belang.”

Publicatie (preprint)

Classification and Specific Primer Design for Accurate Detection of SARS-CoV-2 Using Deep Learning
Alejandro Lopez-Rincon*, Alberto Tonda, Lucero Mendoza-Maldonado, Daphne G.J.C. Mulders, Richard Molenkamp, Carmina A. Perez-Romero, Eric Claassen, Johan Garssen*, Aletta D. Kraneveld*
Scientific Reports, preprint, DOI 10.1101/2020.03.13.990242

* onderzoekers verbonden aan de Universiteit Utrecht