Információ

Koronavírus mutáció: balszerencse vagy az oltás következménye?

Koronavírus mutáció: balszerencse vagy az oltás következménye?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Érdeklődni szeretnék, hogy egy víruson belüli mutáció (például az angliai forrásból megjelent új koronavírus mutáció) az oltási program következménye-e – talán azért, mert „az oltás elleni harcra” serkentik? Vagy ez csak balszerencse, és a vírus véletlenül mutálódott az oltási idő alatt?

Ezenkívül, ha van más történelmi bizonyíték, tudna példákat mondani?


Ez egyszerűen véletlen egybeesés. Az RNS-vírus folyamatosan mutálódik (bár ez elég stabil), több ezer ismert mutáció van (részletes információkért lásd a Nextstrain részt).

Csak idő kérdése, hogy ezek közül az egyik uralja a többit. Ez lehet néhány szuperszaporodási esemény hatása is, ahol az egyik vírustípus erősen támogatott, bár a többi vírustörzshez képest nincs, vagy csak csekély hatása van. Az idő és a kutatás eldönti.

Mindazonáltal nagyon valószínűtlen, hogy a tüskeprotein egyetlen mutációja (vagy akár néhány is) használhatatlanná tenné a vakcinát. Az ok kettős: Először is, a teljes tüskeprotein mérete 180 és 200 kDa között van (forrás), ami azt jelenti, hogy a fehérjének sok különböző epitópja van, amelyek ellen antitestek irányíthatók. Ahhoz, hogy az oltóanyag használhatatlanná váljon, a teljes fehérjének másnak kellett lennie.

Ez elvezet minket a második problémához, mivel a tüskefehérje az a fehérje, amely kölcsönhatásba lép a célsejttel. Ha teljesen megváltozna, a vírusnak egy másik receptorra lenne szüksége, amellyel kölcsönhatásba léphet, hogy bejusson a sejtbe. Nagyon valószínűtlen, hogy megtörténjen, mivel a vírusnak „újra kell találnia” a behatolási útvonalat. Amennyire én tudom, ilyet még soha nem figyeltek meg.


Amint arra @user438383 megjegyzéseiben rámutatott, maga a mutáció nem lehet az oltási program következménye – valójában azt sugallják, hogy ez egy menekülési mutáció, azaz olyan alkalmazkodás, amely a vírust életképessé teszi a beoltott személyekben.

Arra azonban (még) nincs bizonyíték, hogy az új törzs a beoltottakat érintené – könnyen lehet, hogy ezek az emberek egyformán védettek ezzel az új törzzsel szemben. Sőt, időrendileg az új mutáció valószínűleg megelőzi a nemrég kezdődött oltási kampányt (még akkor is, ha közvetlenül a kampány kezdete után észlelték/jelentették).


Hogyan fog fejlődni a koronavírus?

A szokatlan tüdőgyulladásos esetek tél közepén kezdtek megjelenni Kínában. A kutatók később megtudták, hogy az ok egy új koronavírus volt a tudomány számára. Márciusra a fertőzés más ázsiai országokra és a tengerentúlra is terjedni kezdett. Emberek haltak meg, és az Egészségügyi Világszervezet globális egészségügyi riasztást adott ki.

De ez 2003 volt, nem 2020, és a betegség a SARS volt, nem a Covid-19. Júniusra a járvány csaknem megszűnt, mindössze 8098 igazolt fertőzést és 774 halálesetet regisztráltak világszerte. 2004 óta nem jelentettek SARS-esetet.

Szemben ezzel a szorosan kapcsolódó koronavírussal, amely ma okozza a Covid-19-et: július 16-án több mint 13 600 000 megerősített eset és több mint 585 000 haláleset.

Miért szűnt meg a SARS, miközben a mai koronavírus csak tovább terjed? Egyáltalán miért terjedt át mindkét koronavírus az emberekre az eredeti denevér gazdáikról?

És éppoly létfontosságú, mint ezek a kérdések: egy másik: mi történik ezután?

