Neue Methode revolutioniert die Testung von Influenza-Impfstoffen
Innovativer Ansatz misst Antikörperreaktionen gegen mehrere Influenza-Stämme effizient.
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Inhaltsverzeichnis
Das menschliche Influenza-Virus verändert sich schnell, um dem Immunsystem zu entkommen. Wenn neue Stämme auftauchen, haben sie oft Mutationen in einem bestimmten Protein, das Hemagglutinin (HA) heisst und dem Virus hilft, in die Zellen einzudringen. Diese Veränderungen können es unseren Antikörpern schwerer machen, das Virus zu bekämpfen. Im Allgemeinen bieten höhere Antikörperspiegel in unserem Blut besseren Schutz vor Infektionen. Allerdings können Stämme, die diesen Antikörpern entkommen, sich in der Gemeinschaft leichter verbreiten.
Traditionelle Methoden zur Messung, wie gut Impfstoffe gegen verschiedene Stämme des Influenza-Virus wirken, haben ihre Grenzen. Normalerweise werden bei diesen Tests ein Virus und eine Serumprobe zur gleichen Zeit betrachtet. Das bedeutet, dass viele Tests nötig sind, um zu sehen, wie gut die Immunantwort gegen verschiedene Stämme funktioniert. Daher könnte der getestete Stamm nicht mit den Stämmen übereinstimmen, denen die Menschen in jeder Grippe-Saison ausgesetzt sind. Forschungen haben gezeigt, dass Menschen, die geimpft wurden, möglicherweise keinen Schutz gegen das spezifische Virus haben, das in diesem Jahr zirkuliert.
Um bessere Einblicke zu bekommen, wie gut Impfstoffe gegen verschiedene Stämme wirken, brauchen wir eine neue Methode.
Eine neue Methode zur Messung der Antikörperreaktion
Wir haben eine neue Methode entwickelt, mit der wir messen können, wie gut Antikörper viele Stämme des Influenza-Virus auf einmal neutralisieren können. Unser Ansatz nutzt Hochdurchsatz-Sequenzierung, um mehrere Stämme in einem einzigen Durchgang zu testen, was es viel effizienter macht. Diese Methode hilft uns zu verstehen, wie wiederholte Impfungen die Antikörperspiegel beeinflussen.
In unserer Studie haben wir diese neue Methode verwendet, um zu sehen, wie die Antikörper von geimpften Personen auf aktuelle menschliche H1N1-Stämme reagierten. Wir fanden heraus, dass verschiedene Personen unterschiedliche Spiegel neutralisierender Antikörper gegen diese aktuellen Stämme hatten. Zusätzlich zeigten Personen, die sich im Vorjahr impfen liessen, kleinere Anstiege der Antikörperspiegel im Vergleich zu denen, die im Jahr zuvor nicht geimpft wurden.
Trotz dieser Unterschiede waren die durchschnittlichen Antikörperspiegel sechs Monate nach der Impfung für beide Gruppen ähnlich. Allerdings fanden wir einige Virusstämme, die von einigen Individuen nach der Impfung nicht gut neutralisiert wurden.
Der Prozess des neuen Assays
Der Prozess beinhaltet das Poolen mehrerer Viren, wobei jedes eine andere Version des HA-Proteins hat. Dann mischen wir diese mit verdünnten Serumproben von Individuen. Nachdem wir den Viren erlaubt haben, Zellen zu infizieren, extrahieren wir virale RNA und verwenden eine spezielle Technik, um die Virusinfektionslevels basierend auf der gesammelten RNA zu messen.
Um Genauigkeit sicherzustellen, haben wir jeder Probe eine bekannte Kontroll-RNA hinzugefügt. Das erlaubte uns, zu vergleichen, wie viel Virus nach der Behandlung mit dem Serum übrig war. Wir konnten dann die Antikörperspiegel für jeden Virusstamm berechnen, indem wir beobachteten, wie viel Infektion verhindert wurde.
Dieser neue Test erlaubt es uns, mehrere Tests gleichzeitig durchzuführen, was zu schnelleren und effizienteren Ergebnissen führt. Wir haben eine Bibliothek von Viren mit verschiedenen HA-Proteinen getestet, was uns hilft, individuelle Reaktionen auf die Impfung besser zu verstehen.
Untersuchung der aktuellen H1N1-Stämme
Für unsere Forschung konzentrierten wir uns auf H1N1-Stämme, die zwischen 2020 und 2022 zirkulierten. Wir erstellten eine Bibliothek dieser Stämme, einschliesslich sowohl aktueller Impfstoffstämme als auch Stämme, die von verwandten Claden stammen. Die HA-Proteine in unserer Bibliothek variierten stark, was wichtig ist, weil sich diese Proteine im Laufe der Zeit durch Mutationen verändern.
Mit unserer neuen Methode schauten wir uns an, wie gut die Antikörper der Individuen auf die Virusstämme reagierten. Wir fanden unterschiedliche Reaktionen bei den Individuen. Manche Menschen zeigten eine starke Reaktion auf fast alle Virusvarianten, während andere schwächere Reaktionen auf bestimmte Stämme hatten.
Ergebnisse und Beobachtungen
Unsere Ergebnisse zeigten, dass Personen, die im Vorjahr eine Impfung erhalten hatten, höhere anfängliche Antikörperspiegel hatten. Das war zu erwarten, da sie eine gewisse Immunantwort durch die frühere Impfung aufgebaut hatten. Andererseits zeigten diejenigen, die sich zum ersten Mal impfen liessen, grössere Anstiege der Antikörperspiegel nach der Impfung.
