Artigo de investigação
Canalização da trajetória evolutiva do vírus da gripe humana
BMC Biology 2012, 10 : 38 doi: 10.1186/1741-7007-10-38
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| Recebido: | 13 de janeiro de 2012 |
| Aceito: | 30 de abril de 2012 |
| Publicado em: | 30 de abril de 2012 |
© 2012 Bedford et al; licenciado BioMed Central Ltd.
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Abstrato
Fundo
Desde o seu surgimento, em 1968, a influenza A (H3N2) evoluiu extensivamente no genótipo e fenótipo antigênico. No entanto, apesar de uma forte pressão para evoluir longe de imunidade humana e diversificar no fenótipo antigénico, H3N2 influenza mostra paradoxalmente diversidade genética e antigénica limitada presente em qualquer altura. Aqui, propomos um modelo simples de evolução antigênica do vírus influenza que a explicação para esta aparente discrepância.
Resultados
Neste modelo, fenótipo antigénico é representado por uma N -dimensional vector e vírus fenótipo perturb mutações dentro desse espaço euclidiano contínuo. Nós implementar este modelo em uma grande escala de simulação baseado no indivíduo, e ao fazê-lo, encontramos uma notável correspondência entre comportamento do modelo e da dinâmica da gripe observados. Este modelo apresenta rápida evolução, mas a diversidade de pé baixo e, simultaneamente, responsável pela epidemiológica, antigênica, genéticas e padrões geográficos exibidos pelo vírus.Nós achamos que a evolução longe existentes resultados imunidade humanos em volume de negócios população rápido no vírus da gripe e que esse volume de negócios população ocorre principalmente ao longo de um eixo único antigênica. população volume de negócios no vírus da gripe e que esta população de turnover ocorre principalmente ao longo de um eixo antigénico único.
Conclusões
Dinâmica selectivos induzir uma trajectória canalizado evolutivo, em que o destino evolutivo da população influenza é surpreendentemente repetível. No modelo, a população de influenza mostra um 1 - a 2 anos de calendário de repetibilidade, sugerindo uma janela em que a dinâmica de evolução poderia ser, em teoria, previsível.
Fundo
Epidemia de influenza é responsável por entre 250.000 e 500.000 mortes no mundo por ano, com influenza A (e, em particular, A/H3N2) ter provocado a maior parte da mortalidade e da morbilidade humana anualmente , com influenza A (e, em particular, A/H3N2) ter provocado a maior parte da mortalidade e da morbilidade humana[ 1 ]. Influenza A (H3N2) tem continuamente circulado na população humana, desde a sua introdução em 1968, exibindo recorrentes epidemias sazonais em regiões temperadas e de transmissão de menos periódica nos trópicos. Durante este tempo, a gripe H3N2 evoluiu continuamente tanto geneticamente e antigenicamente. Deriva mais antigénica é pensado para ser impulsionado por alterações de epítopos na proteína hemaglutinina (HA)[ 2 ]. A análise filogenética das relações entre seqüências HA revelou uma árvore genealógica mostrando distintivo uma linhagem predominante único tronco e ramos laterais que persistir por apenas 1 a 5 anos antes de ir extinto[ 3 ]. Esta forma de árvore é indicativo de substituição de estirpes de série ao longo do tempo; H3N2 influenza mostra evolução rápida, mas a diversidade genética permanente baixa.
Esta observação tem permanecido intrigante do ponto de vista epidemiológico. Evolução antigênica ocorre rapidamente, e seleção diversificar forte existe para escapar da imunidade humana, por que então não vemos a substituição de série de cepas em vez de diversificação genética e antigênica contínua? Na verdade, simples modelos epidemiológicos mostram diversidade explosiva de genótipo e fenótipo ao longo do tempoNa verdade , simples modelos epidemiológicos mostram diversidade explosiva de genótipo e fenótipo ao longo do tempo[ 4 , 5 ].Trabalho anterior tem procurado com base em modelo explicações da diversidade limitada de gripe, contando com curta duração de imunidade tensão que transcende[ 4 , 5 ], complexos genótipo-fenótipo de mapas[ 6 ], ou de um repertório limitado de fenótipos antigénicos[ 7 ].
Caracterização experimental do fenótipo antigénico é possível através da inibição da hemaglutinação (IH) do ensaio, o qual mede a reactividade cruzada de HA a partir de uma estirpe do vírus de soro criado contra uma outra estirpe [ 8 ]. Os resultados de muitos ensaios HI podem ser combinados para produzir um mapa bidimensional, representando semelhança antigénica e à distância entre as estirpes, como medida facilmente visualizados e quantificados[ 9 ]. O caminho traçado através deste mapa por influenza A (H3N2) de 1968 até o presente é em grande parte linear, mostrando a substituição de série de uma cepa por outro, não há grandes bifurcações de fenótipo antigênico[ 9 ].
Aqui, nós procuramos simultaneamente modelar a evolução genética e antigênica do vírus influenza. Nós representamos fenótipos antigênicos como pontos em um N -dimensional do espaço euclidiano. Com base na descoberta de que um mapa bidimensional explica adequadamente distância antigênica observada entre as estirpes[ 9 ], começamos com fenótipos antigênicos como pontos em um plano, mas relaxar esta hipótese, mais tarde, na análise. Após a exposição ao vírus, o risco de um hospedeiro da infecção é proporcional à distância euclidiana entre o fenótipo e infectar o mais próximo fenótipo na história imune do hospedeiro. Mutações fenótipo antigénico perturbam, movendo-se num fenótipo de direcção aleatória radial e por uma distância distribuídas aleatoriamente. Nós implementamos este modelo geométrico em uma grande escala de simulação baseado no indivíduo pretende modelar diretamente o mapa antigênica e árvore genealógica da população global de gripe. A simulação inclui populações de acolhimento múltiplos com diferentes sazonais, forçando hosts com histórias completas do sistema imunológico da infecção, e vírus com fenótipos antigênicos. Como o produto de simulação, as infecções são rastreados e uma genealogia completa conexão amostras de vírus é construída. Resultados apresentados aqui são para simulações de 40 anos de evolução do vírus em uma população de 90 milhões de hosts.