A jelenlegi világjárvánnyal szembesülve fontos lesz megérteni, hogy a COVID-19-et okozó vírus, a SARS-CoV-2 valószínűleg hogyan fog fejlődni az előttünk álló hónapokban és években. Lehetséges, hogy a vírus elveszíti halálos jellegét, és evolúciós enyhülésbe kerül az emberiséggel. Előfordulhat, hogy ez csak egy újabb megfázásos vírus lesz, ahogy a múltban egy másik koronavírussal is megtörténhetett. De továbbra is komoly fenyegetést jelenthet, vagy akár halálosabbá is válhat. Az eredmény az ökológiai és evolúciós erők összetett és néha finom kölcsönhatásától függ, amelyek alakítják a vírusok és gazdáik egymásra reagálását.

„Az evolúcióról tanulni kell, hogy soha ne általánosíts” – mondja Edward Holmes, az ausztrál Sydney-i Egyetem evolúciós virológusa, és egy cikk szerzője, amely a feltörekvő vírusok evolúciójáról szól. Az ökológia, evolúció és rendszertan éves áttekintése. "Ez teljes mértékben a helyzet biológiai árnyalatától függ."


COVID-19 és a mutáció mítoszai

Március elején a Kínai Tudományos Akadémia Nemzeti Tudományos Szemle közzétett egy lektorált tanulmányt „A SARS-CoV-2 eredetéről és folyamatos fejlődéséről” címmel. A szerzők azzal érveltek, hogy a COVID-19-et okozó koronavírus, a SARS-CoV-2 különböző törzsei két csoportba sorolhatók: az „L” típusba, amely a vuhani járvány első heteiben volt uralkodó, és egy „S” típus, amelyet mindössze két genetikai változás különböztet meg az L típustól. A kutatók azt feltételezték, hogy az L-típus „agresszívebb” és fertőzőbb, mint a Kínán kívül elterjedt S-típusú törzsek. Ennek az volt a következménye, hogy a Covid-19 nem terjedhet olyan gyorsan a világ többi részén, mint Vuhanban.

Bár ez az elemzés csak körülbelül 100 szekvenált genom mutációs gyakoriságának változásán alapult, a médiában megragadt. Míg egyes sajtóorgánumok a sok kritika mellett kontextusba helyezték a tanulmányt, mások extrapolálták belőle, hogy megjósolják, hogy a SARS-CoV-2 jóindulatúbbá válik, ami veszélyes túlzott leegyszerűsítése annak a régóta tanulmányozott elképzelésnek, miszerint sok kórokozó a kezdeti járványkitörések után kisebb súlyosságúvá válhat. .

Az ilyen típusú narratívák – az áltudományok Covid-19 márkája – gyakran felbukkantak az elmúlt hónapokban. A múlt héten a médiában hemzsegtek egy olyan mutációról szóló, szakértők által nem vizsgált jelentés, amely arra utal, hogy a SARS-CoV-2 populáció egyre fertőzőbbé válik, és túl változatossá válik ahhoz, hogy egyetlen vakcina is működjön ellene.

A tekintélyes evolúcióbiológusok nagyrészt úgy döntöttek, hogy elkerülik ezeknek a vitáknak a mérlegelését, ehelyett úgy döntöttek, hogy a harc felett maradnak. Ez meglepő, ha figyelembe vesszük, hogy az evolúcióbiológusok hozzászoktak ahhoz, hogy a kreacionistákról vitázzanak, és hozzászoktak a vitás gondolatok körüli közbeszéd művészetéhez. Viszonylagos csendjük űrt hagy maga után, amelyet a kevésbé visszafogott hozzászólók siettek pótolni: látszólag az új koronavírus minden mutációja annak a jele volt, hogy a vírus vagy alkalmazkodik a környezetében való jobb szaporodáshoz és terjedéshez, vagy kevésbé károsodik.

Míg az új koronavírus különböző törzsei közötti genomiális különbségek éles tények, a mi értelmezésünk ezekről a különbségekről viták forrása lehet. És jelenleg a SARS-CoV-2 médiavisszhangja azt sugallja, hogy az amerikai közvélemény alapvetően félreérti az evolúció működését – és azt, hogy miként lehet megkülönböztetni annak két kulcsfontosságú hajtóerejét, az alkalmazkodást és a genetikai sodródást. Ez utóbbi olyan véletlen események fokozatos felhalmozódását jelenti, amelyeknek nincs valódi következménye a vírus viselkedésére. És amikor úgy tűnik, hogy egy adott genetikai törzs nagy ugrást tesz a virágzási és szaporodási képességében, akkor gyakran a genetikai sodródás, nem pedig az alkalmazkodás a lényeg.

