Коронавірусна хвороба 2019: відмінності між версіями
[неперевірена версія] | [перевірена версія] |
Вилучено вміст Додано вміст
Брехня |
Bunyk (обговорення | внесок) м Відкинуто редагування 93.73.27.64 (обговорення) до зробленого Шкурба Андрій Вікторович Мітка: Відкіт |
||
Рядок 1:
{{Хвороба
| назва = Коронавірусна
| синоніми = '''Гостра респіраторна
| зображення =
| Width =
| підпис =
| ICD10 = у версії [[Міжнародний класифікатор
| ICDO =
| DiseasesDB = 60833
Рядок 13:
| MeSH = C000657245
}}
'''Коронаві́русна
[[
== Етіологія ==
Родина Coronaviridae (CoV, [[коронавіруси
=== Геномні дослідження ===
Порівнювання повнорозмірної послідовності [[геном]]у SARS-CoV-2 та інших доступних геномів [[Бетакоронавіруси|бетакоронавірусів]] показали, що у нього найтісніший зв'язок з [[Кажани|кажанним]] [[штам]]ом ВАРС BatCov RaTG13, гомологічність досягає 96 %, за іншими даними — 98 %. З
Разом з тим першовідкривач [[ВІЛ]] Нобелівський лауреат,
Популяційний генетичний аналіз геномів виділених штамів SARS-CoV-2 показав, що вірус еволюціонував у два основні типи L та S. Незважаючи на те, що тип L (∼70 %) є більш поширеним, ніж тип S (∼30 %), останній виявився еволюційно трохи старшим. Оскільки тип L став поширенішим на ранніх стадіях спалаху в Ухані, частота типу L зменшувалася від початку січня 2020 року. Циркуляція серед людей може зчинити сильніший селективний тиск на тип L, який може стати агресивнішим і поширенішим за тип S. Останній є менш агресивним, міг би поширитися більше в світі через відносно слабший селективний тиск<ref>Xiaolu Tang, Changcheng Wu, Xiang Li, Yuhe Song, Xinmin Yao, Xinkai Wu, Yuange Duan, Hong Zhang, Yirong Wang, Zhaohui Qian, Jie Cui, Jian Lu On the origin and continuing evolution of SARS-CoV-2. Oxford University Press National Science Review, nwaa036, [https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa036] Published: 03 March 2020. {{ref-en}}</ref>.
За іншими даними при проведенні філогенетичного мережевого аналізу 160 геномів SARS-Cov-2 виявлено три центральних варіанти, що відрізняються змінами амінокислот. Варіанти отримали назву A, B і C. Варіант A є тим, що безпосередньо відокремився від батьківського кажанного коронавірусу. Варіанти A та C широко циркулюють за межами Східної Азії, тобто у європейців та американців. Навпаки, тип B є найпоширенішим варіантом у Східній Азії, і, здається, геном його не поширився за межами Східної Азії, існує певна імунологічна або екологічна стійкість до цього варіанту за межами Азії. Варіант B походить від варіанту A і відрізняється двома мутаціями: синонімічною мутацією T8782C і несинонімічною мутацією C28144T, що змінює [[лейцин]] на [[серин]]. Варіант C відрізняється від батьківського варіанту B несинонімічною мутацією G26144T, яка змінює [[гліцин]] на [[валін]]. Це основний варіант в Європі, а також у Каліфорнії та Бразилії. Він відсутній у вибірці з материкового Китаю, але очевидний у [[Сингапур]]і, [[Гонконг]]у, [[Тайвань|Тайвані]] та [[Південна Корея|Південній Кореї]]<ref>Peter Forster, Lucy Forster, Colin Renfrew, Michael Forster Phylogenetic network analysis of SARS-CoV-2 genomes. PNAS. April 8, 2020 [https://doi.org/10.1073/pnas.2004999117] {{ref-en}}</ref>.
=== Культуральні особливості ===
Виділення вірусу проводили за допомогою різних [[Культура клітин|клітинних ліній]], таких як епітеліальні клітини дихальних шляхів людини, Vero E6 та Huh-7. Цитопатичні ефекти спостерігалися через 96 годин після інокуляції.
=== Білки та ферменти
Як й інші коронавіруси, SARS-CoV-2 має чотири структурні білки, відомі як S (шип), E (оболонка), M (мембрана) та N (нуклеокапсид) білки. N білок утримує РНК, а білки S, E і M разом створюють
Подібно до SARS-CoV і MERS-CoV, геном SARS-CoV-2 кодує неструктурні білки (такі як основна 3-хімотрипсин-подібна [[протеаза]], папаїн-подібна протеаза, [[РНК]]-[[Гелікази|геліказа]] і РНК-залежна РНК-[[Полімерази|полімераза]]), структурні білки ([[глікопротеїни]]) і допоміжні. Чотири неструктурні білки є ключовими [[Ферменти|ферментами]] в життєвому циклі коронавірусу, а поверхневі глікопротеїни необхідні для здійснення зв'язування коронавірусу з рецепторами на поверхні чутливих клітин, що сприяє його проникненню в клітину.