Resultados e discussão
Evolução antigênica e padrões genealógicos
O vírus persiste ao longo do curso da simulação de 40 anos, e no final da maioria das simulações, restam apenas algumas estreitamente relacionados linhagens virais, indicando que a diversidade genealógica é restringida pela evolução na paisagem antigénica bidimensional. Diversidade reduzida é substancialmente mais comum em modelos com menos mutação ou modelos com menos efeitos de mutação de variáveis (Figura1 ). A taxas mais altas de mutação, os vírus podem se mover para além do fenótipo antigênico rápido demais para que a concorrência sempre eliminar os mais fracos de duas linhagens divergentes. Da mesma forma, com grande variação no efeito de mutação, não pode, por vezes, surgem novos tipos antigénicos, muito distante da população existente de sofrer limitando a pressão competitiva. Ambos os cenários levam a coexistência de fenótipos antigênicos múltiplos. Nós, portanto, restringir o modelo de regimes de parâmetros com menores taxas de mutação e variâncias menor efeito de mutação. Nós principalmente se concentrar no modelo com 10 -4 mutações por infecção por dia e mutação efeitos com um desvio padrão de 0,4 unidades antigênicas. Neste modelo, 80 das 100 simulações replicados mostrar reduzida diversidade genealógica (definido como menos de 9 anos de evolução separar vírus contemporâneas). Estamos condicionados a seguinte análise sobre esses 80 simulações, a compilação de estatísticas de resumo em toda esta piscina e apresentando uma análise detalhada de uma simulação único representante.
Figura 1. Genealogical diversidade no fim de 40 anos em 100 simulações para diferentes parâmetros mutacionais . Diversidade genealógica varia de acordo com ( A ) e com a taxa de mutação ( B ) o desvio padrão de efeito de mutação. Os pontos representam os resultados de simulação individuais e barras cinza representam medianas e intervalos interquartis através de simulações repetidas. Resultados, com maior diversidade de 9 anos são mostradas em azul, e os resultados com a diversidade menos de 9 anos são mostradas em preto. Condes de essas duas classes são mostradas em azul e preto, respectivamente. Diversidade genealógica é medida em anos, a taxa de mutação é medido em mutações por infecção por dia, e o desvio padrão de efeito de mutação é medido em unidades antigénicas. Diversidade menos de 9 anos é escolhida como um ponto de corte com base nos padrões observados de ramificação na genealogia da gripe H3N2.
O modelo exibe epidemias anuais de inverno em regiões temperadas e epidemias periódicas menos nos trópicos (Figura 2A ). Através de simulações repetidas, observamos taxas médias anuais de ataque de 6,8% em regiões temperadas e as taxas de 7,1% nos trópicos, comparáveis com as taxas de ataque estimadas de influenza A (H3N2), de 3% a 8% por ano[ 10 , 11 ]. Ao longo de simulação, a população de vírus evolui no fenótipo antigénico exibindo, em qualquer ponto, de um punhado de fenótipos altamente abundantes amostradas repetidamente e um grande número de fenótipos que aparecem em baixa abundância (Figura2B ). O mapa antigênica observada de influenza H3N2 inclui o ruído experimental substancial; cepas idênticas aparecem em diversas posições no mapa observados. Ao incluir ruído de medição em locais antigénicos (ver Métodos), nos aproximamos de um mapa antigénica experimental de H3N2 influenza (Figura2D ).Sobre a simulação de 40 anos, a deriva antigénica move a população de vírus com uma taxa média entre réplicas simulações de 1,05 unidades antigénicos por ano, o que corresponde de perto à taxa empírica de 1,2 unidades por ano[ 9 ]. O aparecimento de clusters no mapa antigénica vem do espaçamento regular de fenótipos abundância elevada combinada com o ruído de medição. Ao longo do tempo, grupos de cepas antigenicamente similares são substituídos por conjuntos de novas linhagens mais avançadas (Figura3A ). Através de simulações repetidas, clusters persistir por uma média de 5,0 anos, medido como o tempo que leva para um novo cluster para alcançar freqüência de 10%, pico e declínio de freqüência de 10%. A transição entre os clusters ocorre rapidamente, tendo uma média de 1,8 anos.
Figura 2. resultados de simulação mostrando antigênica, epidemiológica e dinâmica genealógicos . ( A ) séries de tempo semanal de incidência da infecção viral nas regiões norte e trópicos. ( B ) fenótipos bidimensionais antigénicos de 5943 vírus recolhidas durante o decorrer da simulação. Cada fenótipo vírus discreta é mostrada como uma bolha, com a área de bolha proporcional ao número de vezes que este fenótipo foi amostrada. ( C ) da árvore genealógica que representa a história de infecção de 376 amostras de população de vírus. Pai / filho relacionamentos foram acompanhados ao longo da simulação, dando uma observação direta da genealogia, em vez de uma inferência filogenética. ( D ) mapa antigênica representando fenótipos de 5943 vírus amostrados ao longo da simulação. A presente ruído experimental aproximada no mapa antigênica observada de H3N2 influenza, o ruído foi adicionado a cada amostra, e as observações resultantes foram agrupados em 11 grupos e coloridas de acordo. As linhas de grade mostrar unidades individuais de distância antigênica.
Figura 3. antigênica evolução ao longo do curso da simulação de 40 anos . ( A ) Proporção da população composta de vírus de cada cluster antigênico através do tempo. ( B ) a distância a partir do fenótipo antigénico inicial ( x = 0, y = 0), para cada uma das amostras de vírus 5943 em relação ao tempo de amostragem de vírus. Os vírus foram amostrados a uma taxa constante proporcional à prevalência e corante foi determinada a partir do mapa antigénico na Figura 2D.
