Általános háttér: a kórokozók evolúciója. Torzított mintavétel

Hasonló dokumentumok
A fertőző betegségek evolúciója: megszelídülnek-e a halálos járványok?

A HIV-fertőzés rendszerben

A HIV-fertőzés rendszerben

A HIV-fertőzés alapmodellje. Vírusdinamika = a szervezeten belüli folyamatok modellezése

Dr. Váczy Kálmán Zoltán. Eszterházy Károly Főiskola Regionális Egyetemi Tudásközpont

Zárójelentés. Dr. Müller Viktor. In silico virológia és immunológia: modellezés, szimuláció és adatelemzés

Mire jó a modellalkotás? Jelenségek megmagyarázásának eszköze.

A D45948 OTKA posztdoktori pályázat szakmai zárójelentése

Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése

A T sejt receptor (TCR) heterodimer

A NAGYMAMA, AKI LEHOZOTT MINKET A FÁRÓL: A menopauza evolúciója és következményei

17.2. ábra Az immunválasz kialakulása és lezajlása patogén hatására

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Virulencia és szelekció

(1) A T sejtek aktiválása (2) Az ön reaktív T sejtek toleranciája. α lánc. β lánc. V α. V β. C β. C α.

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Röst Gergely (Bolyai Intézet) járványok és matematika December 7, / 30

Dengue-láz. Dr. Szabó György Pócsmegyer

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

HIV prevenció. A magyarországi HIV/AIDS helyzet Bagyinszky Ferenc

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Központi Statisztikai Hivatal

Antibiotikumok a kutyapraxisban

Zoonózisok és élelmiszer eredetű események Európában az EFSA és az ECDC 2012 évi zoonózis jelentése alapján

HÁZI DOLGOZAT. Érmefeldobások eredményei és statisztikája. ELTE-TTK Kémia BSc Tantárgy: Kémia felzárkóztató (A kémia alapjai)

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Trópusi övezet meleg mérsékelt öv Legforróbb kontinens : Trópusi övezet mindhárom öve megtalálható:

Dobzhansky: In Biology nothing makes sense except in the light of Evolution.

Ingatlanpiac és elemzése óra Ingatlanpiaci előrejelzés

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

Természetes szelekció és adaptáció

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

3. Munkaerő-piaci státus és iskolai végzettség ( )

A magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése,

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

A legújabb adatok összefoglalása az antibiotikum rezisztenciáról az Európai Unióban

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

Olvassa el figyelmesen az alábbi állításokat és karikázza be a helyes válasz előtt álló betűjelet.

A HIV eredete(i) Több független átugrás 4 sikeres csoport: HIV-1 M és O csoportja. HIV-2 A és B csoportja Több sikertelen csoport

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Klímaváltozás és klímaadaptáció helyi léptékben Egy kutatási projekt tapasztalatai a hazai társadalmi-gazdasági folyamatok modellezésében

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

A gazdaspecifitás és a virulencia változásai a klímaváltozás hatására

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Prof. Dr. Krómer István. Óbudai Egyetem

Állítsuk meg a bárányok kokcidiózist! Bogdán Éva haszonállat termékmenedzser Bayer Hungária Kft.

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai

Varianciaanalízis 4/24/12

HUMAN IMMUNDEFICIENCIA VÍRUS (HIV) ÉS AIDS

REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1

A LÉGKÖRI SZÉN-DIOXID ÉS AZ ÉGHAJLAT KÖLCSÖNHATÁSA

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

EGER DEMOGRÁFIAI FOLYAMATAINAK ELEMZÉSE ÉS ELŐREJELZÉSE (összegzés)

A preventív vakcináció lényege :

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

EURÓPAI PARLAMENT Környezetvédelmi, Közegészségügyi és Élelmiszer-biztonsági Bizottság VÉLEMÉNYTERVEZET

Magyarország növekedési kilátásai A magyarországi vállalatok lehetőségei és problémái MTA KRTK KTI workshop

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Szakpolitikai programok és intézményi változások hatásának elemzése

A csodálatos Immunrendszer Lányi Árpád, DE, Immunológiai Intézet

Területi statisztikai elemzések

LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

A rotavírus a gyomor és a belek fertőzését előidéző vírus, amely súlyos gyomor-bélhurutot okozhat.

