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La combinazione dei dati genetici e sperimentali può permettere alla previsione più accurata del virus dell'influenza

Combinando i dati genetici e sperimentali nei modelli circa il virus dell'influenza può contribuire a predire più esattamente che sforza sarà il più comune durante l'inverno prossimo, dice uno studio pubblicato recentemente nel eLife.

I modelli potrebbero rendere la progettazione dei vaccini antiinfluenzali più accurata, assicurante la protezione più completa contro un virus che causa intorno mezzo milione morti ogni anno globalmente.

I vaccini sono la migliore protezione che abbiamo contro l'influenza. Ma il virus cambia il suo aspetto al nostro sistema immunitario ogni anno, richiedente ai ricercatori di aggiornare il vaccino per abbinare. Poiché un nuovo vaccino richiede quasi un anno per fare, i ricercatori di influenza devono predire quali virus di influenza guardano il la maggior parte come i virus del futuro.

I modi d'oro standard di studio dell'influenza comprendono gli esperimenti del laboratorio che esaminano una molecola chiave che ricopre il virus chiamato emagglutinina.

Ma questi metodi sono ad alto contenuto di manodopera e richiedono molto tempo. I ricercatori hanno messo a fuoco invece sul per mezzo dei computer per predire come il virus di influenza si evolverà dalla sequenza genetica dell'emagglutinina da solo, ma questi dati danno soltanto la parte della maschera.

“La comunità di ricerca di influenza lungamente ha riconosciuto l'importanza di considerare le caratteristiche fisiche del virus di influenza, come come l'emagglutinina cambia col passare del tempo come pure le informazioni genetiche,„ spiegano l'autore principale John Huddleston, uno studente di PhD nel laboratorio di Bedford al centro di ricerca sul cancro di Fred Hutchinson ed al programma all'università di Washington, Seattle, Stati Uniti di biologia cellulare e molecolare.

“Abbiamo voluto vedere se combinare i modelli sequenzi sequenza genetici di evoluzione di influenza con altre misure sperimentali di alta qualità potrebbe migliorare le previsioni di nuovi sforzi di influenza che emergeranno un anno giù la riga.„

Huddleston ed il gruppo hanno esaminato le componenti differenti del virus “forma fisica„ - cioè, quanto probabilmente il virus deve prosperare e continuare a evolversi. Questi hanno incluso quanto simile gli antigeni del virus sono agli sforzi precedentemente di circolazione (antigeni che sono le componenti del virus che avviano una risposta immunitaria). Egualmente hanno misurato quante mutazioni il virus ha accumulato e se sono utili o nocive.

Facendo uso di 25 anni di dati storici di influenza, il gruppo ha trasformato a previsioni un anno il futuro a partire da tutte le stagioni di influenza disponibili. Ciascuno ha preveduto ha predetto che cosa la popolazione futura del virus avrebbe assomigliato a usando il codice genetico, i dati sperimentali, o entrambi dei virus. Hanno confrontato le popolazioni future predette e reali di influenza da scoprire che i tipi di dati erano più utili per la predizione dell'evoluzione dei virus.

Hanno trovato che le previsioni che hanno combinato le misure sperimentali dell'aspetto dei virus con i cambiamenti nel suo codice genetico erano più accurate che usato il codice genetico da solo.

I modelli erano più informativi se comprendessero i dati sperimentali su come gli antigeni di influenza sono cambiato col passare del tempo, la presenza di mutazioni nocive probabili e su quanto la popolazione di influenza si era sviluppata rapido nei sei mesi scorsi.

La sequenza genetica da solo non potrebbe predire esattamente gli sforzi di influenza futuri - e quindi non dovrebbe sostituire gli esperimenti tradizionali che misurano l'aspetto dei virus.„

John Huddleston, autore principale di studio, studente di PhD nel laboratorio di Bedford, centro di ricerca sul cancro di Fred Hutchinson e programma di biologia cellulare e molecolare, università di Washington

“I nostri risultati evidenziano l'importanza delle misure sperimentali per quantificare gli effetti dei cambiamenti al codice genetico dei virus e fornire le fondamenta affinchè i tentativi prevedano i sistemi evolutivi,„ conclude l'autore Trevor senior Bedford, ricercatore principale al vaccino ed alla divisione della malattia infettiva, il centro di ricerca sul cancro di Fred Hutchinson, Seattle, Washington.

“Speriamo che open source che prevede gli strumenti ci siamo sviluppati possa immediatamente fornire le migliori previsioni delle popolazioni di influenza, piombo ai vaccini migliori ed infine a meno malattie e morti dall'influenza.„

Source:
Journal reference:

Huddleston. J., et al. (2020) Integrating genotypes and phenotypes improves long-term forecasts of seasonal influenza A/H3N2 evolution. eLife. doi.org/10.7554/eLife.60067.