Surpreendentemente, embora o fenótipo antigénico é livre para se transformar em qualquer direcção no espaço bidimensional, as pressões de selecção forçar a população de vírus para se mover em quase uma linha reta no espaço antigénico (Figura 2B ). Através de simulações repetidos, de 94% da variância do fenótipo antigénico pode ser explicado por uma única dimensão de variação. Isso reflete os resultados empíricos mostram um mapa antigênica em grande parte linear para influenza H3N2 isola 1968-2003[ 9 ]. Por causa da distância antigénica principalmente movimento unidimensional, a partir do fenótipo original aumenta quase linearmente com o tempo (Figura3B ). Antigênica evolução ocorre de forma pontuada; períodos de estagnação relativa são intercaladas com a mudança antigênica mais rápida (Figura3B ). Dinâmica antigênicas e epidemiológicos mostram uma ligação fundamental para que grandes saltos de resultado antigênica fenótipo em aumento das taxas de infecção (Figura2 ).
A árvore genealógica de ligar a população de vírus em evolução aparece caracteristicamente esparso com tronco pronunciado e ramos de vida curta laterais (Figura 2C ). Esta forma de árvore se reflete em baixos níveis de diversidade de pé, nas repetições, uma média de 5,68 anos de evolução separa dois vírus escolhidos ao acaso na população. Este resultado corresponde bem com a diversidade média observada na gripe A (H3N2) de 5,65 anos, separando uma amostra aleatória vírus contemporâneos[ 12 ]. Uma árvore genealógica spindly é indicativo do volume de negócios população, onde fenótipos antigênicos novas continuamente substituir mais primitivas "gastos" fenótipos, purgar a sua diversidade genealógica. Em geral, a seleção natural reduz o tamanho efetivo da população e diversidade genealógica[ 12 ].
Pressões selectivas podem ser examinados, comparando as mutações que fix, isto é, incorporado no tronco da linhagem de células progenitoras, e quais as mutações são perdidos, isto é, incorporado em ramos laterais ligados por extinção. Esta abordagem mostrou que, em vírus influenza A (H3N2), a selecção natural promove mutações para epitopos sítios na região HA1 [ 13, 14 ]. Ao examinar mutações antigênicas, encontramos um efeito correspondente em simulados trajetórias evolutivas (Tabela1 ). Além disso, descobrimos que as mutações tronco ocorrem em intervalos regulares, surpreendentemente, com menos variação dos tempos de espera do que esperado sob um processo simples aleatório (Figura 4 ). Existe uma escassez relativa de eventos de mutação que ocorrem em intervalos de 1 ano e um excesso relativo de eventos de mutação que ocorrem em 2 - a intervalos de 3 anos (Figura4 ). Este padrão resulta da interferência clonal entre mutações concorrentes que reduz a variabilidade no processo de fixação de substituições adaptativas[ 15 ].
Tabela 1. Taxas de mutação e mudança fenotípica em tronco e ramos lado e expectativa mutacional
Figura 4. Observado vs esperado distribuições de tempos de espera entre mutações fenotípicas ao longo tronco genealogia .( A ) barras do histograma mostra a distribuição observada dos tempos de espera em anos em 80 simulações repetidas que representam 1.584 mutações. A média dessa distribuição é 1,76 anos. A linha tracejada mostra a expectativa processo de Poisson de exponencialmente distribuídos tempos de espera. ( B ) A distribuição de densidade de tempos de espera é transformada em uma função de risco, o que representa a taxa de mutação de tronco depois de um tempo de espera determinado. A linha tracejada mostra a função de risco sem memória da expectativa processo de Poisson.Dinâmica espacial
A árvore genealógica também contém informações detalhadas sobre a história da migração entre as regiões. Nós achamos que, de acordo com estimativas empíricas[ 16 , 17 ], o tronco reside principalmente nos trópicos, onde dinâmica sazonal são menos prevalentes (Figura5A ). Através de simulações repetidas, observamos 72% da história do tronco dentro dos trópicos e 28% dentro de regiões temperadas. Com as taxas de acolhimento simétricas contato e tamanhos de população iguais de acolhimento, e sem forçar sazonal, seria de esperar proporções de trânsito de um terço para cada região. Foram calculadas as taxas de migração com base na contagem de eventos observados em todo simulações repetidas, separando-região taxas específicas em ramos secundários da região taxas específicas em ramos do tronco. Nós achamos que os padrões de migração em ramos laterais estão perto de simétrica, com taxas semelhantes entre todas as regiões, enquanto os padrões de migração em ramos tronco são altamente assimétrico, com altas taxas de circulação entre as regiões temperadas e de regiões de clima temperado nos trópicos (Figura5B ). Extrapolando a partir dessas taxas, chegamos a uma distribuição esperada estacionário de localização tronco de 76% trópicos e nas regiões temperadas 24%, em linha com os padrões observados de residência do tronco. Pode parecer à primeira vista contraditório para ver as taxas mais elevadas de movimento das regiões de clima temperado nos trópicos ao longo dos ramos do tronco, mas faz sentido quando pensadas em termos de probabilidade condicional.Somente aquelas linhagens que permanecem nos trópicos, migram para os trópicos, ou que rapidamente migram entre o norte e sul têm uma chance de se tornar a linhagem tronco, enquanto linhagens que permanecem dentro das regiões temperadas estão condenados à extinção. Na mesma linha, Adams e McHardy[ 18 ] utilizar uma abordagem de modelagem de mostrar a importância da transmissão não sazonal para a evolução do vírus.
Figura 5. Padrões de movimento geográfica de linhagens de vírus . ( A ) relações evolutivas entre os vírus 376 amostrados uniformemente através do tempo colorido por localização geográfica.Linhagens que residem no norte (N), sul (S), e trópicos (T) são de cor amarela, vermelha e azul, respectivamente. ( B ) as taxas de migração observadas entre as regiões em linhagens colaterais filiais (à esquerda) e em linhagens de tronco (direita). Setas indicam o movimento de linhagens, e largura seta é proporcional à taxa de migração. Área do círculo é proporcional à frequência esperada estacionário de uma determinada região, as taxas de migração observados. Em ambos os casos, as taxas de migração são calculados em 80 simulações repetidas.