A Glasgow-i Egyetem kutatói a National Science Review L és S típusú vírusokkal foglalkozó tanulmányának levelével és formális kritikájával térítették vissza ezt a pontot. A glasgow-i kutatók azzal érveltek, hogy a tanulmány számos technikai hibája között van egy alapvető hiba: a tanulmány nem tudta megvizsgálni, hogy az L-típus túlburjánzása bekövetkezhetett-e a vírus fertőzőképességének változása nélkül. Más szóval, a kutatók nem vettek figyelembe egy nullmodellt – egy olyan modellt, amely azt vizsgálta volna, hogy az adatokban látott mintákat véletlenszerű véletlen okozta-e.

A kaszinókban a nullmodellek hazudják a „szerencsés napok” fogalmát, megmutatva, hogy minden játék független a többitől: A nyerőgép csak egy gép, és körülbelül annyi varázslatot tartalmaz, mint egy érme feldobása. A tudományban nullmodellek használhatók a következtetési ugrások fegyelmezésére. Emlékeztetnek arra, hogy a legtöbb esetben a címlapra ragadó magyarázatok kevésbé valószínűek, mint az unalmasak.

A nullmodellek különösen kritikusak a SARS-CoV-2 evolúciójáról gyűjtött genetikai információhalmok értelmezéséhez. Az evolúcióbiológusok a „genetikai sodródás” kifejezést használják, hogy megragadják a véletlen és a szerencse szerepét a szervezet túlélésében és szaporodásában, és minden jó nullmodellnek figyelembe kell vennie a véletlen hatásait. Noha véletlenszerű, a genetikai sodródás generációkon átívelő felhalmozódása meglepő következményekkel járhat, ha az evolúciós szerencse egy szál biológiailag jelentéktelen vagy semleges mutációt válthat uralkodóvá egy populációban. Az a kinyilatkoztatás, hogy a fajok közti genetikai különbségek többsége semleges, évtizedekig ellentmondásos volt, mára azonban hagyományos bölcsességgé vált. A tanulság a jelen pillanatra az, hogy az új koronavírus leggyakrabban előforduló mutációi egyáltalán nem befolyásolják a kórokozó azon képességét, hogy megfertőzze vagy megbetegítse az embert.

Ez az utolsó szempont látszólag elveszett a tekintélyes amerikai folyóirat, a Proceedings of the National Academy of Sciences nemrégiben megjelent tanulmányában. A tanulmány szerzői megpróbáltak felépíteni egy részletes hálózatot, amely bemutatja 160 különböző SARS-CoV-2 genom genetikai származását, és azt, hogy ezek a törzsek hogyan terjedtek el az egész világon. A későbbi tudományos kritikák a tanulmány kirívó technikai kérdéseire összpontosítottak. De ami a média őrületét váltotta ki, az a szerzők felvetése volt, miszerint a törzsek egy bizonyos csoportja, a „Wuhan B-típusú vírus” „immunológiailag vagy környezetileg alkalmazkodott a kelet-ázsiai lakosság nagy részének, és mutálnia kell legyőzni a Kelet-Ázsián kívüli ellenállást.” A szerzők csak röviden és egyenrangúan említették a nullmodelleket a terjedési különbségek egzotikusabb hipotéziseivel. Mire a spekulatív értelmezés a Daily Mailhez eljutott, még vadabb kijelentéssé fajult: „A tudósok úgy vélik, hogy a vírus… folyamatosan mutálódik, hogy legyőzze az immunrendszer rezisztenciáját a különböző populációkban.”

