D614G:透视突变

2020 年 11 月 10 日冠状病毒、COVID-19、疾病洞察、疾病趋势、新产品、研究

\"D614G:透视突变\"

自从 SARS-CoV-2 出现以来,科学家们一直在猜测突变的风险以及这对治疗和疫苗可能意味着什么。在这篇博客中,我们探索了自然界的病毒突变,关于 SARS-CoV-2 的 D614G 突变体的已知信息,并介绍我们的突变体 Spike 抗原范围。

病毒变异

突变是生命多样性的根本驱动力。简而言之,当基因组的核苷酸序列发生变化时,就会发生突变。对于病毒和其他病原体,突变通常是令人感兴趣的,因为它们可以导致临床相关的特征,例如改变的致病性、传播性、宿主嗜性、耐药性和逃避免疫识别的能力。因此,病毒变异的程度和表型的表现方式对于了解病毒性疾病的起源、进化和临床结果至关重要。

病毒基因组变异的倾向受到一系列因素的影响因素,例如其物理化学环境、基因组结构以及复制和修复机制的准确性[1]。一些病毒es是熟练的分子操纵者,积极寻找机会产生突变。例如,某些流感病毒擅长基因重组,并且很容易相互交换表面蛋白序列。由此产生的流感亚型拼贴可以轻松感染未免疫宿主,需要持续监测和每年重新配制流感疫苗。另一方面,HIV-1 利用突变诱导宿主酶(称为 APOBEC)来加速对药物的耐药性并逃避免疫识别 [3],这也是 HIV-1 对策如此有效的主要原因之一

然而,尽管\"突变”这个词意味着重大变化,但生物学现实通常要良性得多 [4]。事实上,大多数病毒突变几乎没有影响。点突变——最常见的突变类型——往往导致蛋白质产物没有变化,或者被功能取代与不显着影响表型的相似氨基酸结合。此外,与赋予有利性状相比,突变更有可能阻碍基本功能,例如附着、渗透、脱壳、复制、组装或释放。

EditMutation TypeResultDescription Point Mutation SubstitutionOne base is incorrectly added并替换互补链上相应位置的对插入一个或多个额外的核苷酸插入到复制的 DNA 中,通常导致移码删除一个或多个核苷酸被跳过或以其他方式,通常导致移码结构突变倒置一个区域被翻转和重新插入删除一个区域丢失,导致该区域中的所有基因都不存在重复一个区域重复,导致该区域中基因的剂量增加易位一个区域异常地附着到另一个区域拷贝数变异基因扩增串联拷贝的数量s of a locus is increased Expanding Trinucleotide RepeatThe normal number of repeated trinucleotide sequences is expanded

Survival of the Flattest

影响病毒突变率的两个最重要的因素是病毒基因组的结构和它用来复制它的聚合酶。例如,DNA 病毒 (DNAV) 通常具有双链基因组,它们使用宿主细胞核中的 DNA 依赖性 DNA 聚合酶 (DdDps) 进行复制。另一方面,RNA 病毒 (RNAV) 通常具有不进入细胞核的单链基因组,需要它们编码自己的 RNA 依赖性 RNA 聚合酶 (RdRps) 才能在细胞质中复制 [5]。

虽然这些差异初看起来微不足道,但它们可能会产生严重的后果。首先,单链多核苷酸不易受到周围环境的化学和酶攻击。其次,因为急性感染 RNAV 依赖于快速复制来逃脱在宿主免疫反应中,它们的 RdRps 也必须非常快速地工作,并牺牲与聚合酶复合物相关的繁琐的校对活动。这使得 RdRps 在数量级上不如其宿主或 DNAV 准确(高达一百万倍 [6])。

由于这些因素,RNAV 通常会产生明显更高的突变率比 DNAV。事实上,RNAV 突变率如此之高,以至于许多病毒种群以异源突变体的\"群体”形式存在,称为准种。与同质病毒种群的传统范例不同,准种可以获得数百万个能够相互补充的序列组合 [7]。这显着改变了 RNAV 种群的行为,并颠覆了一些达尔文进化适应性的概念。例如,最初不利的突变可以很容易地由人口中更适应的成员维持,以促进更快地适应新环境秒。甚至有证据表明,少数变体可以构成对人群经历过的过去事件的一种\"记忆”[8]。

低适应性突变体带来的好处被称为\"生存最平坦”,这是由于健身概况在序列空间中的传播。此类突变的优势可以通过以下事实来解释:通常需要序列中的多个核苷酸变化才能获得更有利的基因型。因此,如果某些突变已经存在,进化到新基因型的步骤就更少了 [9]。

\"图表显示突变群(准种)的产生\"