Estes achados sugerem que a persistência ea migração são fundamentalmente ligados e têm implicações importantes para futuras análises filogeográficos. Russell et al.[ 16 ] enfatizam um modelo fonte-dreno de movimento da proteína HA de influenza A (H3N2) com base em sua busca de uma linhagem tronco que residem dentro da China e do Sudeste Asiático trópicos, enquanto Bedford et al.[ 17 ] enfatizar um modelo de metapopulação global baseada em filogenética inferência de taxas de migração em toda a árvore inteira. Os nossos resultados sugerem que os dois cenários são possíveis simultaneamente; ramos laterais podem ser altamente volátil, movendo-se rapidamente e de forma simétrica entre regiões, enquanto a linhagem tronco pode ser mais estável permanecendo dentro de uma região (ou dentro de uma rede altamente ligados de regiões) que tem mais persistente transmissão. À luz destes resultados, sugerimos que o trabalho futuro na filogeografia da gripe levar em conta tronco vs diferenças laterais filial em padrões de migração.
A correspondência entre o modelo e os dados
No nosso modelo, a evolução antigénica é impulsionado pelo aparecimento de novas variantes antigénicas melhor que a fuga de imunidade humana existente. Embora múltiplos mecanismos epidemiológicos / evolutiva têm sido propostas para explicar a diversidade genética restrito e rotatividade populacional rápido da gripe A (H3N2) [4-7], nossos resultados mostram que um modelo simples de acoplamento antigênica e evolução genealógica exibe poder explicativo amplo.Encontramos uma forte correspondência entre o antigênica e padrões genealógicos gerados pelo nosso modelo (Figura2 ) e os padrões de evolução genética e antigênica exibida pela gripe A H3N2 () [ 3 , 9 ]. Nosso modelo de captura simultaneamente as taxas de ataque sazonais, variações e padrão de deriva antigênica, diversidade genealógica, e padrões de migração geográficas.
Nosso modelo prevê que a classificação detalhada das cepas de influenza apoiará um número relativamente pequeno de fenótipos predominantes. Ao invés de todas as estirpes de influenza que possuem um local antigénico único, grupo estirpes juntamente com muitos fenótipos antigénicos partilhados (Figura2B ). Sugerimos que uma grande proporção de variação intra-cluster no mapa antigênica observada é devida ao ruído experimental, em vez de cada estirpe que possua um local antigénico único. A relação entre a figura2B, D ilustra este efeito, em que um grande número de locais antigénicos emergem de um número comparativamente pequeno de fenótipos antigénicos únicos. Além disso, o nosso modelo é capaz de predizer a dinâmica contrastantes de outros tipos / subtipos de gripe. Nós achamos que a redução tamanho mutação / efeito ou diminuindo intrínsecas R 0 resultados na diminuição da incidência, o movimento mais lento antigênica, e uma maior diversidade genealógica, todas as características distintivas da gripe H1N1 e influenza B [ver S1 Figura em arquivo adicionais1 ].
Arquivo adicional 1. figuras complementares . Inclui figuras complementares 1-3 detalhando resultados de simulações com valores de parâmetro alternativas.
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O registro histórico da evolução da gripe sugere que bifurcação de linhagens virais é raro, mas possível. Temos observado há bifurcações em gripe H1N1 1918-1957 e novamente 1977-2010, não bifurcações em influenza H2N2 1957-1968, e não há bifurcações de influenza H3N2 1968-2010. Temos observado uma bifurcação em influenza B 1940-2010. Assim, ignorando as diferenças entre os tipos e subtipos de gripe, temos muito aproximadamente observada uma taxa de uma bifurcação importante em 195 anos de evolução. Em nosso modelo, em 20 dos 100 simulações repetidas, observamos uma bifurcação profunda na genealogia viral, que se traduz em uma bifurcação observando profundo em 200 anos de evolução. Assim, sugerimos que o 20 de 100 simulações onde ramificação profunda ocorre não são necessariamente prova de t modelo pobres. Semelhante a Koelle et al.[ 19 ], assumimos que, embora a evolução histórica da influenza H3N2 seguido o caminho de uma única linhagem, poderia ter incluído uma bifurcação importante.
No nosso modelo, quando fenótipo antigénico permanece estático, pode haver múltiplas estações consecutivas sem incidência considerável (Figura 2A ), um padrão aparentemente ausente da gripe H3N2[ 20 ]. Além disso, observa-se trajectórias antigénicos que são mais linear e determinista do que a trajectória altamente agrupado observado por Smith et al.[ 9 ]. Sugerimos que qualquer modelo exibindo evolução pontuada amplamente consistente com a mudança pontuado visto no mapa antigênica experimental vai mostram padrões similares de incidência. Nós podemos "consertar" os padrões de incidência, mas ao custo de muito suave antigênico mapa [ver Figura S2 no arquivo adicionais1 ]. Padrões evolutivos da proteína (NA) neuraminidase podem fornecer uma explicação. Epítopos na HA e NA proteínas são solidariamente responsáveis por determinar antigenicidade [ 2 ], e é agora evidente que os níveis de evolução adaptativa são semelhantes entre HA e NA[ 21 ]. Assim, as mudanças de NA podem ser dirigir padrões de incidência, bem como, resultando em uma série de tempo observado de incidência parcialmente separado do mapa antigénico de HA. Incorporando evolução antigênica do NA poderia, assim, produzir um mapa mais áspero antigênico para HA, mais de perto combinando resultados experimentais e, simultaneamente, produzindo mais suaves padrões de ano para ano-incidência.
