Взаимодействие вируса с иммунной системой снижает предсказуемость его эволюции

Рис. 1. Схема строения иммунной системы. Рисунок с сайта kp.ru

По мере распространения патогена, в популяции хозяев формируется иммунитет, и пул восприимчивых к патогену организмов истощается. Это создает отбор на появление в популяции патогена генетических вариантов, уклоняющихся от приобретенного иммунитета хозяев. Но преимущество новых вариантов ослабевает по мере того, как всё больше хозяев знакомит с ними свой иммунитет. Чтобы понять, как это происходит, ученые смоделировали эволюцию вируса в иммунологически разнообразной популяции хозяев. Оказалось, что новые мутации ускользания от иммунитета могут перестать быть полезными вирусу прежде, чем достигнут высоких частот. Тогда их последующая частотная динамика становится непредсказуемой. Эта работа согласовывает два, казалось бы, противоречивых факта об эволюции гемагглютинина вируса гриппа А: с одной стороны, она явно обусловлена ускользанием от иммунитета, и большинство аминокислотных вариантов группируются в эпитопах — участках белка, с которыми связываются антитела. С другой стороны, после бурного первоначального роста частоты эти мутации зачастую не фиксируются в популяции вируса, а эволюционируют подобно нейтральным.

Когда патоген (например, вирус или бактерия) попадает в организм, цель иммунитета — покрепче связать и уничтожить его. Связывание происходит за счет рецепторов иммунных клеток, узнающих молекулы чужака.

Позвоночные обладают двумя ветвями иммунитета. Врожденный иммунитет первым реагирует на вторжение патогена в организм, но круг его рецепторов ограничен, поэтому он может крепко связать далеко не все патогены. Напротив, адаптивный (или приобретенный) иммунитет подстраивается под каждого конкретного патогена. На это требуется некоторое время, зато в результате чужаки будут надежно связаны и ликвидированы. Кроме того, адаптивный иммунитет обладает памятью, поэтому при повторном попадании похожего патогена сможет справиться с ним быстрее.

В свою очередь, адаптивный иммунитет делится на клеточный и гуморальный. В первом случае узнающие патоген рецепторы расположены на поверхности иммунных клеток, во втором эти рецепторы выделяются клетками в свободной форме и называются антителами. Производящие антитела лейкоциты называют B-клетками. Когда невиданный доселе вирус попадает в организм, в популяции незрелых B-клеток начинает действовать отбор на узнавание его поверхностных белков: клетки, способные синтезировать узнающие вирус антитела, получают сигналы к делению, при этом отбор продолжается, и новые поколения клеток производят все более подходящие антитела. Позже, при новом заражении, за счет так называемых клеток памяти организм справляется с уже знакомым патогеном гораздо быстрее. Однако, патогены способны приобретать устойчивость к сформированному иммунитету из-за мутаций, делающих их поверхностные белки неузнаваемыми для антител, сконструированных во время предыдущих инфекций.

РНК-вирусы — например, грипп и SARS-COV2 — обладают большим адаптивным потенциалом благодаря своей быстрой эволюции. Скорость мутирования РНК-вирусов в миллион раз выше, чем у их хозяев (то есть жертв), что создает благодатную «почву» для отбора. Интересно, что частота мутаций РНК-вирусов почти «слишком» высока: небольшое увеличение скорости мутаций может привести вирусную популяцию к вымиранию. Дело в том, что чем выше скорость накопления мутаций, тем больше вероятность испортить важные гены.Показано, что 3–5-кратное увеличение скорости мутирования вызывает летальный мутагенез у вирусов, заражающих человека, — таких, как полиовирус и грипп.

Раньше полагали, что такая высокая скорость мутирования поддерживается отбором на высокую изменчивость. Но в 2018 году было показано, что высокая скорость мутирования РНК-вирусов — следствие отбора на скорость репродукции, а не на разнообразие генотипов: при репликации генома вирус не тратит время на проверку точности, поэтому скорость репликации повышается, но число ошибок — мутаций — растет (S. Duffy, 2018. Why are RNA virus mutation rates so damn high?).

Для моделирования влияния иммунитета хозяев на эпидемиологическую динамику применяют модель «восприимчивый — зараженный — выздоровевший» (Susceptible — Infected — Recovered model, SIR). Она предполагает, что популяцию хозяев можно разделить на ряд отдельных групп относительно статуса заболевания. В простейшем случае их три: восприимчивый (susceptible, S), инфицированный (infected, I), выздоровевший (recovered, R), где переход между компартментами возможен только по цепочке S→I→R — то есть, переболевший человек приобретает пожизненный иммунитет, а скорости переходов одинаковы для всей популяции (см. задачу Пик эпидемии). В такой модели отбор на ускользание от иммунитета приводит к последовательным появлениям новых успешных вариантов, которые конкурируют друг с другом и замещают ранее циркулировавшие варианты. Тогда эволюция вирусной популяции будет подчиняться концепции бегущей волны: каждый следующий успешный вариант будет потомком предыдущего, и по начальной траектории частоты каждого нового варианта можно будет предсказать его дальнейшую судьбу.

