Monitorare l’evoluzione virale e le caratteristiche epidemiologiche di SARS-CoV-2 nel periodo 2022–2023 mediante sorveglianza genomica integrata

Perché continuare a osservare questo virus

Anche dopo la fine della fase di emergenza del COVID-19, il virus che lo causa, SARS-CoV-2, continua a cambiare. Nuove versioni possono diffondersi più rapidamente, eludere la protezione immunitaria o colpire in modo differente alcune fasce d’età. Questo studio dalla Germania mostra come la combinazione di genetica virale, registri dei casi ed esperimenti di laboratorio possa individuare presto tali cambiamenti e orientare le decisioni di sanità pubblica in un contesto post-crisi più calmo.

Monitorare i cambiamenti su scala nazionale

I ricercatori hanno costruito una rete nazionale di laboratori diagnostici che inviano ogni settimana al Robert Koch Institute un piccolo campione casuale di tamponi positivi per il sequenziamento dell’intero genoma. Tra dicembre 2021 e aprile 2023 hanno decodificato 4.595 genomi virali provenienti da 24 laboratori distribuiti in 14 dei 16 Länder tedeschi. Hanno confrontato questo flusso continuo e snello di dati con un’operazione di sequenziamento molto più ampia e più breve nel tempo che aveva prodotto oltre mezzo milione di genomi. I modelli delle varianti nel tempo corrispondevano da vicino, dimostrando che un sistema più piccolo ma ben progettato può comunque fornire un quadro accurato dell’evoluzione virale.

Come sono cambiate le varianti

I dati di sequenza hanno rivelato un rapido passaggio dalla variante Delta alla fine del 2021 a una serie di diramazioni di Omicron. Sono arrivate prima BA.1 e BA.2, che hanno prevalso all’inizio del 2022, seguite da BA.5 e dai suoi discendenti come BQ.1, e più tardi dalle linee ricombinanti XBB che combinano frammenti di precedenti ceppi Omicron. A marzo 2023 le versioni XBB costituivano la maggioranza dei virus rilevati. Lo studio ha anche mostrato che Omicron non si è limitata a mutare in modo casuale: i cambiamenti chiave si sono concentrati nella proteina spike, la parte del virus che si lega alle cellule umane ed è l’obiettivo principale degli anticorpi.

Chi si è ammalato e quanto gravemente

Il team ha collegato 516.128 virus sequenziati con i registri individuali dei casi del sistema obbligatorio di segnalazione COVID-19 tedesco, concentrandosi poi su 84.639 persone infettate da linee principali di Omicron. Hanno osservato che le prime ondate di Omicron, BA.1 e BA.2, erano relativamente più frequenti nei bambini, specialmente sotto i 15 anni, rispetto alle varianti successive. Gli uomini risultavano meno spesso segnalati come infetti ma avevano una probabilità maggiore di ricovero una volta infettati. Utilizzando modelli statistici che tenevano conto di età, sesso, variante e mese del calendario, i predittori più forti di ospedalizzazione sono risultati essere il sesso maschile e l’età avanzata, in particolare oltre i 60 anni. Le differenze apparenti nel rischio di ospedalizzazione tra varianti più recenti sono in gran parte scomparse una volta considerati i cambiamenti nelle abitudini di testing e nella segnalazione nel tempo.

Cosa faceva il virus nelle cellule delle vie aeree umane

Per andare oltre i modelli di popolazione, gli scienziati hanno coltivato strati di cellule umane nasali, bronchiali e alveolari (polmone profondo) su un’interfaccia aria-liquido, che imita la superficie delle vie respiratorie. Hanno infettato queste colture con un virus delle prime fasi della pandemia, Delta e diverse sottolinee di Omicron. Tutte le versioni di Omicron testate sono state molto più difficili da neutralizzare per gli anticorpi pre-Omicron, dimostrando un forte escape immune. Nelle cellule nasali e bronchiali, varianti di Omicron come BQ.1.1 e XBB.1.9.2 si sono replicate più rapidamente nelle prime ore dopo l’infezione rispetto al virus iniziale, suggerendo una diffusione efficiente nelle vie aeree superiori, sebbene i loro livelli di picco successivi possano essere inferiori. Nelle cellule del polmone profondo, la maggior parte delle varianti Omicron è cresciuta meno bene rispetto al virus originale e a Delta, ma XBB.1.9.2 è stata un’eccezione notevole, raggiungendo livelli precoci più elevati e mostrando la crescita più ripida, il che suggerisce che potrebbe conservare una certa capacità di interessare le basse vie respiratorie.

Segnali dalla risposta immunitaria

Il team ha anche misurato molecole chiamate interferoni, che fanno parte del sistema di allerta antivirale di prima linea del corpo. Nelle cellule delle vie aeree superiori, le varianti Omicron hanno indotto risposte forti di interferoni di tipo I e III dopo un ritardo, con BQ.1.1 che si distingue per livelli particolarmente alti. Si ritiene che tali risposte nel naso e nei bronchi aiutino a limitare la gravità della malattia. Al contrario, nelle colture di polmone profondo il virus originale e Delta hanno prodotto i segnali di interferone più forti, mentre le varianti Omicron hanno indotto risposte più deboli, di nuovo con XBB.1.9.2 sul livello più alto tra le linee Omicron.

Cosa significa per convivere con il COVID-19

Complessivamente, lo studio dipinge il quadro di un virus che continua ad adattarsi all’uomo, favorendo una rapida crescita nelle vie aeree superiori, un marcato escape dagli anticorpi esistenti e comportamenti variabili nei polmoni. Collegando sequenziamento nazionale, dati sui casi e modelli di laboratorio realistici delle vie respiratorie umane, la rete tedesca mostra come i Paesi possano sorvegliare in modo sostenibile l’emergere di nuove varianti. Una sorveglianza integrata di questo tipo può rilevare precocemente cambiamenti nella diffusione, nei pattern per età e nel comportamento virale, aiutando le autorità sanitarie a rispondere prontamente senza le risorse straordinarie impiegate nei primi anni della pandemia.

Citazione: Mache, C., Kerber, R., Schulze, J. et al. Monitoring viral evolution and epidemiological characteristics of SARS-CoV-2 during 2022–2023 using Integrated Genomic Surveillance. Commun Med 6, 305 (2026). https://doi.org/10.1038/s43856-026-01647-x

Parole chiave: varianti di SARS-CoV-2, sorveglianza genomica, evoluzione di Omicron, modelli di cellule respiratorie, epidemiologia del COVID-19