Continua a ser uma questão central, na medida em que de curta duração da imunidade tensão transcendente é responsável pela diversidade limitada gripe e árvore genealógica spindly [ 4 , 5 ].Nossos resultados sugerem uma possível resolução. Apesar da falta de curta duração da imunidade, o nosso modelo mostra uma correspondência detalhada tanto ao antigênica mapa e árvore genealógica da influenza H3N2. Se um mapa antigênica foram para mostrar uma bifurcação de profundidade, onde duas linhagens virais se movem em direções antigênicos diferentes, então podemos esperar que a bifurcação mesmo a ser evidente na árvore genealógica. De curta duração da imunidade tensão transcende fornece um mecanismo pelo qual as linhagens podem divergir em fenótipo antigênico mas ainda mostram interferência epidemiológica. Esse mecanismo poderia explicar uma situação onde bifurcações surgem no mapa antigênica, mas os resultados da concorrência na extinção de linhagens antigênicas divergentes.Em nosso modelo, um cluster leva a outro cluster em sucessão ordenada, e nunca há competição entre os grupos antigenicamente distantes. Assim, de curta duração de tensão transcende a imunidade não é necessária para limitar a diversidade no modelo. Isto não é para dizer que o de curta duração de tensão transcende imunidade não está presente; interferência observada entre os subtipos[ 4 , 22 ], a evolução epitopos CTL[ 23 ], bem como a exclusão do cluster Beijing/89 pelo antigenicamente distante aglomerado Beijing/92[ 9 ], tudo sugere alguma forma de interação mais geral entre os vírus da gripe.
Antigênica movimento linear
Pode parecer razoável para uma linhagem viral para se mover em uma direção antigênica, enquanto outra linhagem move tangencialmente, acabou resultando em duas não-interativas linhagens virais. Em vez disso, descobrimos que o movimento numa direcção antigénico único é favorecida, o que resulta, na maioria dos replicados simulações mostram diversidade posição baixa (figura 1 ). As origens deste padrão pode ser visto na interacção entre a evolução do vírus e da imunidade do hospedeiro (Figura6 ). Como a população vírus evolui para a frente, ele deixa um rastro de imunidade na população hospedeira e evolução longe de isso resulta em imunidade a canalização do fenótipo antigênico; mutações que continuam ao longo da linha de variação antigênica principal mostra uma vantagem de transmissão em comparação com mutações mais tangenciais.
Figura 6. imunidade do hospedeiro e história antigênica do vírus da população . Linhas de contorno representam o estado de imunidade do hospedeiro, no final da simulação de 40 anos. Eles mostram que o risco médio de infecção (em percentagem), após uma série aleatória na população encontra um vírus tendo um fenótipo antigénico particular.Linhas de contorno estão espaçados em intervalos de 2,5%. Bolhas representam uma amostra de fenótipos antigénicos presentes no final da simulação de 40 anos. A área de cada bolha é proporcional ao número de amostras com este fenótipo. Linhas que levam essas bolhas mostrar a história antigênica passado. Os fenótipos atuais rapidamente se unem para um fenótipo tronco. O movimento da população de vírus a partir da esquerda para o centro da figura pode ser visto a partir da história antigénico. No final da simulação, fenótipos de vírus existem vários locais antigénicos com semelhantes; todos estes fenótipos mentir significativamente à frente do pico de imunidade do hospedeiro.
Seguindo o trabalho de Smith et al.[ 9 ], manteve-se uma questão em aberto do porquê de um mapa bidimensional deve explicar a variação antigênica de influenza H3N2, embora os autores astutamente especulou que "há uma vantagem seletiva para grupos que se afastam de forma linear a partir de agrupamentos anteriores, como eles de forma mais eficaz escapar imunidade existente nível da população, e esta é uma explicação plausível para a evolução antigénico linear tanto em regiões do mapa antigénica. Esta hipótese permaneceu a ser testado. Aqui, vamos mostrar a partir de um modelo simples de epidemiologia e evolução que uma trajetória linear de evolução antigênica dinamicamente surge devido a pressões seletivas básicos. Este resultado explica simultaneamente o padrão linear de variação antigénica[ 9 ] e árvore genealógica caracteristicamente spindly[ 3 ] exibiu pela gripe A (H3N2).
Para este processo, a consolidar-se, a população de vírus deve ser um pouco limitado mutationally; se variantes antigénicas funcionais do fenótipo novel surgem muito rapidamente, em seguida, a mudança antigénico irá ocorrer muito rapidamente para que a concorrência peneirar para baixo a população de vírus de uma única linhagem (figura 1 ). Supondo-se que as mutações antigênicas têm um efeito médio de 0,6 unidades antigénicas e um desvio padrão de 0,4 unidades, em seguida, a taxa de mutações antigénicas novas não pode ser maior do que cerca de 10 -4mutações por dia (Figura1 ). Assim, é importante que a velocidade de 10 -4 mutações por dia ser plausível biológica. Aqui, vamos dar a taxa de substituição sinônimo como um proxy para a taxa neutra de mutação. A taxa de variação sinónimo foi estimado em 2,5 x 10 -6 local e por dia[ 24 ].Como há aproximadamente dois sítios nonsynonymous por codão de influenza[ 25 ], o que dá uma taxa de neutro de alteração de aminoácidos de cerca de 5 x 10 -6 por local por dia. Outro trabalho revelou que parecem existir cerca de 18 posições de aminoácidos implicados na maior parte das alterações adaptativas[ 13 ]. Estes sites evoluir ao longo do tronco da filogenia a uma taxa de 0,053 substituições por sítio por ano ou a uma taxa combinada de 0,95 substituições por ano[ 4 ]. Este resultado está de acordo com a nossa descoberta de 0,81 mutações antigênicas por ano no tronco filogenia (Tabela1 ). Se assumirmos 18 locais envolvidos na mudança antigênica, o que dá uma taxa global de mutação antigênica de 9 × 10 -5 por dia. Assim, acreditamos que 10 -4mutações por dia representa uma estimativa razoável biologicamente.
Para analisar em que medida estes resultados foram depende da dimensionalidade do modelo subjacente antigênica, nós ainda implementado o nosso modelo em um espaço de 10 antigênica-dimensional. Aqui, as mutações ocorrem como 10-esferas, mas a distância percorrida por uma mutação é a mesma que na formulação bidimensional anterior. Chegamos a quase os mesmos resultados com este modelo, a análise de componentes principais mostra que as dimensões primeiro e segundo conta a variação de 87% e 7%, respectivamente, da variância total [ver Figura S3 em arquivo adicionais1 ]. Assim, o nosso modelo prevê que o trabalho futuro sondagem efeitos mutacionais apoiará um espaço antigênica subjacente alta-dimensional, apesar de um mapa bidimensional é suficiente para explicar as relações antigênicas observadas entre as cepas em evolução.