Amikor a mutációk megnehezítik a hosszú távú utazásokat – mint egy interkontinentális repülés során –, akkor a semleges genetikai változások elkülönülő földrajzi foltokká válhatnak, amelyek jelentőségteljes mintára emlékeztetnek, ami arra készteti a figyelmetleneket, hogy provokatív, gyakran indokolatlan következtetéseket vonjanak le a vírus terjedésével kapcsolatban. A tudósok ezeket az értelmezéseket spekulatívnak minősíthetik, de a rosszul tájékozott fecsegést szolgálják, ami azt sugallja, hogy egy vakcina valószínűleg nem működhet, a SARS-CoV-2 más fajokba is bekerülhetett kutyákból, vagy hogy egy mutáns vírus sokkal rosszabbat gerjeszt. fertőzések második hulláma. A közvélemény félelmei között, hogy milyen súlyos lesz a járvány, a darwini evolúció különféle összefüggésekben való működésének árnyalt megértése nem felel meg a troll botnak és a szélhámos orvosnak, akik félkész evolúciós ötleteket terjesztenek a társadalom rovására.

Gondolatok vagy kérdések a Covid-19-ről?
Tekintse meg teljes terjedelmét, vagy írjon nekünk az [email protected] címre.

A tény az, hogy a vírusgenomok, bár sok tekintetben különböznek az emberi vagy más fajok genomjaitól, úgy tűnik, ugyanazoknak az evolúciós elveknek engedelmeskednek. Az egyik ilyen elv az, hogy a legtöbb genetikai változás, amely elterjedt a populációban, annak ellenére történik, hogy csekély vagy egyáltalán nincs hatással az egyének viselkedésére.

Az egyértelműség kedvéért ezeket a genetikai változásokat érdemes tanulmányozni: helyesen értelmezve feltárhatják a vírus mozgását a populáción keresztül, és segíthetnek a kutatóknak a helyi járványok jellemzésében. Ezenkívül egyes mutációk jelentős változásokat eredményezhetnek ezzel a még mindig új kórokozóval való kapcsolatunkban.

De az elképzelések arról, hogy a SARS-CoV-2 Andromeda törzsgé fejlődik, vagy olyan jóindulatúvá válik, mint a közönséges megfázás tudatlanságunk és félelmünk prédájává. A tudósok, akik megszokták, hogy éveket töltenek a bizonyosság keresésével, gyakran azzal tudnak a legjobban vezetni, ha megmagyarázzák azt, amit még nem tudunk. És jelenleg – miközben még mindig küzdünk a SARS-CoV-2-vel fertőzöttek számának mérésével és egyéb szükséges adatok összegyűjtésével egy informált nullmodellhez – nem vagyunk felszerelve a természetes szelekció jeleinek elkülönítésére a genetikai zajtól. sodródás.

Jeremy Draghi az evolúció elméletét tanulmányozza, és a Virginia Tech Biológiai Tudományok Tanszékének adjunktusa.

C. Brandon Ogbunu a fertőző betegségek evolúciójával és ökológiájával foglalkozik, és a Brown Egyetem Ökológiai és Evolúciós Biológiai Tanszékének adjunktusa

Ez a cikk eredetileg az Undarkon jelent meg. Olvassa el az eredeti cikket.


A koronavírus veszélyes evolúciója

Múlt héten átment rajtam a megkönnyebbülés, amikor megtudtam, hogy 2 éves lányom napközi gondozója megkapta az első adag Pfizer oltást. Emiatt a vártnál jobban elbizonytalanodott, de ez jó dolog volt, ami arra utalt, hogy a vakcina rendbe hozta az immunrendszerét.

Miközben hálás voltam neki, hogy az oltása csökkentette az expozíció kockázatát a társaságomban, a SARS-CoV-2 új genetikai változatairól olvastam az Egyesült Királyságból, Dél-Afrikából és Brazíliából. Egy közelmúltban tartott sajtótájékoztatón Anthony Fauci, Biden elnök egészségügyi főtanácsadója azt mondta, hogy a jelenlegi Pfizer és Moderna vakcinák az új mutációkkal való szembesülés során még mindig „jócskán meghaladják a hatástalanság határát”. Ez persze megnyugtató mindaddig, amíg nem gondolja, hogy a mutációkkal küzdő vakcinák a hatékonysági határ alá eshetnek. Ez nem az oltóanyag-tervezés hibája, hanem a természet tervezésének eredménye. Mindaddig, amíg a vírus új emberi gazdákat talál, továbbra is mutációkat fejleszt ki, hogy elkerülje immunvédelmünket.