Túlélés elemzés október 27.

Bevezetés a biológiába. Környezettan Bsc. Szakos hallgatóknak

Mennyit segít az ovi? A gyermekfelügyeleti lehetőségek hatása az anyák aktivitására a szakadásos regresszió kiterjesztése Szirák november 15.

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Információ megjelenítés Tufte szabályai

A krónikus hepatitis C vírus infekcióhoz társuló elégtelen celluláris immunválasz pathogenezise

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Természetes népmozgalom

társadalomtudományokban

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

Az fmri alapjai Statisztikai analízis II. Dr. Kincses Tamás Szegedi Tudományegyetem Neurológiai Klinika

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

13. Túlélési analízis. SURVIVAL ANALYSIS Nyári Tibor Ph.D., Boda Krisztina Ph.D.

HUMAN IMMUNDEFICIENCIA VÍRUS (HIV) ÉS AIDS

Hosszú távú vizsgálat jobban kimutatja a társulási szabályok változásait a másodlagos szukcesszió során, mint a tér-idő helyettesítés módszere

KLÍMAVÁLTOZÁS ÉS MALÁRIA A

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

A MATEMATIKA NÉHÁNY KIHÍVÁSA

Növekvő városi területek a területváltozási folyamatok modellezése agglomerációs térségekben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Életmenet összetevők: Méret -előnyök és hátrányok versengés, predáció, túlélés optimális méret kiszelektálódása

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

Átírás:

A HIV jövője

Általános háttér: a kórokozók evolúciója! A hagyományos nézet Elegendő idő alatt minden gazda-parazita kapcsolat békés együttéléssé szelídül. Indoklás: jobban terjed a betegség, ha tovább életben marad a gazda. Folyomány: a virulens fertőzések fiatal evolúciós múltra tekintenek vissza, azaz nemrég terjedt át a kórokozó az új gazdára. Példák: HIV, Ebola, Legionella, SARS, stb.! Ellenpéldák: kanyaró (~1000 év), malária (~10000 év), fügedarazsak fonálféreg parazitái (több millió év), stb. Torzított mintavétel

A kórokozók evolúciója: cserearány! trade-off = cserearány! virulencia és fertőzőképesség általában összefüggenek gyorsabb replikáció a hordozók fertőzőképessége * a fertőző időszak hossza előny hátrány a kimenetel a pontos paraméterektől függ

A fertőzési ráta lineárisnál lassabban lineárisan lineárisnál gyorsabban nő a virulencia függvényében. Lineárisnál lassabban növekvő függvény esetén a virulencia valamilyen köztes értéke maximalizálja a kórokozó terjedőképességét. R 0 : basic reproductive ratio b: fertőzési ráta v: virulencia, a fertőzés okozta halálozás rátája

HIV-1! Evolúciósan fiatal gazdaváltás! Nagy evolúciós potenciál! Örökletes variabilitás a virulenciában! Változik-e a virulencia? Anup Shah / naturepl.com

HIV: a cserearány becslése Vírusszint szerint sztratifikált kohorsz: magasabb vírusszint rövidebb túlélést jósol. Az átadódás éves valószínűsége HIV-diszkordáns párokban és a várható élettartam a vírusszint függvényében. Magasabb vírusszint nagyobb fertőzőképességgel és rövidebb élettartammal párosul: cserearány Source: Fraser et al. PNAS 2007

HIV: az optimális virulencia becslése Folytonos vonal: transzmissziós potenciál a vírusszint függvényében (modellbecslés). Oszlopok: a vírusszint eloszlása (hisztogram) Amszterdamban (fekete) és Zambiában (fehér). A jelenlegi vírusszint nagyon közel van a vírus számára optimális értékhez! Source: Fraser et al. PNAS 2007

Adatelemzés: megfigyelhető-e trend?! Változott-e a dokumentált járványokban a ténylegesen megfigyelhető virulencia?! Swiss HIV Cohort Study SHCS >13000 beteg adatok 1983-tól! MASTER kohorsz (Olaszország) >17000 páciens adatok 1981-től! Számszerűsíteni kell a virulenciát.