Enrolamento volta a fita
A simulação de 40 anos de influenza dinâmica mostra a correspondência ampla com os padrões observados. No entanto, de ano para ano, os detalhes não são capturadas, por exemplo, os anos que passam por transições antigênicas na simulação de 40 anos não coincidem com os anos observados de transições antigênicas. Durante períodos de tempo longos, ano a ano a correspondência parece impossível de alcançar neste tipo de sistema estocástico, onde a evolução é muitas vezes conduzida pelas mutações de efeito antigênico grande. No entanto, a correspondência, a curto prazo pode ser possível. Para testar isso, examinamos repetibilidade em simulações idênticas, mostrando o que acontece quando nós recuar a fita '[ 26 ] sobre a evolução do vírus. Corremos 100 simulações idênticos, cada um a partir do ponto final do representante de simulação de 40 anos mostra a Figura2 . O ponto de partida para essas simulações repetidas foi o estado fim exato da simulação de 40 anos, incluindo as freqüências de cada estirpe do vírus e do perfil de host inteiro imunológico. Estas simulações repetidas foram executados por mais de 6 anos, e todos os parâmetros evolutivos e epidemiológicos eram idênticos aos da simulação de 40 anos inicial.
Inicialmente, encontramos um grande detalhe de repetibilidade, durante o primeiro ano de evolução, cada população replicar o vírus sofre uma transição antigênica semelhante (Figura 7 ), o que resulta num pico de incidência repetível hemisfério norte (Figura8 ). Após 3 anos, repetibilidade na maior parte desapareceu, com fenótipo antigênico e incidência aparecendo muito variável nas repetições (Figuras7 e8 ). O 1 - escala de tempo de 2 anos de repetibilidade pode ser explicado pela presença de pé a variação antigénica. Na população vírus inicial, há variantes antigênicas vários novos presentes em baixa freqüência (Figura6 ), um dos quais, sem exceção, vem a predominar a população de vírus.
Figura 7. fenótipos antigênicas ao longo de 4 anos de evolução através de 100 simulações repetidas a partir de idênticas condições iniciais . Simulações replicadas foram inicializadas com o estado final da simulação de 40 anos mostrado na Figura 2. Cada painel mostra mais um ano de evolução, com pontos pretos representam os fenótipos antigênicos médios das 100 simulações repetidas e linhas de cinza, representando a história de cada fenótipo antigênico média.
Figura 8. série da incidência em 100 simulações replicar com idênticas condições iniciais . Painéis mostram incidência no norte do país, trópicos, regiões sul e ao longo de 6 anos. Linhas sólidas pretas representam a média de incidência semanal entre as 100 simulações repetidas, enquanto intervalos de cinza representam o intervalo interquartil através de simulações. Há pouca variabilidade para o primeiro ano de simulações repetidas. Simulações replicadas foram inicializadas com o estado final da simulação de 40 anos mostrado na Figura 2.
Nós vemos que a trajetória inicial evolutivo, durante o qual a variação em pé o tempo joga fora, é muito repetitivo e previsível, portanto, informação dada suficiente e os métodos adequados de análise. No entanto, a previsão de longo prazo cenários evolutivos será necessariamente difícil ou impossível, exceto em um sentido vago. Através de e sobras de vigilância cuidadosa e caracterização genética e antigênica de cepas de influenza, a Organização Mundial de Saúde faz recomendações semestrais cepa da vacina[ 27 ]. Deve ser possível combinar esses tipos de abordagens de modelagem com dados de vigilância para avaliar a probabilidade de que uma variante amostrados vai se espalhar pela população.
Conclusões
Trabalhos recentes sobre cenários de adequação empírica tem demonstrado que a seleção natural segue alguns caminhos mutacionais [ 28 ]. A árvore genealógica spindly ea substituição quase linear de série de cepas de influenza têm permanecido um fenômeno intrigante. Sugerimos que a dinâmica evolutiva e epidemiológicos apresentados pelo vírus da gripe pode ser explicado simplesmente como uma conseqüência da seleção para evitar a imunidade do hospedeiro. A seleção natural só pode "ver" um passo à frente e assim sacrifica ganhos de longo prazo para curto prazo vantagens. O resultado é uma trajectória evolutiva canalizado falta diversificação antigénica.
Métodos
Modelo de transmissão
Para caracterizar o conjunto epidemiológica, antigênica, genealógica, e padrões espaciais de gripe, foi implementado um modelo de grande escala baseado no indivíduo (o código fonte completo de simulação disponível em http://www.trevorbedford.com/antigen/ webcite ). Este modelo consiste em etapas de tempo por dia, em que os estados de hosts e vírus estão atualizadas. Hosts podem nascer, pode morrer, pode contactar os outros hosts, permitindo a transmissão do vírus, ou pode se recuperar de infecção. Os vírus podem sofrer mutação no fenótipo antigénico. Cada simulação funcionou por 40 anos de tempo de modelo.
Hosts neste modelo são divididos entre três regiões: norte, sul, e trópicos. Há 30 milhões de hosts dentro de cada uma das três regiões, dando-N = 9 × 10 7 anfitriões. Tamanho da população anfitrião permanece fixa a este número, mas dinâmica vital causar nascimentos e mortes de hospedeiros a uma taxa de 1/30 anos = 9,1 × 10 -5 por host por dia. Dentro de cada região prossegue, a transmissão por acção de massas com os contatos entre os hosts que ocorrem a uma taxa de β = 0,36 por host por dia. Taxas de transmissão regionais em regiões temperadas variar de acordo com sazonal sinusoidal forçando com amplitude ε fase = 0,15 e em frente no norte e no sul. Taxa de transmissão não varia ao longo do tempo nos trópicos. Transmissão entre a região i ea região j ocorre na taxa m β i , onde m = 0,001 e é o mesmo entre cada par de regiões e β i é a taxa de contato dentro da região. Hosts recuperar de uma infecção na taxa v = 0,2 por host por dia para que R 0 em uma população hospedeira ingênua é 1,8. Um indivíduo não podem ser simultaneamente infectadas com vírus de linhagens múltiplas, não há superinfecção no modelo.