„Minél többen fertőződnek meg, annál valószínűbb, hogy új változatokat fogunk látni” – mondta Michel Nussenzweig, a Rockefeller Egyetem immunológusa. A New York Times. "Ha lehetőséget adunk a vírusnak, hogy a legrosszabbat tegye, akkor megteszi."

Mind az Egyesült Királyság, mind a Dél-Afrika koronavírus-változata nagy menekülési potenciállal rendelkezik.

Szerencsére a tudósok azon dolgoznak, hogy kitalálják, milyen formát ölthet a vírus legközelebb. A Massachusetts Institute of Technology egy biológus mérnökből, számítástechnikai biológusból és matematikusból álló csapata új módszert dolgozott ki annak előrejelzésére, hogy mely SARS-CoV-2 mutációk kerülhetik el az emberi immunrendszert. Kutatásaik segíthetnek az oltóanyag-gyártóknak abban, hogy egy lépéssel az evolúció előtt járjanak, és elzárják a halálos mutációkat az áthaladásnál. Egy új lapban, amely ben jelent meg Tudomány „A vírusfejlődés és menekülés nyelvének megtanulása” csábító címmel a tudósok ígéretes hidat mutatnak be a természetes nyelvről, például a nyelvtanról és a jelentésről, valamint a vírusok és baktériumok fejlődése között. „Lépéseket teszünk a biológia nyelvének megértése felé” – mondta Bonnie Berger, a lap egyik szerzője.

Berger és társszerzők, Bryan Bryson és Brian Hie nemrégiben csatlakoztak hozzám a Zoomon, hogy elmagyarázzák kutatásaikat. Munkájuk a vírusok azon tüskés – vagy talán „tüskés” – azon képességéből fakad, hogy olyan módon mutálnak, ami lehetővé teszi számukra, hogy kikerüljék immunrendszerünket. Végül is ez a SARS-CoV-2 tüskefehérje, egy többfunkciós molekulagép, amely segít a vírusnak behatolni a sejtjeinkbe. Jelentésként ebben a hónapban A Lancet megjegyezte, az Egyesült Királyságban a közelmúltban megjelent változatot, amely „gyorsan globális fenyegetéssé válik”, „többszörös mutáció a tüskefehérjében” jellemzi. A Moderna és a Pfizer vakcinák úgy fejtik ki hatásukat a SARS-CoV-2 ellen, hogy utasításokat adnak sejtjeinknek arra vonatkozóan, hogyan készítsünk egy ártalmatlan darabot a vírus tüskefehérjéből, amely információ beállítja immunrendszerünket a vírus elleni hatékony küzdelemhez. Amikor azonban a tüskefehérje megváltozik, az immunrendszerünk számára nehezebb lehet felismerni, és végül megakadályozni.

Berger a MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának Számítástechnikai és Biológiai csoportjának vezetője. Kifejtette, hogy az eredeti vuhani szál mutációit meg kell vizsgálni a „szemantikai változás” szempontjából, ami „szökéshez vezethet”. Egy fehérje szemantikai változása vagy jelentésváltozása annak aminosav-szekvenciáira vezethető vissza, amelyek egy sor szabályt követnek. A fehérje aminosavak polipeptidlánca, a 20 karakterből álló fehérje „ábécé” betűi, amelyek egy adott fehérje szerkezetét és célját kódolják. E betűk peptidkötésekkel összekapcsolt szekvenciáit átírják és lefordítják a DNS-ből és az RNS-ből – vagy a SARS-CoV-2 esetében csak az RNS-ből. Ahhoz, hogy a vírus tüskefehérje sikeresen kapcsolódhasson sejtjeinkhez, szekvenciájának meg kell felelnie egy szintaxisnak. „Ezt biológiai nyelvtannak tekintjük” – mondta Hie, az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának doktorjelöltje.

Miért jó az agyunk zajosabbá tétele?