左图:说明从单个初始病毒生成遗传多样性准种及其遗传关系的图表。右图:说明病毒潜在适应性概况的图表,分布在广泛的序列空间中。

然而,虽然高突变率似乎是一个相当大的优势,但它并非没有缺陷。由于许多突变是致命的,或者至少是非常不利的,突变率的波动会使病毒种群濒临灭绝(被称为错误灾难他)。令人惊讶的是,许多 RNAV 将谨慎抛诸脑后,并在接近其错误灾难阈值的情况下运行,无论如何 [10]。他们通过一系列权衡来管理这种生活方式的选择,其中最重要的是维持小型 (<15kb) 基因组,以降低积累过多有害突变的风险 [11]。

然而,由于 RNAV 基因组的大小受到限制,它们的潜在复杂性不可避免地受到限制。然而,由于复制保真度、基因组大小和基因组复杂性高度相关,这些变量中的任何一个的增加都不可避免地被其他变量阻止。这个难题被称为 Eigen 陷阱,以德国化学家 Manfred Eigen [11] 的名字命名。从一开始,本征陷阱就对 RNAV 的进化方式提出了严格的限制,并对其疾病在人类中的表现方式产生了后续影响。

Breaking Out

然而,虽然病毒的聚合酶通常是主要的复制保真度的决定因素,它不是唯一起作用的因素。有一段时间,Nidovirales 目 RNAV 是 Eigen 陷阱的一个例外,冠状病毒科包括大至 32kb 的病毒基因组——远远大于应该可行的 [12]。这一悖论引发了一些关于巢病毒如何实现这一目标的猜测,然而,鉴于很少有此类病毒感染人类,研究在很大程度上被搁置以支持更重要的项目。

然而,在 2002 年,高度致命的东南亚出现了严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 (SARS-CoV),将冠状病毒推向了临床相关性的高度 [13]。令许多人高兴的是,随后的研究表明,SARS-CoV 和许多其他巢状病毒编码的非结构蛋白 (nsp) 具有 3-5\' 核酸外切酶活性 [14]。通过在体内与病毒 RdRps 结合,这些核酸外切酶被证明具有校对活性,显着提高了复制保真度和 facilited 他们的基因组的大尺寸和复杂性。因此,虽然冠状病毒仍然形成准种,但它们的种群多样性明显低于其他 RNA 病毒。

\"图表显示人类病毒类别的替代率\"

人类病毒类别的替代率。左:不同巴尔的摩类别的每个细胞感染每个核苷酸的替换,蓝色区域表示冠状病毒突变率的预测范围;中间:每个细胞感染每个核苷酸的替换相对于基因组大小,蓝色区域表示冠状病毒突变率的预测范围;右:正相关的描述病毒基因组大小与其复杂性和复制保真度之间的关系。图表改编自 Sanjuán 和 Domingo-Calap(2016 年),数据来自 Liu 及其同事(2020 年)和皇家学会(2020 年)。

自出现以来2019 年,SARS-CoV-2 已在世界大部分地区扩散,导致大量发病率、死亡率和经济中断。与其冠状病毒前身一样,SARS-CoV-2 编码一种校对 3-5\' 核酸外切酶 (nsp14),可提高聚合酶(nsp12) 菲精致[15]。对于许多人来说,这是一个积极的发现,因为这种新型病毒的变异程度似乎有限,并且对正在进行的应对措施的制定影响微乎其微。然而,在已感染超过 7500 万人的全球大流行期间,SARS-CoV-2 有大量机会探索新的突变。

自 2020 年夏季以来的基因组数据分析表明,已经发生了各种点突变,编码刺突蛋白的基因中有大量点突变 [16]。鉴于已经使用原始武汉参考菌株的刺突序列开发了许多对策,因此人们一直担心它们的持续有效性,就像以前的冠状病毒流行病一样 [17, 18, 19]。此外,一旦疫苗和疗法问世,其地理和时间分布的不平等引起了人们对加速产生疫苗抗性的选择压力的担忧。

D614G

首先在 SARS-CoV-2(当时的 nCoV-2019)最初鉴定后的几周内在中国鉴定出,一种在刺突基因内第 23,403 位具有 A 到 G 点突变的变体被鉴定出导致天冬氨酸 (D)残基 614 [21] 处的甘氨酸 (G) 突变。当时,D614G 只是自然基因漂变的另一种产物,并没有引起科学界的关注。然而,G614 突变体在不久之后就在欧洲引发了最初的爆发,之后几乎达成了全球共识 [22]。流行病学数据表明 G614 传播速度更快的 D614,导致许多人推测该突变赋予了增强的传染性 [23]。 D614G 很快成为科学界争论的焦点,一系列旨在证实流行病学发现的传染性研究。

