Genom-epidemiologi og modellering av gonoré i Noreg

Prosjektskildring Prosjektet har som mål å studere transmisjonmønstre og antibiotikaresistens av Neisseria gonorrhoeae i Noreg. Gonoré er på frammarsj i Noreg og insidensen er sterkt aukande (frå 682 til 1576 meldte tilfelle i fem-års perioden 2014-2018). Dette kombinert med omfattande antibiotikaresistens (ABR) gjer det kritisk å få bedre kontroll med epidemien. Då innsatsen allereie er omfattande på feltet, med betydeleg screening og tett oppfølging av risiko-grupper, vil ein i dette prosjektet bruke innovative metodar for å betre forståinga av fundamentale aspekt ved gonokokk-transmisjon, import og ABR. Konkrete delmål i prosjektet er: - Kvantifisere import av gonokokk-infeksjon frå utlandet (utanlandsreiser og opphald). - Kartlegge viktigheita av slik import for ABR-byrde i Noreg. - Auke kunnskapen om viktigheita av asymptomatiske infeksjonar for spreiing av gonoré. - Generere realistiske prediktive modellar for gonoré transmisjon og ABR. Studiepopulasjonen er todelt. I første del av studien vil vi analysere alle mottekne gonokokk-isolat ved FHI i perioden januar 2016 til juni 2018. Dette dreier seg om totalt 1285 bakterieisolat. I den andre delen av prosjektet (prediktiv modellering) vil man nytte seg av data om alle meldte gonoré tilfelle i Noreg i perioden 2016-2018. Denne informasjonen er meldt av identifisert til MSIS og vil ikkje koplast mot data henta frå labware. Ingen pasientar skal involverast, og det søkjast om dispensasjon frå samtykkekravet for å anvende følgande data frå 2016-2018: 1) av identifiserte opplysningar frå MSIS om prøvetaking, lokalisasjon av prøve, smittestad og ved utenlandsopphald årsak til opphaldet, 2) opplysningar om genom sekvensering frå bakteriell stammebank ved FHI, 3) av identifiserte data frå FHIs Labware database, 4) tilgjengelege genomiske gonokokk data frå det europeiske sekvensarkivet. Med denne informasjonen vil man I) analysere 1285 bakterieisolat og koble desse til opplysningar om smitte, smitteland, smittestad etc. og II) bruke data frå MSIS til å utvikle en prediktiv modell som kan forutsi risiko for smitte. Prosjektet er del av ei doktorgrad og med ein bi vegleiar frå Warwick University, UK. Det er ikkje aktuelt å utveksle identifiserbare personopplysningar med partnarar utanfor instituttet, verken i Noreg eller utlandet.