Trotz der Unterschiede in der Höhe der Anstiege der Antikörperspiegel gab es sechs Monate nach der Impfung keine grossen Unterschiede in den Gesamantikörperspiegeln zwischen denen, die im Vorjahr geimpft wurden, und denen, die es nicht waren. Allerdings zeigte der Zeitraum zwischen den Impfungen einige Auswirkungen auf die Stärke der Immunantwort.
Interessanterweise entdeckten wir spezifische Stämme, die einige Individuen nicht gut neutralisieren konnten, was uns dazu brachte, tiefer zu erforschen, warum dies passierte. Diese Stämme hatten bestimmte Mutationen in ihren HA-Proteinen, die dem Virus helfen könnten, Antikörper zu umgehen.
Auswirkungen der Ergebnisse
Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit effektiver Impfstrategien, die sich an die sich verändernde Natur des Influenza-Virus anpassen können. Die Fähigkeit, Immunreaktionen gegen mehrere Stämme zu messen, liefert wertvolle Informationen für die Impfstoffentwicklung und informiert die Gesundheitsbehörden darüber, wie sie Impfprogramme verbessern können.
Mit dieser Methode können Forscher grosse Datenmengen sammeln, um zu verstehen, wie verschiedene Menschen auf den Impfstoff reagieren. Dieses Wissen kann helfen, bessere Impfstoffstämme für jede Saison auszuwählen.
Bedeutung der Impfung
Impfung bleibt eine der besten Verteidigungen gegen die Grippe. Aber da sich das Virus weiterentwickelt, ist es wichtig zu überwachen, wie gut Impfstoffe gegen neue Stämme wirken. Das Verständnis individueller Reaktionen auf die Impfung kann helfen, Präventionsstrategien anzupassen und möglicherweise die Wirksamkeit des Impfstoffs für alle zu verbessern.
Zukünftige Perspektiven
Unser neuer Test kann auch auf andere Arten von Influenza-Viren angewendet werden, was zu breiteren Anwendungen beim Studium verschiedener viraler Stämme führen könnte. Mit der Fähigkeit, bis zu 100 verschiedene Viren gleichzeitig zu testen, könnte diese Hochdurchsatzmethode erheblich unser Verständnis der Influenza-Immunität in der allgemeinen Bevölkerung verbessern.
Darüber hinaus könnte die Forschung mit dieser neuen Technologie dabei helfen, Stämme zu erkennen, die in Zukunft problematisch werden könnten. Es könnte auch helfen, neue Impfregime zu identifizieren, die eine stärkere Immunreaktion hervorrufen könnten.
Fazit
Dieser innovative sequenzierungsbasierte Neutralisationstest bietet eine effizientere Möglichkeit, Immunreaktionen gegen verschiedene Influenza-Virus-Stämme zu messen. Indem er es Forschern ermöglicht, viele Stämme gleichzeitig zu bewerten, hat diese Methode das Potenzial, unser Verständnis der Influenza-Immunität erheblich zu verbessern und die Strategien zur öffentlichen Gesundheitsreaktion zu optimieren.
Während wir weiterhin mehr darüber lernen, wie sich das Virus verändert und wie unser Immunsystem reagiert, können wir uns besser auf zukünftige Grippesaisons vorbereiten und die öffentliche Gesundheit effektiv schützen.
Titel: High-throughput sequencing-based neutralization assay reveals how repeated vaccinations impact titers to recent human H1N1 influenza strains
Zusammenfassung: The high genetic diversity of influenza viruses means that traditional serological assays have too low throughput to measure serum antibody neutralization titers against all relevant strains. To overcome this challenge, we have developed a sequencing-based neutralization assay that simultaneously measures titers against many viral strains using small serum volumes via a workflow similar to traditional neutralization assays. The key innovation is to incorporate unique nucleotide barcodes into the hemagglutinin (HA) genomic segment, and then pool viruses with numerous different barcoded HA variants and quantify infectivity of all of them simultaneously using next-generation sequencing. With this approach, a single researcher performed the equivalent of 2,880 traditional neutralization assays (80 serum samples against 36 viral strains) in approximately one month. We applied the sequencing-based assay to quantify the impact of influenza vaccination on neutralization titers against recent human H1N1 strains for individuals who had or had not also received a vaccine in the previous year. We found that the viral strain specificities of the neutralizing antibodies elicited by vaccination vary among individuals, and that vaccination induced a smaller increase in titers for individuals who had also received a vaccine the previous year--although the titers six months after vaccination were similar in individuals with and without the previous-year vaccination. We also identified a subset of individuals with low titers to a subclade of recent H1N1 even after vaccination. This study demonstrates the utility of high-throughput sequencing-based neutralization assays that enable titers to be simultaneously measured against many different viral strains. We provide a detailed experimental protocol (DOI: https://dx.doi.org/10.17504/protocols.io.kqdg3xdmpg25/v1) and a computational pipeline (https://github.com/jbloomlab/seqneut-pipeline) for the sequencing-based neutralization assays to facilitate the use of this method by others.
Autoren: Jesse D Bloom, A. N. Loes, R. A. L. Tarabi, J. Huddleston, L. Touyon, S. S. Wong, S. M. Cheng, N. H. Leung, W. W. Hannon, T. Bedford, S. Cobey, B. J. Cowling
Letzte Aktualisierung: 2024-03-09 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.08.584176
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.08.584176.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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