据美国app促进会网站近日报道，在新奥尔良召开的美国微生物学会第111届全体会议上，来自加拿大英属哥伦比亚省疾病控制中心的研究人员，提出了一种将细菌全基因组测序技术和社会关系网络分析相结合的方法，能使公共卫生部门获得更多有关疾病传播的资料，更好地跟踪并防止疾病暴发。
英属哥伦比亚疾病控制中心的珍妮弗·加迪和同事运用这种新技术，已成功跟踪调查并最终预防了一次肺结核的暴发。她表示，基因组测序与现有临床和流行病学的详细数据相结合，能模拟构建出疾病的暴发，真实理解病菌在人群中的传播。
在英属哥伦比亚的一个中型社区，几乎每3年就要暴发一次肺结核。10年来，将社会网络分析用于跟踪传染病已经越来越普遍，社会网络分析有点类似于Facebook（脸谱）社交网络，采用了传统流行病学步步深入的做法，不仅仅询问病人曾跟谁联系过，还要询问更多有关时间方面的细节，还有他们去过哪里以及做了什么等等。但仅靠社会网络分析来寻找疾病源头和其他影响因素，结果也很不明确。
他们将细菌全基因组测序和社会网络分析结合在一起，得到了更清楚的疾病暴发图景。“病原体的完整基因组测序就是最终的DNA（脱氧核糖核酸）指纹，而全基因组测序所需的成本、时间在呈指数降低，对大部分或全部细菌单独进行测序，并预测它们的暴发已越来越容易。”加迪说。
此外，他们还能将一些关键个体确定为超级传播者，这些人长期携带病原菌，且社交网络广阔。根据这种信息在流行病暴发研究的重要性，公共卫生部门的人员正在设法寻找一些社会公众人物，做一次重点筛查。
“我们用基因组测序和社会网络分析阻止了一场疾病暴发，这是传统方法无法做到的。”加迪说，“对公共卫生署来说，这是流行病学和传染病研究的一个新方向。”
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