A HIV-fertőzés rendszerben

A HIV-fertőzés rendszerben Modellezés a molekuláktól az emberig Müller Viktor MTA-ELTE Elméleti Biológiai és Evolúciós Ökológiai Kutatócsoport http://ramet.elte.hu/~viktor

Mire megyünk labor nélkül? + =? Modellezés " matematikai modell " számítógépes szimuláció Adatelemzés

Molekuláktól az emberig Molekuláris folyamatok Szervezeten belüli folyamatok Populációs szintű folyamatok

A molekulák szintjén Modellezés: " Vírusérés: Gag-Pol hasítás (Sadiq et al., J Phys Chem B 2011) Adatelemzés: " Rezisztencia mutációk azonosítása (Sloot Phil Trans R Soc A 2009) " APOBEC3 evolúciós lenyomata (Müller Trends Genet 2005) " Szinonim kodonok evolúciója

Gag-Pol hasítás (vírusérés)

Gag-Pol hasítás (vírusérés) Gag hasítás: érett kapszid kialakulásához Pol hasítás: a vírusenzimek felszabadulásához

Miért modellezzük? Kulcsfolyamat " fontos gyógyszercélpont Komplex folyamat " rengeteg féle szubsztrát (66 fragmentum, 191 HH) " számos enzimforma " kettős szerep: az enzim is szubsztrát " kezdeti önhasítás " nehezen mérhető

Módszer: reakciókinetika bomlás: belső hasítással S i S i+1 S i+2 S j képződés: N-terminális hasítással képződés: C-terminális hasítással S x S y S i S j-2 S j-1 S j S i S i+1 S i+2 S j S x S y

Paraméterezés Oligopeptidek hasítási rátái. Dimerizációs ráták. A vírusrészecske sztöchiometriája.

Vírusérés reális idő alatt

Mérhetetlen részletek

Predikciók A hasítást jelentős részben köztes enzimformák végzik. Az érést a CA-p2 gátlása időzíti. A proteáz önhasítása időben megállítja a folyamatot.

Mely ráták fontosak? Virion maturation [mins.] 0 20 40 60 80 k4: kcat CA/p2 ko: kcat auto cleavage KM1: KM NC/p1 KM8: KM p6pol/pr k8: kcat p6pol/pr kd3: Kdiss auto cleavage proteases 0 2 4 6 Parameter values 8 10 (times of default value) Kezdeti önhasítás és CA/p2 katalitikus ráta

A két erős hatás kölcsönhatása Mindkettőt rontom: additív. Kompenzáció: multiplikatív. log10 kcat auto cleavage [mm] 3.5 3.0 2.5 Additive 1.5 1.0 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 ko: kcat auto cleavage 0.000 0.004 0.008 ko = 1e 04 + 5e 04 * ((k4 0.0579)^ 0.6843) ko = 1e 04 + 1e 04 * ((k4 0.0269)^ 0.79279) ko = 8e 05 + 2e 05 * ((k4 0.01691)^ 0.92509) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 k4: kcat CA/p2 VMT = 15 VMT = 30 VMT = 45 log10 kcat auto cleavage [mm] 3.5 3.0 2.5 log10 kcat CA/p2 [mm] Multiplicative 1.5 1.0 0.5 log10 kcat CA/p2 [mm] 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1

Inhibítor dózisfüggése Critical subset modell; diffúzió szerepe.

Az egyed szintjén Milyen tényezők befolyásolják a vírusszintet? (Müller et al. Proc Roy Soc B 2001) Hol bomlik le a vírusrészecskék zöme? (Müller et al. J Virol 2001) Miért lassul a vírusszint csökkenése a gyógyszeres kezelés során? (Müller et al. J Virol 2002) Vírustörzsek fitneszének becslése (Huigen et al. Virology 2007) Immunpatogenezis evolúciós háttere? (Bartha, Simon & Müller, Trends Immunol 2008) A felülfertőződés klinikai hatásai.