Aiden James szerint a második világháború óta nem volt olyan nagy veszély a lelki egészségre, mint a jelenlegi COVID-19 világjárvány. A mentális egészségünket érő kihívások nem „állnak le, ha a vírus ellenőrzés alatt áll, és ott van. OLVASS TOVÁBB

Hie szerint a vírusnak álcáznia kell magát, hogy elkerülje az immunrendszer kutató- és pusztító sejtjeit. Ban ben TudományA szerzők azt írják: „Az menekülési mutációkat olyanként azonosítottuk, amelyek megőrzik a vírus fertőzőképességét, de a vírust másképp látják az immunrendszer számára, hasonlóan a szóváltásokhoz, amelyek megőrzik a mondat nyelvtaniságát, de megváltoztatják a jelentését.” Ez az okos újraírás, mondta Berger, az evolúció működik. „Az evolúció egy nyelv” – mondta. „A nyelve úgy fejlődött, mint az angol – idővel. A fehérjeszekvenciák vagy nukleinsavszekvenciák idővel fejlődnek."

A tudósok gépi tanulási algoritmusokat terveztek, amelyeket eredetileg olyan emberi nyelvekkel való együttműködésre hoztak létre, mint az angol, hogy azonosítsák az új „szavakat” a vírus fehérjeszekvenciájában. „Ugyanazok az elvek, amelyekkel egy nyelvi modellt angol szavak szekvenciáján tanítanak, egy nyelvi modellt egy aminosavszekvencián is taníthatnak” – írják. Hie szerint az algoritmusok alapvetően úgy működnek, mint a mondatkiegészítő modellek, mint például az automatikus javítás és az automatikus kiegészítés funkciói az iPhone-ban és a Google Gmailben.

Ha esélyt adunk a vírusnak, hogy a legrosszabbat tegye, akkor megteszi.

Nyelvi modelljüket 4172 tüskeprotein szekvenciára képezték ki, ami sokkal kevesebb, mint amennyi más vírusokhoz kapcsolódó fehérjék esetében elérhető volt, és ehhez a kutatók nyelvi modelleket is készítettek a vírusszökés előrejelzésére – az influenza A vírus 44 851 fehérje szekvenciája. és 57 730 fehérjeszekvenciát a HIV-vírusban. Azt találták, hogy a fehérjeszekvencia nyelvtani helyességének foka a nyelvi modelljeik szerint szignifikánsan korrelált a vírus alkalmasságával „minden törzs és az egyes vagy kombinatorikus mutációkat vizsgáló tanulmányok között”, annak ellenére, hogy nyelvi modelljeik „nem voltak megadva bármilyen kifejezett, fitneszhez kapcsolódó információ.” Ez arra utal, hogy a mutáció „grammatikussága” valójában információkat rögzít arról, hogy a mutáció mennyire alkalmas az emberek megfertőzésére. A kutatók szerint ez növeli a tudósok azon megértésének dimenzióit is, hogy a jelentésváltozás hogyan kódolhatja a fehérje céljának megzavarását.

Bryson a Massachusettsi Általános Kórház Ragon Intézetének tagja, és saját laboratóriumát vezeti az MIT Biological Engineering osztályán. Így fogalmazott: „A CSCS-vel kinyitottuk az ajtókat egy intellektuális paradigma szempontjából.” A CSCS a korlátozott szemantikai változáskeresést jelenti. Feladata a tüskeprotein mutációinak felkutatása, amelyek mind magas nyelvtani, mind jelentős szemantikai változást mutatnak. Nem igazán létezik analóg arra, hogy ezt hasznosan megtegye bizonyos angol nyelvű szövegrészeken. És ez a lényeg. „Korábban az emberek csak az angol nyelv nyelvtaniságát vagy jelentését, szemantikáját nézték” – mondta Berger. „De ha menekvést keresünk – magas nyelvtanilag és nagy szemantikai változást – nem tennénk ezt az angol nyelv esetében, ezért találtunk ki egy új természetes nyelvi feldolgozási modellt. A természetes nyelvű feldolgozás egy biológiai probléma megoldásához vezetett.”

Bryson laboratóriumában a tudósok most spike-protein mutánsokkal kísérletezhetnek. „Azt mondjuk: „Rendben, ezt meg tudjuk generálni” – mondta Bryson. „A mi modellünkben ez a 98. percentilisbe esik.” Ez azt jelenti, hogy ha összehasonlítjuk ennek a mutánsnak a szekvenciáját a korábban látott koronavírus-szekvenciákkal, akkor a korábban látott koronavírus-szekvenciák 98 százaléka kisebb szemantikai változást mutat, amint azt a modell megjósolja, mint a mutánsé. "Láthatjuk, milyen jól fertőzi meg a sejteket" - mondta Bryson. „Megkérdezhetjük: „Mennyire jól kötődik az ACE2 receptorhoz?” – a sejtkapu, amelyet a tüskeprotein megnyílik a COVID-19 előidézésére – „Mennyire túléli antitestek jelenlétében?” Most van még egy kicsivel több. annak megértése, hogy a szemantikai változások hogyan kapcsolódnak a fertőzés összes biológiai jellemzőjéhez.

