[논문 리뷰] Defensive complexity and the phylogenetic conservation of immune control

Erick Chastain, Rustom Antia외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 13.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 30인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 병원체 진화를 늦추기 위해 면역 조절 시스템의 방어적 복잡성—신호 처리에서의 복잡한 논리 구조—를 제안한다. 이는 도달하기 어려운 깊은 적합도 계곡을 만들어내어, 병원체의 진화를 어렵게 만든다. 진화 게임 모델을 통해 복잡한 조절 논리가 부호 상호의존성(sign epistasis)과 높은 계산적 장벽을 유도함을 보여주며, 빠른 병원체 진화에도 불구하고 면역 조절의 진화적 보존을 설명한다.

ABSTRACT

One strategy for winning a coevolutionary struggle is to evolve rapidly. Most of the literature on host-pathogen coevolution focuses on this phenomenon, and looks for consequent evidence of coevolutionary arms races. An alternative strategy, less often considered in the literature, is to deter rapid evolutionary change by the opponent. To study how this can be done, we construct an evolutionary game between a controller that must process information, and an adversary that can tamper with this information processing. In this game, a species can foil its antagonist by processing information in a way that is hard for the antagonist to manipulate. We show that the structure of the information processing system induces a fitness landscape on which the adversary population evolves. Complex processing logic can carve long, deep fitness valleys that slow adaptive evolution in the adversary population. We suggest that this type of defensive complexity on the part of the vertebrate adaptive immune system may be an important element of coevolutionary dynamics between pathogens and their vertebrate hosts. Furthermore, we cite evidence that the immune control logic is phylogenetically conserved in mammalian lineages. Thus our model of defensive complexity suggests a new hypothesis for the lower rates of evolution for immune control logic compared to other immune structures.

연구 동기 및 목표

• 면역 시스템에서의 복잡한 정보 처리가 빠른 병원체 진화에 대비하여 방어 기제로 작용할 수 있는지 조사하기.
• 병원체에 의한 강력한 진화적 압력에도 불구하고 박쥐류 계통에서 관찰되는 면역 조절 논리의 진화적 보존을 설명하기.
• 조절 시스템의 복잡성이 거친 적합도 지형을 형성하여 적대자 진화 속도를 늦출 수 있는 방식을 모델링하기.
• 복잡한 논리 네트워크가 병원체 적응을 저지하는 데 효과적인 깊고 긴 적합도 계곡을 생성할 수 있는지 테스트하기.
• 이론적 진화 게임 역학을 면역 생물학적 관찰 자료—면역 조절의 보존 현상—와 연결하기.

제안 방법

• 컨트롤러(숙주 면역계)와 적대자(병원체) 사이의 신호 조작 게임을 수식적으로 정의한다.
• 신호 상태와 변형을 나타내기 위해 클리니의 3가지 진리값 논리(True, False, Unknown)를 사용하여 조절 논리를 모델링한다.
• 조건부 논리 게이트(AND, OR, XOR, NOT)를 사용하여 신호 변형에 기반한 적합도 변화를 정의한다.
• 특정 조건부 규칙를 가진 제어 논리 $L_s$와 $L_c$를 구성하여, 신호 변형을 적합도 결과($+2m$, $+m$, $-2m$, $-m$, 또는 $0$)로 매핑한다.
• 기본값 $d_i(c)$를 사용하여 변형 기반 논리를 신호 기반 논리로 변환하며, 임계값 $h_i$와 $l_i$를 통해 신호 상태를 정의한다.
• 적대자에 대한 최종 적합도 지형을 분석하여, 복잡한 논리가 부호 상호의존성(sign epistasis)과 적합도 계곡을 유도함을 보여주며, 진화적 진전을 저지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 면역 시스템에서의 복잡한 제어 논리가 병원체의 진화적 적응 속도를 늦출 수 있는가?
• RQ2 강력한 병원체 압력에도 불구하고 박쥐류 계통에서 면역 제어 논리가 진화적으로 보존되는 이유는 무엇인가?
• RQ3 신호 조작의 계산적 비가역성으로 정의되는 방어적 복잡성이 숙주-병원체 공진화의 진화 역학에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 복잡한 논리 네트워크가 병원체 적응을 저해하는 데 얼마나 깊고 긴 적합도 계곡을 생성하는가?
• RQ5 면역 시스템 규칙을 해독하는 데 어려움을 겪는 현상은 방어적 복잡성에 기인한 것인가?

주요 결과

• 높은 돌연변이율과 큰 개체군 규모를 가진 병원체 집단이라도, 복잡한 제어 논리에 의해 형성된 깊고 긴 적합도 계곡을 쉽게 횡단하지 못함을 보여준다.
• 제어 논리의 구조로 인해 적합도 지형에서 부호 상호의존성이 발생하여, 조작을 통한 적응 경로가 비틀리고 드물게 나타남을 보여준다.
• 이 모델은 박쥐류에서 관찰되는 면역 제어 논리의 진화적 보존을 설명하며, 이러한 복잡성이 이 시스템에 대한 진화적 압력을 감소시킴을 보여준다.
• 효과적인 개체군 규모가 거친 지형을 통해 모든 가능한 조작 경로를 샘플링하기에 부족하여, 병원체 집단이 모든 경로를 효율적으로 탐색하지 못함을 보여준다.
• 면역 신호 전달의 불확실성과 기본 상태를 현실적으로 표현하기 위해, 세 가지 진리값 논리(True, False, Unknown)를 사용한 모델링이 가능함을 보여준다.
• 조건부 논리 규칙에 기반하여 적대자에 대한 적합도 결과를 정량적으로 정의하였으며, 신호 변형에 따라 $+2m$, $+m$, $-2m$, $-m$, 또는 $0$의 변화가 발생하여 체계적이고 분석 가능한 적합도 함수를 형성한다.