Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Temel Tıp Bilimleri Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: IRMAK GÜZEL
Danışman: AYÇA ARZU SAYINER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Giriş ve Amaç: SARS-CoV-2 insanda salgına yol açan üçüncü zoonotik betakoronavirüstür. Sağlık çalışanları arasındaki SARS-CoV-2 enfeksiyonunun yayılımını incelemek, virüsün hastane içindeki veya hastane ile toplum arasındaki bulaşını sınırlayacak yöntemleri belirlemek ve pandeminin kontrolünü sağlamak açısından kritik öneme sahiptir. Filyasyon çalışmaları, bulaş dinamiklerini anlamada bazı ipuçları sunmakla birlikte ilişkileri değerlendirmek için viral kanıtlar gereklidir. Çalışmamızda, Dokuz Eylül Üniversitesi (DEÜ) Araştırma Uygulama Hastanesi'nde SARS-CoV-2 saptanan sağlık çalışanları ve temaslılarından oluşan kümelerde, epidemiyolojik verinin tam viral genom sekansı ve filogenetik analizle değerlendirilerek bulaş ağlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: DEÜ Araştırma Uygulama Hastanesi'nde Mart 2020 ile Kasım 2021 arasında SARS-CoV-2 RNA pozitif sağlık çalışanları ve ilişkili olduğu düşünülen kişilerin verileri retrospektif olarak incelendi. Belirlenen 93 kişinin (28 küme) arşivlenmiş nazofaringeal sürüntü örneklerinden EZ1 Virus Mini Kit v2.0 (QIAGEN, Almanya) kullanılarak nükleik asid ekstrakte edildi. Sekans analizi öncesi, SARS-CoV-2 RNA tespiti RealStar®SARS-CoV-2 RT-PCR v1.0 (Altona Diagnostics) kiti ve Rotor-Gene Q cihazı kullanılarak tekrarlandı. RT Ct<28 olan örnekler seçildi ve Illumina platformunda QIAseq DIRECT SARS-CoV-2 (Qiagen) protokolü ile tam genom dizileme gerçekleştirildi. Dizi analizi CLC Genomics Workbench programında (Qiagen, Almanya) WuhanH1 (GenBank:MN908947.3) dizisi referans alınarak yapıldı. Dizileme kalite kriterlerine uyan 63 örnek (20 küme) ileri analizlerle değerlendirildi. Referans dizi, çalışmadaki 63 örneğe ait diziler ve GISAID ile GenBank'tan alınan diğer diziler ile, MEGA 11 programında "bootstrap" değeri 200 olacak şekilde, "Maximum Likelihood" ağaçları oluşturuldu. Filogenetik ağaçlar FigTree (v1.4.4) programı ile düzenlendi. Veriler SPSS 24.0 paket programıyla analiz edildi. Bulgular ve Sonuç: Çalışmaya dahil edilen 63 kişinin 40'ı sağlık çalışanıydı ve ortalama yaş 34.1 ± 9.3 yıl olarak tespit edildi. Kalan 23 kişi ise temaslı aile üyelerinden oluşmaktaydı ve ortalama yaş 33.7± 21.3 yıl idi. Gruptaki 63 kişinin 35'i (%56') kadındı. Katılımcıların çoğu enfeksiyonu hafif -orta şiddette klinik semptomlar ile geçirdi. Dizilerde, ham veri sayısı 820 bin ile 5 milyon okuma aralığında değişmekteydi. Örneklerden elde edilen konsensus dizi uzunlukları ortalama 29.771 ± 77.3 baz idi. Referans genomun en çok %99 en az %82'ini kapsayan dizilerde, ortalama kapsam 4335 ± 1312 idi. Diziler 10x derinliğinde genomun ortalama %97.9 ± 1.9 kapsamaktaydı. Örneklerin RT PCR Ct değerleri düştükçe, dizileme kalitesinin arttığı belirlendi. Grupta, SARS-CoV-2'nin 4 farklı dalına (clade) ait 14 farklı soy (lineage) tespit edildi. 180'si non-sinonim, 97'si sinonim, 7'si kodlanmayan olmak üzere toplam 284 nükleotidte varyasyon saptandı. Varyasyonlar en sık ORF1ab ve S gen bölgelerinde tanımlandı. Mutasyonların arasında enfektivite, nötralizasyon ve klinik prognozu etkileyebilecek önemde olanlar değerlendirildi. Epidemiyolojik ilişkinin güçlü olduğu kümelerde, örnekler birbirinden en fazla iki varyasyon ile farklılık gösterdi. Sekans analizi ve filogenetik ağaç ile değerlendirme sonrası, virüsün, 5 kümeye tek bir kaynaktan girmediği, diğer 15 kümede ise temas izleme verileriyle uyumlu olarak tek odak olabileceği doğrulandı. Enfekte sağlık çalışanlarından toplanan bilgiler, sağlık çalışanlarına virüs bulaş nedenleri, aile içinde veya hastanede ortak kullanılan çalışma ve dinlenme alanlarında, kişisel koruyucu ekipman (KKE) kullanımındaki eksiklikler ve de mesafe kurallarına uyulmaması olarak gösterildi. Virüsün tam genom analizi, epidemiyolojik verilerin daha doğru değerlendirilmesini sağlayarak SARS-CoV-2'nin karmaşık bulaş dinamiklerinin anlaşılmasına katkıda bulunmuştur.