Рис. 2. Иллюстрация адаптации в концепции «бегущей волны»: график Мюллера (см. Muller plot), показывающий последовательность генотипов со временем. В отсутствие конкуренции (A) каждый новый адаптивный вариант возникает на генетическом «фоне» предыдущего. В условиях, когда несколько адаптивных вариантов возникают одновременно и конкурируют (B), динамика усложняется, и эволюция становится менее предсказуемой. Однако, авторы обсуждаемой статьи показали с помощью симуляций, что такая конкуренция вариантов не может объяснить квазинейтральную динамику вариантов гриппа. Рисунок из статьи H. Bachmann et al., 2017. Experimental evolution and the adjustment of metabolic strategies in lactic acid bacteria

Однако при рассмотрении последних 19 лет эволюции вируса гриппа A/H3N2 ученые увидели, что судьба новых аминокислотных вариантов в его поверхностных белках мало предсказуема по начальному росту частоты: через два месяца после достижения частоты 30% их средняя частота по-прежнему оставалась на этом уровне, а через год частота варианта уже не зависела от той, что ему удалось однажды достичь. То есть, новые варианты, которые сначала вели себя как адаптивные, быстро начинали походить на нейтральные — такие, на которые естественный отбор не смотрит (см. Neutral mutation). В то же время, в исследованиях, рассматривающих мутационные события, поверхностные белки вируса гриппа демонстрируют явные признаки положительного отбора (см., например, S. Bhatt et al., 2011. The Genomic Rate of Molecular Adaptation of the Human Influenza A Virus). Кроме того, аминокислотные мутации поверхностных белков вируса гриппа группируются в эпитопных областях, что подтверждает роль этих мутаций в ускользании от иммунитета.

Рис. 3. Прогнозирование частотных траекторий вариантов поверхностных белков гриппа: ожидание и реальность. A — схема идеи краткосрочного прогнозирования частотных траекторий. Если мы знаем, что частота мутантного варианта растет, и видим, что в момент времени t₀ он достиг частоты f₀, что мы можем сказать о его частоте в момент времени t? B — распределение реальных частот для конкретных значений t. C — все частотные траектории аминокислотных вариантов в генах HA и NA вируса гриппа A/H3N2, которые смогли достичь частоты 30% (условное время t₀), и их судьба после достижения этой частоты. Красные линии показывают мутации, которые в конечном итоге зафиксировались (достигли частоты 100%), синие — мутации, которые в итоге потерялись, а черные — те, окончательный статус которых неизвестен. Толстая черная линия — среднее значение частоты для всех траекторий. График из статьи P. Barrat-Charlaix et al., 2021. Limited Predictability of Amino Acid Substitutions in Seasonal Influenza Viruses

Почему же в реальности адаптивные мутации вируса ведут себя не так, как предполагает модель? Потому что модель не учитывает факторы, которые могут сбивать частотные траектории адаптивных мутаций с «пути истинного» — пути к фиксации:

    1) Популяция хозяев может быть гетерогенной в своих иммунных реакциях. То есть, возникший вариант вируса может быть неодинаково успешным в разных категориях хозяйской популяции. Например, недавно было экспериментально показано, что влияние мутаций в гемагглютинине гриппа на эффективность его нейтрализации сывороткой человеческой крови зависит от возрастной группы донора (F. Welsh et al., 2024. Age-dependent heterogeneity in the antigenic effects of mutations to influenza hemagglutinin). Это можно частично объяснить тем, что иммунитет людей разного возраста имеет разную историю встреч с вариантами вируса. Более того, на формирование иммунитета влияет возраст, в котором человек встретился с вирусом: концентрация нейтрализующих антител обычно самая высокая против вариантов, с которыми организм встречался в раннем возрасте, и неуклонно снижаются против штаммов, с которыми человек впервые встретился позже.

    2) Иммунитет к варианту, которым болел человек, может со временем ослабевать. Исследования показывают, что в случае гриппа иммунитет, возникший в результате предыдущей инфекции, зачастую не предотвращает последующее заражение, но ослабляет симптомы заболевания (M. Patel et al., 2021. Immune-mediated attenuation of influenza illness after infection: opportunities and challenges).