\"D614G

左图:在 S1-S2 界面具有 D614G 突变的 SARS-CoV-2 刺突糖蛋白的结构。右图:全球 D614G 发病率来自 2020 年 1 月至 6 月的分离株。

多项传染性研究表明,G614 突变提高了转导效率、传染性、病毒载量和 Spike-virion 体外掺入 [24, 25]。为了寻找潜在的机制,结构研究发现 D614G 位于尖峰的 S1 和 S2 亚基的交界处,天冬氨酸 > 甘氨酸突变消除了盐桥相互作用 [26, 27]。计算模型随后表明,这可以赋予受体结合域 (RBD) 更大的灵活性,使其更频繁地采用 ACE2 结合所需的\"开放”结构 [24]。

虽然证据似乎是在支持更大的传染性假说,将体外和计算机数据与临床表型相关联是出了名的充满陷阱。此外,一些人认为突变体是由奠基者效应引起的,这种效应掩盖了选择压力的出现。宿主和环境因素可能会导致持续的感染集群,从而将突变传播到优势 [28]。

然而,证实了早期的 f结果表明,体内模型在很大程度上证实了增强传染性假说。多个动物模型研究表明 G614 产生更高的病毒滴度 [29],并增强上呼吸道的飞沫传播 [20]。来自 COVID-19 患者的基因组数据还显示 G614 与更高的病毒载量相关[24],新出现的流行病学数据表明,单凭创始人效应不足以解释 D614G 的成功[31]。

但是,虽然现在看来 D614G 确实具有更强的传染性,但这一发现的临床意义并不像看起来那么重要。由于该突变使 Spike 的 RBD 更频繁地采用开放结构,因此已证明该变体更容易受到 RBD 特异性中和抗体的影响 [32]。此外,由于突变不存在于大多数中和抗体结合的 RBD 或 N 末端结构域内,因此它对抗体特异性的影响可能很小。因此再说,D614G 似乎选择了传染性而不是致病性,并且对疫苗或治疗效果的影响可能可以忽略不计 [33]。

事实上,早期对 G614 的关注可能掩盖了一个更大的问题:随着 SARS-CoV-2 已经传播到全球数千万,为什么没有出现更多影响其行为的突变?显然,3-5\' 核酸外切酶在限制突变方面发挥了重要作用,对制定对策非常有利。然而,随着最近几个月新突变体的不断出现,需要对疾病监测进行持续的仔细关注。

The Native Antigen Company 的刺突突变体

为支持 SARS-CoV- 2 研究,The Native Antigen Company 提供了一系列基于常见识别序列的突变体 Spike S1 糖蛋白。这些突变体是从 The Native Antigen Company 专有的哺乳动物表达系统中产生的,以确保适当的完全折叠和完全糖基化。

随着新变体的出现,我们不断开发一系列突变型刺突蛋白。如果您有具体要求,请联系 NAC.Contact@LGCGroup.com,我们也许可以为您开发一些东西。

D614G、V445I、H655Y、E583DD614G、L84I、N439KD614G、E484KD614G、G485RD614G、 S477N

参考文献

1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5075021/

2. https://thenativeantigencompany.com/the-yearly-race-for-an-influenza-vaccine/

3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2660912/

4. https://www.nature.com/articles/s41564-020-0690-4

5. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5221455/

6. https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000003

7. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4826558/

8. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC111862/

9. https://www.nature.com/articles/35085569

10. https://www.nature.com/articles/nature04388

11. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4942363/

12。 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0966842X16301330

13。 https://www.who.int/csr/don/2003_03_27b/en/

14。 https://www.pnas.org/content/103/13/5108

15。 https://translational-medicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12967-020-02344-6

16。 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.06.25.170688v2

17。 https://www.nature.com/articles/s41541-020-00246-8

18. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18989460/

19. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24778221/

20。 https://www.pnas.org/content/117/40/24614

21。 https://www.nature.com/articles/s41598-020-70827-z

22。 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.07.04.187757v2

23。 https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092867420308205

24。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7310631/

25。 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.06.14.151357v1.abstract

26。 https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.31.20166082v2

27。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7332439/

28。 https://www.pnas.org/content/117/38/23652

29。 https://www.nature.com/articles/s41586-020-2895-3

30。 https://doi.org/10.1101/2020.09.28.317685

31. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0006291X2032074X

32。 https://science.sciencemag.org/content/370/6523/1464

33。 https://www.nature.com/articles/s41541-020-00246-8?fbclid=IwAR36svx4tGnSZ9MqwvlFhG2Tn9sNL3iDyPRCV20tUrP5_ShxOwGL4ZlJ5sM

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