A mutáció „grammatikussága” valójában információkat rögzít arról, hogy a mutáció mennyire alkalmas az emberek megfertőzésére.

A kutatók modellje szerint mind a brit, mind a dél-afrikai változat nagy menekülési potenciállal rendelkezik. Az utóbbi magasabb pontszámot ért el a szemantikai változás tekintetében, mint az előbbi. "Lehet, hogy ezek hajlamosak megszökni, és nem célozzák meg őket a vakcina, de ezt kísérletileg ellenőrizni kell" - mondta Berger. "Csak mennyiségi előrejelzést végzünk."

Megkérdeztem a tudósokat, hogy miben változhatott volna jelenlegi vakcináink fejlesztése, ha a Moderna és a Pfizer ismeri a vírusmenekülés eme nyelvét. Bryson azt mondta: "Úgy gondolom, hogy a modellünk aláhúzza annak fontosságát, hogy a tüske teljes hosszát immunogénként használjuk, szemben azzal, hogy a fehérje bizonyos régióit előnyben részesítjük másokkal szemben." Azt mondta, szerencsés, hogy a vakcinatervek nagy része a teljes hosszúságú tüskeproteinre összpontosít, ami a modelljük szerint jó lépés. Ugyanakkor Bryson figyelmeztetett: „Modellünk a fehérje bizonyos részeit úgy számszerűsíti, hogy azok nagy menekülési potenciállal rendelkeznek.”

Ezzel a tudással azonban – mondta Bryson – a kémikusok finomhangolhatják a vakcinákat, hogy megcélozzák azokat a szekvenciákat, amelyek a legvalószínűbben kiszabadulnak. „Mondhatnánk: rendben, bár egyre több szekvenciát kapunk, hogyan gondolkodhatunk új vakcinastratégiák kidolgozásán, amelyek az immunválaszt a fehérje adott régiójára összpontosítják?” Elmagyarázta, hogy a számítógépben új tüskés mutációkat generálhat, és meghatározhatja (a nyelvi metaforával élve), hogy megváltoztatják-e a fehérjeszekvencia jelentését és veszélyessé válnak-e. A modellezés alapján Bryson azt mondta: "Mélyreható virológiát, immunológiát, antitest-kötődést végezhetünk – mindezeket a kísérleteket, amelyek lehetővé teszik, hogy feltárjuk ezeket a darabokat."

A csapat a modelljüket a fehérjeszekvenciákon túl feltérképezetlen területekre szeretné vinni. "Ez a fogalmi keret nem korlátozódik az immunszelekcióra és az immunszökésre, hanem általánosítható különféle evolúciós nyomásokra" - mondta Hie. „A fehérjék mutálódnak, hogy megőrizzék fittségüket és funkciójukat. Így ugyanazt a keretet használhatja a gyógyszerrezisztencia megértéséhez – a kemoterápiával vagy az antibiotikumokkal szembeni ellenállásra.” Brysont érdekli annak megértése, hogy modelljük hogyan elemezheti a bakteriális genomokat gyógyszernyomás mellett. "Elképzelhető, hogy a maláriában a fehérjék is sok mutáción mennek keresztül, hogy elkerüljék az immunitást" - mondta. „Sok különböző helyen használhatjuk ezt, és a lehető legtöbbet megpróbáljuk.”

Brian Gallagher társszerkesztő a következőnél Nautilus. Kövesd őt a Twitteren @bsgallagher.


A tanulmány szerint a véletlenszerű DNS-hibákkal járó „balszerencse” felelős a rákmutációk kétharmadáért

Még egy érintetlen környezetben is, ahol nincs cigaretta, és képesek a szüleinktől örökölt hibás géneket kijavítani, a ma diagnosztizált rákos megbetegedések többsége még mindig a biológia és a balszerencse kombinációjának köszönhető.

