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动态免疫景观下的SARS-CoV-2进化
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年01月30日 来源:Nature 50
德国柏林自由大学数学系与计算机科学系的 N. Alexia Raharinirina、Nils Gubela 等研究人员在《Nature》期刊上发表了题为 “SARS-CoV-2 evolution on a dynamic immune landscape” 的论文。这一研究成果意义重大,为理解新冠病毒变异规律、评估变异株风险以及设计更有效的疫苗提供了关键依据,有助于全球公共卫生领域应对新冠疫情的挑战。
新冠疫情爆发以来,SARS-CoV-2 出现了众多变异株,其刺突蛋白发生了显著进化,这使得病毒能够逃避中和抗体的作用,从而感染免疫人群。不同国家和地区的病毒进化存在差异,Omicron 谱系的出现更是体现了全球免疫格局的复杂性。在这种情况下,优化 mRNA 疫苗设计以保护易感人群变得极为困难,而且现有研究在整合数据用于变异株风险评估和疫苗设计方面进展有限。
数据来源:研究使用了深度突变扫描(DMS)数据、抗体药代动力学数据、区域基因组监测数据(德国数据来自罗伯特?科赫研究所,其他国家数据来自 GISAID) 。
关键技术路线:首先利用 DMS 数据计算不同变异株之间的交叉中和谱,结合抗体药代动力学,计算感染或接种疫苗后产生的免疫对不同变异株的保护程度和持续时间。通过重建感染时间线和变异株动态,估计每个变异株的易感个体数量,进而计算变异株的相对适应性,以此预测变异株的传播和进化趋势。
研究人员利用 DMS 数据计算了每对 “诱导抗体” 变异株 x 和 “交叉中和” 变异株 y 之间的交叉中和谱。将原始 DMS 数据处理为交叉中和的 “折叠抗性”,并通过与中和试验结果对比,验证了该方法的可靠性。计算结果显示,不同变异株对不同表位类别的抗体具有不同的折叠抗性,这为后续研究变异株的免疫逃逸能力提供了基础。
基于 DMS 数据计算不同表位类别抗体的相对权重,结合交叉中和效力和抗体药代动力学,研究人员估计了暴露于武汉 - Hu - 1 变异株抗原后中和 Delta 变异株和 Omicron(BA.1)变异株的概率。结果表明,Delta 变异株在暴露后短期内可被几乎完全中和,但中和概率在 100 - 250 天内降至 50%;Omicron BA.1 变异株在暴露后约 2 周内,中和概率为 45 - 85% ,之后迅速下降,80 - 350 天后感染风险降低至约 10% 。这些预测与临床数据和体外中和数据相符。
研究人员整合德国国家病毒基因组监测数据,应用模型估计德国的免疫格局并评估其对变异株动态的预测能力。通过重建感染时间线和变异株特异性感染时间线,结合 DMS 衍生的交叉中和和免疫衰减模型,研究发现模型预测的变异株拐点与实际数据高度匹配,如 BA.2 在 2022 年 4 - 5 月、BA.4 + BA.5 在 2022 年 7 - 10 月等变异株的拐点均准确预测。同时,模型还能准确预测未来变异株的动态,如对 XBB.1.5、XBB.1.9 等变异株在 2023 年 4 - 7 月的增长趋势预测与实际情况相符。
研究人员将模型应用于 11 个国家(澳大利亚、巴西、加拿大等),通过改变输入的当地感染历史数据,预测这些国家的适应性免疫格局。结果显示,模型能够以 0.92 的平均准确率预测变异株的上升或下降趋势。此外,模型还能预测一些国家特异性变异株的动态,如澳大利亚的 BR.2.1、巴西的 FE.1 和 GK.1 等。不同国家的变异株流行情况和免疫格局存在差异,这进一步验证了模型在全球范围内的有效性。
研究发现,感染历史和变异株特异性免疫在很大程度上决定了变异株在不同国家的传播情况。以 BA.2.12.1 为例,它在美国能迅速传播并占据主导地位,但在德国和日本却无法成功传播,这是因为它进入德国和日本时,当地之前的 BA.2 浪潮已经产生了大量交叉中和免疫。同样,XBB.1.16 在日本和瑞典的传播差异、BF.7 在德国、丹麦和美国的传播差异等,都可以通过当地的感染历史和免疫格局来解释。
研究表明,SARS-CoV-2 的持续进化是由变异株特异性群体免疫驱动的。所开发的模型能够计算由近期感染历史导致的动态免疫格局,进而确定变异株的适应性,该模型可应用于区域感染历史,为变异株预警系统提供支持。
该研究的重要意义在于,为未来识别最有可能受到近期选择压力的表位提供了基础,有助于设计针对未来季节出现的变异株具有更广泛中和作用的候选疫苗。此外,研究的概念和方法还可用于模拟其他受分子监测的呼吸道病毒的进化,为公共卫生领域应对传染病提供了有力的工具和思路。不过,研究也存在一定局限性,如需要基因组监测数据、未考虑季节性和疫苗接种时间线等因素,但这些局限性并不影响其在新冠病毒研究和防控中的重要价值。
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