    3) Антигенные варианты вирусов обладают так называемой кросс-реактивностью (cross-reactivity): заражение одним вариантом дает частичный иммунитет и от других. Исследования показывают, что в случае заражения гриппом иммунитет человека может вырабатывать антитела, нейтрализующие даже давно исчезнувшие варианты, циркулировавшие до того, как человек родился (J. Fonville et al., 2015. Antibody landscapes after influenza virus infection or vaccination). Кросс-реактивность может быть несимметричной, и тогда наибольшее преимущество может получить вариант, заражение которым дает иммунитет от конкурентов.

Авторы обсуждаемой статьи создали расширенную модель SIR, которая учитывает эти сложности. Модель рассматривает N вариантов вируса, циркулирующих среди М иммунных групп хозяев. Это могут быть, например, разные возрастные группы или жители разных континентов. Они имеют разную историю встречи с вариантами вируса, следовательно, разная доля их представителей относится к группам S, I и R для одного и того же варианта вируса. Представители разных групп пересекаются и заражают друг друга с заданными вероятностями. Каждый вариант, заражая организм, способствует выработке иммунитета против себя и против других вариантов с вероятностями, задающимися матрицей кросс-иммунности, — своей для каждой из M групп. В довершение всего, иммунитет, нажитый тяжким трудом при заражении вирусом, пропадает с заданной скоростью — то есть, выздоровевший через какое-то время переходит в разряд восприимчивых.

С помощью такой модели исследователи показали, что в зависимости от иммунной неоднородности хозяев, асимметричности в кросс-иммунности вирусных вариантов и скорости, с которой иммунитет «забывает» варианты вируса, новый ускользающий от иммунитета вариант может либо закрепиться в популяции, либо потерять свое преимущество, не успев достигнуть высокой частоты. После того, как вариант перестает быть полезным вирусу, его частота случайным образом меняется в большую или меньшую сторону, поскольку последующие адаптивные мутации происходят на том же или другом геномном фоне. Это может иметь важные последствия для предсказуемости вирусной эволюции.

Рис. 4. Динамика частоты нового ускользающего от иммунитета варианта в модели с двумя вариантами. Толстая серая линия показывает ожидаемую равновесную частоту β для единственной иммунной группы. Пунктирная линия показывает гипотетическую траекторию роста частоты нового варианта в предположении, что его полезность для вируса постоянна во времени. В случае гомогенной популяции хозяев (M = 1, слева), частота нового варианта сначала быстро растет почти до фиксации, что резко уменьшает число восприимчивых к инфекции хозяев. Поэтому частота варианта начинает снижаться, колебаться, и в итоге достигает равновесной частоты, зависящей от степени кросс-иммунности нового и старого вариантов. В реальных популяциях ограниченного размера при таком сценарии первый скачок частоты, скорее всего, приведет к фиксации нового варианта. При разделении популяции хозяев на M групп, только в одной из которых новый вариант имеет преимущество, в глобальном масштабе избыточная восприимчивость к этому варианту ниже. Если перемешивание между группами происходит быстро (в середине), начальная скорость роста варианта меньше в M раз по сравнению со случаем гомогенной популяции. Если перемешивание происходит медленно (справа), первоначальный рост частоты варианта происходит так же быстро, как и в случае с гомогенной популяцией, но только в пределах одной группы, а потом он медленно распространяется по группам. Таким образом, в случае нескольких иммунных групп частота нового варианта никогда не достигает значений, близких к единице, и у него не появляется шанса закрепиться в популяции. Рисунок из обсуждаемой статьи

В реальности часть новых вариантов будет фиксироваться (то есть достигать частоты 100%) в вирусных популяциях, и предсказуемость эволюции будет варьировать от вируса к вирусу. Кроме того, она будет меняться со временем: недавно появившиеся вирусы циркулируют в однородном иммунном ландшафте, и в течение некоторого времени динамика их адаптивных вариантов более последовательна. Например, вирус гриппа A/HINlpdm, появившийся у людей в 2009 году, демонстрирует более предсказуемые траектории вариантов, чем вирус гриппа A/H3N2. В конце статьи авторы отмечают, что сложная и малопредсказуемая динамика частот генетических вариантов ожидается в любой системе, где скорости изменения среды (в случае с вирусами среда — это популяция хозяев) и эволюционной адаптации к этим изменениям схожи.

Источник: Pierre Barrat-Charlaix, Richard A. Neher. Eco-evolutionary dynamics of adapting pathogens and host immunity // eLife. 2024. DOI: 10.7554/eLife.97350.2.

Галина Клинк