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: 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

Mathematics is no more, but no less, than a way of thinking clearly. A matematika nem több, de nem is kevesebb, mint a világos gondolkodás egy módja. -- Lord May of Oxford

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

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 " nem világos, hogy a gazda vagy a vírus evolúciója révén történhet-e.

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

A populáció (járvány) szintjén Modellezés: " A HIV-járvány eredete (Sousa PLoS One 2010) " Kompetíciós dinamika " Transmissziós klaszterek Adatelemzés: " Változik-e a HIV virulenciája? (Müller AIDS 2006, Müller PLoS Pathog 2009, Herbeck AIDS 2012) " Rassz és betegségprogresszió (Müller AIDS 2009) " Felülfertőződés gyakorisága és hatásai

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

Járványos törzsek: szűk időablak Az összes sikeres HIV-csoport a 20. század első felében ugrott át emberre. Előbb miért nem? Később miért nem? HIV-csoport Utolsó közös ős References 1920 (1902-39) Salemi et al. 1937 (1925-49) (2000) Korber et al. 1931 (1915-41) HIV-1 group M (2000) 1921 (1908-33) Worobey et al. 1902 (1873-1922) (2008) 1908 (1884-1924) HIV-1 group O Lemey et al. 1920 (1890-1940) (2004) 1905 (1866-1938) Wertheim & Worobey (2009) Wertheim & HIV-1 group N 1963 (1948-77) Worobey (2009) HIV-2 group A Lemey et al. 1940 (1924-56) (2003) Wertheim & 1932 (1906-55) Worobey (2009) HIV-2 group B Lemey et al. 1945 (1931-59) (2003) Wertheim & 1935 (1907-61) Worobey (2009)

Az időzítés problémája Előbb miért nem? " Bushmeat vadászat: vírusforrás a történelem előtti idők óta Urbanizáció, megnövekedett mobilitás stb. Később miért nem? Source: Nature 455, 605.

Szimuláció: a HIV korai terjedése Milyen tényezők segíthették a HIVjárvány elindulását? Egyed alapú modell Szexuális háló Kinshasa: történeti szcenáriók

Szimulációs modell: paraméterek A heteroszexuális terjedést befolyásoló tényezők: Kapcsolati háló (partnercsere, párhuzamos kapcsolatok) Genitális fekélyek (GUD) Akut fertőzés Körülmetélés Kezdetben alacsony hatékonyság

Szimulációs modell: szexuális háló Stabil linkek Rövid távú linkek CSW linkek részletes paraméterek

Szimulációs modell: a HIV terjedése 1. HÉT

Eredmények: történeti szcenáriók 1000 futtatás minden szcenárióra 1919-ben és 1929-ben különösen kedveztek a feltételek a HIV terjedésének.

Eredmények: mely tényezők voltak fontosak? A GUD-prevalencia volt messze a legerősebb tényező.

Következtetések A HIV-járvány elindulásában kulcsszerepe lehetett a gyarmati központokban kialakult GUD-járványoknak. Az időablakot valószínűleg a GUD-járványok visszaszorítására indított kezelési kampányok zárták be a 30-as évek közepén. A körülmetélés és a populációméret/szerkezet valószínűleg a GUD-gyakoriságon keresztül közvetett hatást fejtett ki. A nemi fekélyt okozó betegségek kontrollja kulcsfontosságú újabb HIV-törzsek kialakulásának megakadályozásában.

A teljes spektrum Matematikai modell Számítógépes szimuláció Adatelemzés Molekulák + - + Egyedek (páciens) + + + Populáció (járvány) - + + Fókusztémák: A HIV evolúciója HIV-felülfertőződés HIV-gyógyszerrezisztencia

Együttműködések Elmélet " Utrechti Egyetem " ETH Zürich " University College London " KU Leuven " ELTE Kémiai Intézet " Washingtoni Egyetem Csapatunk " Bartha István " Könnyű Balázs " Szilágyiné Móréh Ágnes Klinikai adatok " Svájci HIV Kohorsz " MASTER kohorsz (Olaszország) " Virolab/EUResist konzorciumok Virológia " Heidelbergi Egyetem " Utrechti Egyetemi Kórház

Funding