3-хімотрипсин-подібна протеаза ({{lang-en|coronavirus 3CL hydrolase enzyme}}) являє собою кристалічну структуру з високою роздільною здатністю. Вона необхідна
Результати швидкого [[секвенування]] SARS-CoV-2 у поєднанні з молекулярним моделюванням на основі геномів споріднених
=== Морфологічні особливості ===
Рядок 45 ⟶ 47:
== Епідеміологічні особливості ==
=== Джерело та резервуар
Джерелом та резервуаром
=== Механізм і фактори передачі
Зрозуміло, що коронавірус вже поширюється в людській популяції без залучення тваринного джерела виключно від людини до людини за допомогою [[Повітряно-крапельний механізм передачі інфекції|повітряно-крапельного механізму передачі
Не виключається можливість
=== Сприйнятливість, фактори ризику
Поки що не визначено ступінь сприйнятливості. Досліджується питання того, чи захищають від коронавірусної
Розглядаються фактори, що можуть сприяти зараженню і тяжкості клінічного перебігу коронавірусної хвороби 2019. Зокрема досліджується вплив у різних країнах вакцинації людей [[БЦЖ]] на зменшення рівня захворюваності та летальності<ref name="Anita Shet">Anita Shet, Debashree Ray, Neelika Malavige, Mathuram Santosham, Naor Bar-Zeev Differential COVID-19-attributable mortality and BCG vaccine use in countries. medRxiv preprint server (сервер, на якому знаходяться наукові роботи, що ще не пройшли експертну оцінку) doi: https://doi.org/10.1101/2020.04.01.20049478 [https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.01.20049478v1] {{ref-en}}</ref><ref name="Aaron Miller">Aaron Miller, Mac Josh Reandelar, Kimberly Fasciglione, Violeta Roumenova, Yan Li, Gonzalo H Otazu Correlation between universal BCG vaccination policy and reduced morbidity and mortality for COVID-19: an epidemiological study. doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.24.20042937. [https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.24.20042937v1] {{ref-en}}</ref>, різних факторів довкілля на летальність<ref name="Jingui Xiea">Jingui Xiea, Yongjian Zhu Association between ambient temperature and COVID-19 infection in 122 cities from China Science of The Total Environment. Volume 724, 1 July 2020, 138201 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720317149#!] {{ref-en}}</ref><ref name="Mohsen Ahmadi">Mohsen Ahmadi, Abbas Sharif, Shadi Dorosti, Saeid Jafarzadeh Ghoushchi, Negar Ghanbari Investigation of effective climatology parameters on COVID-19 outbreak in Iran Science of The Total Environment. 17 April 2020, 138705 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720322221] {{ref-en}}</ref><ref name="Mehmet Şahin">Mehmet Şahin Impact of weather on COVID-19 pandemic in Turkey Science of The Total Environment. 20 April 2020, 138810 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720323275] {{ref-en}}</ref><ref>Yueling Ma, Yadong Zhao, Jiangtao Liu, Xiaotao He, Bo Wang, Shihua Fu, Jun Yan, Jingping Niu, Ji Zhou, Bin Luo Effects of temperature variation and humidity on the death of COVID-19 in Wuhan, China. Science of The Total Environment. Volume 724, 1 July 2020, 138226 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720317393] {{ref-en}}</ref><ref>Hongchao Qi, Shuang Xiao, Runye Shi, Michael P. Ward, Yue Chen, Wei Tu, Qing Su, Wenge Wang, Xinyi Wang, Zhijie Zhang COVID-19 transmission in Mainland China is associated with temperature and humidity: A time-series analysis. Science of The Total Environment. 19 April 2020, 138778 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720322956] {{ref-en}}</ref><ref>Muhammad Farhan Bashir, Benjiang Ma, Dr. Bilal, Bushra Komal, Muhammad Adnan Bashir, Duojiao Tan, Madiha Bashir Correlation between climate indicators and COVID-19 pandemic in New York, USA. Science of The Total Environment. 20 April 2020, 138835 [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720323524] {{ref-en}}</ref>. Зокрема проведене дослідження порівняння між картографічним рівнем забруднення повітря [[Оксид азоту(IV)|оксидом азоту (NO<sub>2</sub>)]] в тропосфері регіонів і рівнем летальності від коронавірусної хвороби 2019 там. Результати застосування просторового аналізу показали, що із 4443 випадків смертей 3487 (78 %) були у п'яти регіонах, розташованих на півночі Італії та центральній Іспанії. Крім того, в тих самих п'яти регіонах спостерігаються найвищі концентрації NO<sub>2</sub> у поєднанні із сталими низхідними потоками повітря, що запобігає ефективному розпорошенню забруднення повітря. Отримані результати на думку автора свідчать про те, що тривалий вплив NO<sub>2</sub> може бути одним із найважливіших факторів високого рівня смертей від COVID-19 у цих регіонах та, можливо, у всьому світі<ref>Yaron Ogen Assessing nitrogen dioxide (NO2) levels as a contributing factor to coronavirus (COVID-19) fatality. Science of The Total Environment. Volume 726, 15 July 2020, 138605. {{ref-en}}</ref>. Дослідження, проведені в Китаї, не показали зв'язку температури довкілля з кількістю захворілих, робиться висновок, що немає жодних доказів того, що кількість випадків COVID-19 може знизитися, коли погода стане теплішою<ref name="Jingui Xiea" />. Дослідження іранських науковців виявило, що наростання випадків захворювання відбувається швидко в густонаселених районах при слабкому вітрі, високій вологості та низькому рівні сонячного опромінення<ref name="Mohsen Ahmadi" />. Дослідження турецьких науковців також свідчать про роль вітру та температурних показників у збільшенні захворюваності в 9-ти містах Туреччини<ref name="Mehmet Şahin" />.
== Патогенез ==
|