Echtzeit-Analyse, Visualisierung, und Vorhersage der Evolution von Grippe-Viren


Richard Neher
Biozentrum, University of Basel


slides at neherlab.org/201909_PublicHealthCH.html

Die vergangene Grippesaison in der Schweiz

www.bag.admin.ch

Influenza virus

  • Oberflächenproteine Hämagglutinin (HA) und Neuraminidase (NA)
  • Influenza A Virus
    • verbreitet in Vögeln und Säugetieren
    • Viele Subtypen der Oberflächenproteine
    • H3N2, H1N1, H7N9, H5N1
    • H3N2, H1N1 zirkulieren im Menschen
  • Influenza B Virus
    • infiziert fast nur Menschen
    • zwei Linien die sich vor 30-40 Jahren geteilt haben
    • B/Victoria und B/Yamagata
    • nur eine Variante ist in der tri-valenten Impfung enthalten

Influenza A Viren des Menschen

slide by Trevor Bedford
adapted from www2.le.ac.uk

Mutationen in Genom-Sequenzen verraten die Ausbreitung und Evolution des Virus

A/Brisbane/100/2014
GGATAATTCTATTAACCATGAAGACTATCATTGCTTT...

A/Brisbane/1000/2015
GGATAATTCTATTAACCATGAAGACTATTATTGCTTT...

A/Brisbane/1/2017
GGATAATTCTATTAACCATGAAGACTATCATTGCTTT...

... Tausende Sequenzen mehr...

Phylogenetische Analyse von Virus-Genomen

RNA Viren haben hohe Mutationsraten. Ein Genom mutiert all paar Wochen.


  • Influenza Viren verändern sich und weichen so dem Immunsystem aus.
  • Impfstoffe müssen laufend aktualisiert werden

nextflu.org

joint work with Trevor Bedford & his lab

Ist Evolution von Grippe vorhersehbar?

  • Extrapolation
  • Vorhersagen durch Vergleich mit historischen Mustern
  • Erfolgreiche Varianten anhand des Verzweigungsmuster detektieren
  • Antigenische Eigenschaften zirkulierender Viren
RN, Russell, Shraiman, eLife, 2014

Fitness Inferenz anhand des Baums

$$P(\mathbf{x}|T) = \frac{1}{Z(T)} p_0(x_0) \prod_{i=0}^{n_{int}} g(x_{i_1}, t_{i_1}| x_i, t_i)g(x_{i_2}, t_{i_2}| x_i, t_i)$$
RN, Russell, Shraiman, eLife, 2014

Acknowledgments

  • Trevor Bedford
  • Pavel Sagulenko
  • James Hadfield
  • Emma Hodcroft
  • and others

Vorhersage der dominierenden H3N2 Influenza Variante

  • Nicht Grippe-spezifisch
  • Wie kann das Model weiter verbessert werden? (siehe z.B. das Model von Luksza & Laessig)
  • Anwendbarkeit in anderen Zusammenhängen?
 RN, Russell, Shraiman, eLife, 2014