[논문 리뷰] Cellular reproduction number, generation time and growth rate differ between human- and avian-adapted influenza strains

Ada W. C. Yan, Jie Zhou외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 19.

Influenza Virus Research Studies참고 문헌 51인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 인플루엔자 바이러스의 인간 적응을 예측하는 데 핵심적인 예측 변수로 세포 기반 기본 재생수(R₀), 평균 세대 간격(τG), 초기 증식 속도(r)를 제안한다. 인간과 조류 인플루엔자 바이러스 주형의 in vitro 데이터에 적합된 기계적 모델을 사용하여, 인간에 적응한 주형은 조류에 적응한 주형보다 R₀가 낮고, τG는 짧으며, r는 느린 경향을 보임을 밝혀냈으며, 이러한 차이는 내부 바이러스 유전자에 의해 주도됨을 확인함. 이들 매개변수는 고속 스크리닝 실험을 통해 숙주 적응 수준을 정량화함으로써 팬데믹 위험 평가에 기여할 수 있음.

ABSTRACT

When analysing in vitro data, growth kinetics of influenza strains are often compared by computing their growth rates, which are sometimes used as proxies for fitness. However, analogous to mechanistic epidemic models, the growth rate can be defined as a function of two parameters: the basic reproduction number (the average number of cells each infected cell infects) and the mean generation time (the average length of a replication cycle). Using a mechanistic model, previously published data from experiments in human lung cells, and newly generated data, we compared estimates of all three parameters for six influenza A strains. Using previously published data, we found that the two human-adapted strains (pre-2009 seasonal H1N1, and pandemic H1N1) had a lower basic reproduction number, shorter mean generation time and slower growth rate than the two avian-adapted strains (H5N1 and H7N9). These same differences were then observed in data from new experiments where two strains were engineered to have different internal proteins (pandemic H1N1 and H5N1), but the same surface proteins (PR8), confirming our initial findings and implying that differences between strains were driven by internal genes. Also, the model predicted that the human-adapted strains underwent more replication cycles than the avian-adapted strains by the time of peak viral load, potentially accumulating mutations more quickly. These results suggest that the in vitro reproduction number, generation time and growth rate differ between human-adapted and avian-adapted influenza strains, and thus could be used to assess host adaptation of internal proteins to inform pandemic risk assessment.

연구 동기 및 목표

• 현재 동물 기반 팬데믹 위험 평가의 한계를 해결하기 위해, 인플루엔자 주형의 숙주 적응을 예측할 수 있는 정량적 in vitro 매개변수를 규명하는 것.
• 인간-적응 주형과 조류-적응 주형 간에 세포 기반 기본 재생수(R₀), 평균 세대 간격(τG), 初기 증식 속도(r)가 다른지 평가하는 것.
• 이들 매개변수가 감시 및 공중보건 의사결정에 활용 가능한 고속, 정량적 팬데믹 잠재력 예측 지표로 기능할 수 있는지 확인하는 것.
• 내부 바이러스 유전자가 인간-적응 주형과 조류-적응 주형 간의 감염 역학 차이를 이끄는 데 어떤 역할을 하는지 조사하는 것.

제안 방법

• 인간 폐세포에서의 인플루엔자 감염을 모델링하기 위해 기계적 상미분방정식(OED) 모델을 개발하였으며, 표적세포(T), 잠복기 감염세포(L), 활성 감염세포(I), 감염성 바이러스(Vinf)를 추적함.
• 기본 재생수 R₀는 R₀ = (β_inf * T₀ * p_inf * τ_I) / (c + β_inf * T₀)로 추정함. 여기서 β_inf는 감염률, p_inf는 바이러스 생산률, τ_I는 감염세포 생존기간, c는 청소율임.
• 평균 세대 간격 τG는 잠복기 및 감염기, 바이러스 청소를 고려하여 τL + [(n_I + 1)/(2n_I)] * τ_I + 1/(c + β_inf * T₀)로 계산함.
• 초기 증식 속도 r는 질병 없는 평형 상태(T₀, 0, 0, 0) 근처에서 모델을 선형화하여 유도함.
• 파라미터 추정에는 다중 사이클, 단일 사이클, 모의 수확 실험 데이터를 통합하여 적용한 적응형 메트로폴리스-한팅스 알고리즘을 사용하였으며, 관측 오차는 로그정규분포를 따르며, 낮은 titers에 대한 임계값을 설정함.
• 세대 추적 확장 기능을 구현하여 특정 시점에서 각 세대의 바이러스 입자의 비율을 계산함으로써 복제 주기 분석이 가능해짐.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간-적응 주형과 조류-적응 주형 간에 세포 기반 기본 재생수(R₀), 평균 세대 간격(τG), 초기 증식 속도(r)가 다른가?
• RQ2 이들 매개변수의 차이가 내부 바이러스 유전자 또는 표면 당단백질에 의해 유도되는가?
• RQ3 R₀, τG, r가 숙주 적응과 팬데믹 잠재력에 대한 정량적, 고속 스크리닝 예측 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ4 피크 바이러스 농도에 도달할 무렵, 인간-적응 주형과 조류-적응 주형 간의 복제 주기 수와 돌연변이 축적 수준은 어떻게 다른가?

주요 결과

• 2009년 이전의 계절성 H1N1 및 팬데믹 H1N1 주형은 H5N1 및 H7N9 주형보다 유의미하게 낮은 기본 재생수(R₀)를 보였음.
• 인간-적응 주형은 조류-적응 주형보다 짧은 평균 세대 간격(τG)을 나타내어 더 빠른 복제 주기를 가짐을 시사함.
• 초기 증식 속도(r)는 인간-적응 주형이 조류-적응 주형보다 느렸으며, 이는 낮은 R₀와 짧은 τG와 일치함.
• 팬데믹 H1N1과 H5N1이 동일한 표면 단백질(PR8 HA/NA)을 가졌지만 내부 단백질이 다를 경우, 동일한 R₀, τG, r의 차이를 보였으며, 이는 내부 유전자가 관찰된 역학적 차이를 이끄는 주요 원인임을 확인함.
• 모델 예측에 따르면, 피크 바이러스 농도 도달 시점까지 인간-적응 주형은 조류-적응 주형보다 더 많은 복제 주기를 거쳤으며, 이는 돌연변이 축적 속도를 가속화할 수 있음.
• R₀, τG, r 세 가지 매개변수는 인간-적응 주형과 조류-적응 주형 간에 체계적으로 다름을 보이며, 이는 숙주 적응 수준을 정량화하고 팬데믹 위험 평가에 기여할 수 있음을 시사함.