A virulencia számszerűsítése CD4 fogyási ráta vírusszint

A virulencia számszerűsítése! a CD4+ T sejtek fogyási rátája! a lappangási periódus vírusszintje ( setpoint )! adatszelekció: sosem kezelt fehér lappangási időszak

Időbeli trend tesztelése! A fertőzések datálása: legkorábbi pozitív teszt! Statisztika: többváltozós lineáris regresszió dátum nem rizikócsoport (HET, IDU, MSM) életkor kezdeti CD4 sejtszám (mixed-effect models)

A Svájci HIV Kohorsz (SHCS)! >13000 beteg! adatok 1983-tól! CD4 fogyás (n=817)! vírusszint (n=549) Nem találtunk időbeli tendenciát. AIDS 2006, 20:889 894

SHCS: csúszóablakos átlag Rövid távú ingadozások hosszú távú tendencia nélkül

Az olasz MASTER kohorsz! >17000 páciens! adatok 1981-től! CD4 fogyás (n=1423), vírusszint (n=785) Szignifikáns trend növekvő virulencia felé.! Kb. 30 év alatt felére rövidülhet a lappangási időszak.! A vírusszint évi 15%-kal emelkedik.! Különbségek a rizikócsoportok között.

MASTER: csúszóablakos átlag CD4 fogyás rátája vírusszint IDU HET MSM

Spekuláció! A különböző járványok virulenciája konvergál.! Alacsony kezdeti szint (pl. olasz IDU) növekedés! Optimális szint (Svájc) fluktuáció trend nélkül! (magas kezdeti szint csökkenés) A jelenlegi virulencia közel lehet az optimálishoz. Az AIDS rövid távon nem szelídül meg.

Konklúzió! A HIV virulenciája az egyes járványokban eltérő trendeket mutathat.! Más vizsgálatokban csökkenő, stabil és növekvő virulencia egyaránt előfordul.! Metaanalízisre van szükség.

A virulencia számszerűsítése CD4 fogyási ráta kezdeti CD4 sejtszám vírusszint

Vizsgálatok száma! Kezdeti CD4 sejtszám: 12 vizsgálat 21052 beteg! Vírusszint: 8 vizsgálat 10785 beteg! Időtáv: 1984-2010 SHCS és MASTER adatok frissítve 2010-ig.

Metaanalízis (CD4 sejtszám) Összegzett hatás: -4.93 CD4+ T sejt/ul/év (CI: -6.56, -3.34) Random effects meta-analysis; varianciákkal súlyozva.

Metaanalízis (vírusszint) Összegzett hatás: +0.013 log10 RNS kópia/ml/év (CI: -0.001, +0.03) Random effects meta-analysis; varianciákkal súlyozva.

Lassuló trendek

Következtetés! A HIV virulenciája növekedett Európában és Észak-Amerikában kezdeti vírusszint: kb. -150 CD4 sejt/µl; vírusszint: ~0,4 log10 RNS kópia/ml 30 év alatt.! Konvergencia stabil(?) szinthez. Egybevág a modellezéssel!! Halvány fogalmunk sincs, mi történik Afrikában.

SIV: nempatogén fertőzések! SIV: majom (simian) immundeficiencia vírus! A természetes SIV-fertőzések (koadaptált afrikai majmokban) nem okoznak betegséget.! Magas vírusszint!! Nincs krónikus (szisztémás) immunaktiváció.

Az evolúció útja?! A vírus evolúciója Magas mutációs ráta Gyors replikáció, rövid generációs idő De: rövidlátó evolúció! A gazdaszervezet evolúciója: Lassabb De: a hosszabb túlélés közvetlen előny

A természetes SIV-fertőzések tanulságai! Elképzelhető, hogy nem a vírusok szelídültek meg, hanem a gazdafajok alkalmazkodtak.! Az evolúció megváltoztathatja a virulencia csereviszony-görbéit.