Cada vírus possui um fenótipo antigénico, representada como uma localização no espaço euclidiano. Aqui, utilizamos principalmente um local antigénico bidimensional. Após a recuperação, um host 'lembra' o fenótipo de seu vírus infectar, como parte de sua história imunológico. Quando ocorre um evento de contacto e um vírus tenta infectar um hospedeiro, a distância euclidiana do fenótipo infectando φ v é calculado para cada um dos fenótipos na história imune do hospedeiroφh1, ... , φhn . Aqui, uma unidade de distância antigénica é concebida para corresponder a uma diluição de duas vezes do anti-soro num ensaio HI[ 9 ]. A probabilidade de que a infecção ocorre após a exposição é proporcional à distância d para o próximo fenótipo na história imune do hospedeiro. O risco de infecção a seguir a forma ρ = min { ds , 1}, em que s = 0,07. Imunidade cruzada σ é igual a 1 - ρ . Com nenhuma imunidade inicial na população hospedeira, o vírus sofre uma depressão severa na prevalência após o aumento inicial pandemia. Com esse número de indivíduos de acolhimento, a população vírus geralmente estocasticamente morre durante esta calha. Para evitar isso, nós demos a população de acolhimento inicial imunidade suficiente para desacelerar a recuperação vírus inicial e colocar a dinâmica mais perto de seu estado de equilíbrio; inicial R foi de 1,28. Trabalho futuro deve tentar mais precisamente modelo inicial dinâmica evolutiva.
Como na análise de corrente, estudos prévios [ 4 , 6 , 7 ] têm assumido que a resposta imune do hospedeiro é ditada pelo fenótipo mais próximo na história imune. Devido ao pecado antigênico original, outros fenótipos na história imune do hospedeiro podem ter um efeito desproporcional sobre a imunidade do hospedeiro. Este pode ser um aspecto importante para a gripe modelagem e devem ser abordadas em estudos futuros. O nosso modelo segue a Lin et ai.[ 29 ] e Gog e Grenfell[ 30 ], em que representa a distância antigénica como a distância entre os pontos num espaço geométrico. Ao forçar uma dimensão modular diretamente β , Gog e Grenfell encontrar um substituto ordenado de cepas. Kryazhimskiy et al.[ 31 ] usar um espaço de pressão de duas dimensões, em que a imunidade cruzada entre duas estirpes é proporcional à sua distância em uma dimensão ou o outro, o que for mais próxima. Este núcleo imunidade cruzada directamente favorece em movimento ao longo de uma linha diagonal de distância a partir de estirpes anteriores. O nosso modelo mais se aproxima à distância como HI é incorporado no mapa antigénica de Smith et al.[ 9 ]; HI entre as estirpes é projectada como uma distância Euclidiana, e não como a distância mais próxima entre as estirpes em qualquer dimensão de um ou dois.
A população de vírus inicial consistiu de 10 infecções cada um com o fenótipo antigénico idêntica de {0, 0}. Ao longo do tempo, os vírus evoluem no fenótipo antigénico. Todos os dias, há uma possibilidade μ = 10 -4 que uma infecção mutação para um novo fenótipo. Esta taxa de mutação representa uma taxa fenotípica, em vez da taxa de mutação genética, e podem ser consideradas como tendo origem a partir de várias fontes genéticas. Quando ocorre uma mutação, fenótipo do vírus é movido numa direcção aleatória radial. Tamanho mutação é amostrado a partir de uma distribuição gama, com os parâmetros de distribuição escolhidas para dar um tamanho médio de mutação δ avg = 0,6 unidades e um desvio padrão de δ sd = 0,4 unidades. Esta distribuição é parametrizado de modo a que a mutação normalmente tem pouco efeito sobre o fenótipo antigénico mas ocasionalmente tem um efeito maior. Isto é similar às redes de neutro implementados por Koelle et al.[ 6 ], em que a maior parte do ácido amino alterações resultam na diminuição pouco a imunidade cruzada entre estirpes, mas algumas alterações resultam em grandes saltos de imunidade cruzada. Este modelo mutação implicitamente assume independência entre mutações; efeito de cada mutação é independente de fundo genético.
Saída do modelo
Incidência e prevalência diariamente são registrados para cada região. Durante o decorrer da simulação, amostras de infecções actuais são tomadas a partir da população de vírus a evoluir a uma taxa proporcional à prevalência. Cada infecção viral é atribuída uma identificação única (ID), e por outro lado, as infecções têm os seus fenótipos, locais, e as datas de infecção gravados.Neste modelo, os vírus não têm sequências e inferência filogenética de modo padrão das relações evolutivas entre as estirpes é impossível. Em vez disso, a genealogia viral é gravado diretamente.Isto é possível através do rastreamento eventos de transmissão ligando infecções durante a simulação; infecções registro o ID de seu 'pai' infecção. Partindo de uma amostra de infecções, a sua história genealógica pode ser reconstruída seguindo os links consecutivos a infecções parentais. Após este procedimento, as linhagens coalescem para as linhagens ancestrais partilhados pelas infecções amostrados, chegando até a infecção inicial introduzida no início da simulação. Comumente, as simulações phylodynamic gerar seqüências que são posteriormente analisadas com um software filogenética para produzir uma genealogia estimada [ 4 , 6 , 32 ].Esta etapa de inferência filogenética é imperfeito e computacionalmente intensivo, e pela reconstrução lado stepping filogenética, chegamos a genealogias rapidez e precisão. Outros autores já implementado seguimento similar de árvores de infecção [ 33 , 34 ]. Esta abordagem centrada genealogia faz muitos cálculos difíceis de outra forma transparente, como o cálculo de linhagem específica taxas de migração específicos da região (Figura5 ) e os efeitos específicos da linhagem de mutação (Tabela1 ).
As infecções são amostrados a uma taxa concebido para dar aproximadamente 6.000 amostras ao longo da simulação, com genealogias construídas a partir de uma sub-amostra de cerca de 300 amostras. Os resultados apresentados na Figura2 representam uma saída de um modelo único representante; 100 simulações repetidas foram realizadas para se chegar a estimativas estatísticas.
