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PLoS Comput Biol:科学家开发出研究丙肝病毒传播的新方法

放大字体  缩小字体 发布日期:2013-02-20  浏览次数:117
2013年2月2日 讯 --近日,刊登在国际杂志PLoS Computational Biology上的一篇研究报告中,来自牛津大学的研究者表示,对静脉注射感染丙肝的患者进行早期诊断和相应的疗法可以有效抑制丙肝病毒的多次传播。

2013年2月2日 讯 --近日,刊登在国际杂志PLoS Computational Biology上的一篇研究报告中,来自牛津大学的研究者表示,对静脉注射感染丙肝的患者进行早期诊断和相应的疗法可以有效抑制丙肝病毒的多次传播。

研究者Gkikas Magiorkinis说,这项研究中我们首次揭示了丙肝病毒之所以具有超级传播性是由于进行静脉注射药物的人所引发的。我们希望可以扩大对静脉注射药物个体的早期诊断和抗病毒的治疗,从而帮助人们来抵抗丙肝病毒的感染,从而最终消除丙肝病毒的传播。

世界卫生组织将丙肝作为全人类的一个重要的公众健康问题来对待,世界上有1.8亿人都感染了丙肝病毒,很多人并不知道自身已经被感染了,有些人长达十年都没有进行过检查诊断;感染者中20%的人都会在20年后发展成为癌症或者肝硬化,最终唯一的方法就只有进行肝移植,这将会花费一笔很大的费用。

丙肝不像其它肝炎一样,尽管目前有有效的疗法,但是目前没有疫苗来进行丙肝的预防,病毒会通过污染的血液进行传播,在1989年发现丙肝病毒后,丙肝的主要的传播途径就是使用静脉注射药物,个体通过共用注射器会增大其感染的风险。

研究者Magiorkinis表示,研究为何如此多的人都被丙肝感染以及其感染的时间,这困扰了科学家20多年时间,如今我们解决了这一问题,这就为进行有效的公共健康干预措施的开发提供了一种模式研究,当然我们的方法同样适用于研究HIV。

随后研究者将使用一种数学模型方法来估算丙肝病毒继发感染的方差,并且推算感染的爆发需要多长时间。

 

doi:10.1371/journal.pcbi.1002876
PMC:
PMID:

Integrating Phylodynamics and Epidemiology to Estimate Transmission Diversity in Viral Epidemics

Gkikas Magiorkinis mail, Vana Sypsa, Emmanouil Magiorkinis, Dimitrios Paraskevis, Antigoni Katsoulidou, Robert Belshaw, Christophe Fraser, Oliver George Pybus, Angelos Hatzakis mail

The epidemiology of chronic viral infections, such as those caused by Hepatitis C Virus (HCV) and Human Immunodeficiency Virus (HIV), is affected by the risk group structure of the infected population. Risk groups are defined by each of their members having acquired infection through a specific behavior. However, risk group definitions say little about the transmission potential of each infected individual. Variation in the number of secondary infections is extremely difficult to estimate for HCV and HIV but crucial in the design of efficient control interventions. Here we describe a novel method that combines epidemiological and population genetic approaches to estimate the variation in transmissibility of rapidly-evolving viral epidemics. We evaluate this method using a nationwide HCV epidemic and for the first time co-estimate viral generation times and superspreading events from a combination of molecular and epidemiological data. We anticipate that this integrated approach will form the basis of powerful tools for describing the transmission dynamics of chronic viral diseases, and for evaluating control strategies directed against them.

 
 
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