A természetes SIV-fertőzések tanulságai! Nem a vírusok szelídültek meg.! Lehet, hogy a gazdafajok alkalmazkodtak.! A gazda evolúciója megváltoztathatja a vírus cserearány-görbéit.! Spekuláció: a SIV vírusok lokális immunaktiváció kiváltására szelektálódtak a szisztémás aktiváció nem kívánt melléktermék lehet. Bartha, I., Simon, P. & Müller, V. (2008) Has HIV evolved to induce immune pathogenesis? Trends Immunol 29, 322-328.

Krónikus immunaktiváció és patogenezis! B- és T-sejtek általános, kóros és krónikus aktivációja! Az immunaktiváció a betegségprogresszió legerősebb prediktora A krónikus immunaktiváció a HIV-fertőzés patogenezisének kulcsfolyamata.! Természetes SIV-fertőzésekben: mindkettő hiányzik.

Krónikus immunaktiváció és patogenezis! B- és T-sejtek általános, kóros és krónikus aktivációja! Az immunaktiváció a betegségprogresszió legerősebb prediktora A krónikus immunaktiváció a HIV-fertőzés patogenezisének kulcsfolyamata.! Természetes SIV-fertőzésekben: mindkettő hiányzik.! A patogenezis nem szükségszerű velejárója a vírusreplikációnak! Adaptáció vagy evolúciós véletlen?

Krónikus immunaktiváció és patogenezis Miért lehet jó a vírusnak? Aktivált célsejtek fertőzhetők! a fertőzhető állomány növelése Triviális?

Modellezés: általános feltevések! A vírus koncentrációfüggő módon aktiválja a nyugvó célsejteket.! Csak az aktivált célsejtek fertőzhetők.! (A vírus szintjét a vírustermelő sejtek szintjével írjuk le).

Modellezés: az aktiváció hatótávja Kétféle immunaktivációt modellezünk:! Szisztémás minden célsejtre hat! Lokális csak az aktiváló vírus szomszédságában hat

A szisztémás immunaktiváció modellje Quiescent and activated Target cells and Infected cells Q: nyugvó célsejtek T: aktivált célsejtek I: fertőzött sejtek

A szisztémás immunaktiváció modellje! Magasabb aktivációs hatékonyság magasabb vírusszintet eredményez!! Szelekciós előny?

Evolúciós kísérlet! Kompetíció: két vírusváltozat eltérő aktivációs képességgel.! Győz-e az erősebb aktivációs képességű vírus? A kimenetel megjósolja az evolúció irányát.

Szisztémás modell: két versengő változat NINCS SZELEKCIÓS ELŐNY! Kulcs: az aktivált célsejtek az összes vírus számára egyformán hozzáférhetők.

Lokális immunaktiváció: szimulációs modell AZ AKTIVÁTOR VÍRUS ELTERJED! Kulcs:! alapító hatás! A lokális vírusreplikáció a lokális célsejtaktiváció függvénye

A lokális immunaktiváció szelekciós előnyt biztosít Az előny az alapító hatás függvénye.

Konklúzió A lokális immunaktiváció hatékonysága szelekció alatt áll, de a szisztémás aktivációé nem.

Hipotézis! A szisztémás és a lokális immunaktiváció szétkapcsolható.! A patogenezis a szisztémás immunaktiváció következménye.! " A virulencia csökkenhet az evolúció során. természetes SIV-fertőzések! az időskáláról semmit sem mond a modell. nem világos, hogy a gazda vagy a vírus evolúciója révén történhet-e.! (A lokális immunaktiváció okozhat szisztémás aktivációt nem koevolvált gazdafajokban).

Gyógyászati jelentőség (predikció)! A kóros immunaktivációt gátló kezelés gátolná a patogenezist.! A szisztémás aktivációt célzottan gátló kezelés ellen nem alakul ki rezisztencia.