Seleção de parâmetros e análise de sensibilidade
Estimando que o número básico de reprodução R 0 para a gripe sazonal seria em uma população ingênua é notoriamente difícil. Temporada para temporada estimativas do número efetivo de reprodução R para os EUA e França recolhidas a partir de séries temporais de mortalidade exibir uma faixa interquartil de 0,9-1,8[ 35 ]. Geographic propagação na EUA sugere uma média sazonalR de 1,35[ 36 ]. Estas estimativas de R será menor do que o R 0 da influenza, devido aos efeitos de imunidade humana. Assumimos um R 0 de 1,8, de acordo com a faixa superior de estimativas sazonais. A duração da infecção foi escolhido com base em padrões de libertação viral mostrado durante estudos de desafio[ 37 ]. A forma linear do risco de infecção e o seu aumento em função da distância antigénico s = 0,07 foram baseadas em trabalho experimental sobre a gripe equina[38 ] e a partir de estudos de eficácia da vacina[ 39 ]. Entre região taxa de contato m foi escolhida para produzir uma linhagem tronco que reside predominantemente nos trópicos. Com taxas muito mais elevadas de mistura, a linhagem tronco deixa de mostrar uma preferência nos trópicos, e com taxas muito mais baixas de mistura, estações particulares no norte e no sul, muitas vezes, ser ignorada. A amplitude de forçar sazonal ε foi escolhido para ser grande o suficiente para obter consistentes fade-outs nos meses de verão e é consistente com as estimativas empíricas[ 40 ].
Mutacionais parâmetros foram baseados, em parte, sobre o comportamento do modelo. Nós assumimos 10 locais de aminoácidos envolvidos na antigenicidade, cada mutante, a uma taxa de 10 -5[ 41 ] para se obter uma taxa de mutação fenotípica μ = 10 -4 infecção, por dia. Nós escolhemos os parâmetros de efeitos mutacionais ( δ avg = 0,6, δ dp = 0,4) que dariam taxas adequadamente rápido de evolução antigênica correspondentes a cerca de 1,2 unidades de mudança antigênica por ano, enquanto, simultaneamente, dando padrões cluster de evolução antigênica[ 9 ]. Resultados similares são possíveis sob uma variedade de parametrizações. Se as mutações são mais comuns ( μ = 3 × 10 -4 ) e menor variação no tamanho do efeito ( δ avg = 0.6, δ dp = 0,2), em seguida, deriva antigénica ocorre de uma forma mais contínua, resultando em menor variação na incidência sazonal e uma distribuição mais suave de fenótipos antigênicos [ver Figura S2A, C em arquivo adicionais1 ]. Se as mutações são menos comuns ( μ = 5 × 10 -5 ) e mostrar mais variância em vigor ( δ avg = 0,7, δ dp = 0,5), então a mudança antigênica ocorre de uma forma mais pontuada [ver Figura S2B, D em arquivo adicionais1 ]. Básico número reprodutiva R 0 pode ser trocado fora com parâmetros mutacionais em certa medida. Menos de entrada mutacional e superior R 0 dará padrões similares de deriva antigênica e incidência sazonal. Da mesma forma, e Kucharski Gog[ 42 ] acham que o aumento de R 0 resulta em aumento das taxas de surgimento de cepas antigenicamente novela.
Mapa antigênica
Fenótipos antigénicos são modelados como entidades discretas no plano euclidiano; múltiplas amostras têm a mesma localização antigénica. No entanto, no mapa antigénica empírica de influenza A (H3N2), cada uma das estirpes aparece numa localização única[ 9 ]. Poderíamos argumentar que alguns dos esse padrão vem de ruído experimental. Na verdade, Smith et al.[ 9 ] que encontrar medições observados e preditos medições a partir do mapa diferem por uma média de 0,83 unidades antigénicos com um desvio padrão de 0,67 unidades antigénicas. Nós levamos isso como um proxy para o ruído experimental e adicionar jitter para cada fenótipo antigênico amostrados movendo em uma direção aleatória por uma distância exponencialmente distribuído com média de 0,53 unidades antigênicas. Se duas amostras com o fenótipo antigénico mesmo subjacente são agitou deste modo, a distância entre eles médias 0,83 unidades antigénicos com um desvio padrão de 0,64 unidades.
Adicionamos ruído para cada um dos vírus amostrados 5943 desta maneira, o que resulta em um mapa aproximada antigénico (Figura 2D ). As amostras de vírus foram então agrupados seguindo algoritmos de agrupamento padrão. Tentámos agrupamento pelo k -means e também de agrupamento hierárquico aglomerativo com uma variedade de critérios de ligação. Descobrimos que o agrupamento pelo critério de Ward consistentemente superado outros métodos quando medido em termos de dentro do cluster e entre-cluster variações. No entanto, o algoritmo de agrupamento exacto teve pouco efeito sobre os resultados globais.
Conflito de interesses
Os autores declaram que não têm interesses conflitantes.
Contribuições dos autores
TB e MP concebeu o projeto. TB realizados os experimentos de simulação e realizaram análises estatísticas. TB, AR, e MP analisou os resultados e escreveu o jornal. Todos os autores leram e aprovaram o manuscrito final.
Informações dos autores
TB tem uma bolsa de Longo Prazo da Organização Europeia de Biologia Molecular. AR funciona como uma parte do Centro Interdisciplinar de Pesquisa Influenza Humana e Aviária (ICHAIR) e da Universidade de Edimburgo Centro de Infecção, Imunidade e Evolução (CIIE). MP é um investigador do Instituto Médico Howard Hughes.
Agradecimentos
Gostaríamos de agradecer a Sarah Cobey, Aaron King, Pejman Rohani, e os participantes do Workshop 2011 RAPIDD em Phylodynamics para a discussão útil. Gostaríamos também de agradecer a Ed Baskerville e Daniel Zinder para o conselho de programação. "Canalização" O termo foi originalmente sugerida por Micaela Martinez-Bakker.
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