描述2009年至2023年流行性流感A (H1N1) pdm09的抗原演变
Peiwen Cheng1,2, Ke Zhai1,2, Wenjie Han1,2
1School of Public Health (Shenzhen), Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
Journal of medical virology
|May 10, 2024
概括
H1N1pdm09流感病毒已经演变为不同的抗原群,以共循环和局部变异为特征. 机器学习可以有效地预测这些病毒进化模式,从而实现更好的公共卫生战略.
科学领域:
- 病毒学 病毒学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- H1N1pdm09流感病毒仍然是一个重大的公共卫生问题,特别是流感和SARS-CoV-2在COVID-19后的缓解措施的同时流行.
- 了解H1N1pdm09的抗原演变对于开发有效的预防策略来对抗演变的流感菌株至关重要.
研究的目的:
- 为分析H1N1pdm09病毒的抗原演变建立一个新的框架.
- 开发一种用于识别H1N1pdm09.09的抗原相似性和变体的预测模型.
- 阐明H1N1pdm09.09的全球和区域抗原进化模式.
主要方法:
- 收集流感序列和免疫学数据,以构建抗原进化分析框架.
- 开发并验证了一种机器学习模型 (XGBoost),使用表位,物理化学性质,受体结合部位和糖化部位来预测抗原相似性.
- 采用网络分析和马尔科夫聚类来识别抗原聚类,并分析它们的进化轨迹.
主要成果:
- 在2009年至2023年期间,H1N1pdm09病毒已经演变为大约五个不同的抗原集群.
- 抗原进化模式包括多个集群的共同循环,较旧的主导集群的持久性,以及集群流行率的局部变化.
- 在H1N1pdm09中确定抗原集群过渡的关键部位被确定在Sa和Sb表位内,与季节性H1N1病毒不同.
结论:
- 机器学习为表征病毒抗原进化和识别变异提供了一种有效的方法.
- 该研究成功阐明了H1N1pdm09复杂的抗原进化模式,突出了集群的共同循环和异质性.
- 这些发现支持加强监测和有针对性的预防工作,以减轻H1N1pdm09对公共卫生的影响.
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