Minden új rákeset a DNS-ünk specifikus mutációinak gyűjteményén múlik, és egy átfogó új tanulmány szerint a rákos megbetegedések kockázatát kiváltó mutációk 66%-a a sejtek által elkövetett elkerülhetetlen hibák eredménye, miközben több millióan másolják magukat. alkalommal egész életünkben.

A Science folyóiratban csütörtökön megjelent kutatásban Bert Vogelstein genetikus és Cristian Tomasetti biostatisztika kimutatta, hogy a rák kockázatának nagy része nem a rossz génekből, a környezeti mérgekből vagy a rossz életmódbeli döntésekből, hanem egyszerű véletlenszerű mutációkból ered.

Minden alkalommal, amikor egy normális sejt osztódik, körülbelül három mutáció következik be. A szervezet zseniális DNS-javító mechanizmusokkal rendelkezik a károsodás korlátozására, és nem minden mutáció fordul elő a genom aktív részein. Szóval néha jó a szerencsénk – mondta Vogelstein.

De hozzátette: "nem tudjuk megakadályozni, hogy hibákat kövessünk".

Az új munka megerősíti és kiterjeszti egy 2015-ös tanulmány eredményeit, amely megkérdőjelezte a rákos közösségnek a rosszindulatú daganatokkal kapcsolatos alapkőzet-hiedelmeit.

Azzal, hogy a rák kockázatának nagy részét a véletlenszerűen fellépő DNS-hibáknak tulajdonították, Vogelstein és Tomasetti azt sugallták, hogy keveset tehetünk a rák megelőzésére. Ez kiváltotta a tiltakozást a kutatók és közegészségügyi szakértők részéről, akik pályafutásukat azzal töltötték, hogy bebizonyítsák, milyen fontos szerepet játszhat a viselkedésváltozás és a környezetszennyezés szabályozása a rák arányának csökkentésében.

A tanulmány szerzői igyekeztek eloszlatni ezeket az aggodalmakat. Megállapításaik szerintük „inkább kiegészítik, semmint ellenzik” azokat a mérvadó becsléseket, amelyek szerint a rákos esetek 42%-a megelőzhető lenne az életmód és a környezet javításával.

Ennek alá kell támasztania annak szükségességét, hogy az embereknek továbbra is olyan magatartást kell gyakorolniuk, amely csökkenti a rák kockázatát.

Ennek ellenére az az elképzelés, hogy a véletlenszerűség a rák kockázatának uralkodó tényezője, „megmarad, hogy maradjon” – mondta Tomasetti. Az eredmény „teljes paradigmaváltás abban, ahogyan a rákról és mi okozza a rákot”.

Új kutatásukban Tomasetti és Vogelstein, mindketten, a baltimore-i Johns Hopkins Egyetem munkatársai 32 féle rákfajtát vizsgáltak meg, az agytól a csontokon át a vérig. Azt találták, hogy a rákot okozó mutációk 5%-a összefüggésbe hozható az öröklött genetikai kockázattal, például a BRCA génváltozatokkal, amelyek drámaian növelik az emlő- és petefészekrák kockázatát azoknál a nőknél, akik hordozók.

A rosszindulatú daganatot elősegítő mutációk további 29%-a „módosítható” tényezőknek tulajdonítható – olyan dolgoknak, amelyek ellen tehetünk, mint például a fényvédők viselése és a rákot okozó vírusok elleni védőoltás.

A genetikai mutációk fennmaradó 66%-a, amelyekről ismert, hogy a rák támpontot ad, a DNS véletlenszerű átírási hibája – állapította meg a pár.

Vogelstein szerint ennek megértéséhez képzeljük el a következőt: Vegyünk egy átlagembert, és varázsütésre távolítsuk el az összes rákkeltő génjét. Helyezze egy érintetlen bolygóra, ahol nincs dohányzás, napsugárzás és ipari környezetszennyezés, és ahol „mindenki kelkáposzta turmixot iszik”.

Élete során ennek az átlagos embernek az őssejtjei még mindig a rákos megbetegedéseket okozó mutációk közel kétharmadát hozzák létre, ha a Földön élne öröklött kockázatos génjeinek és rossz szokásainak teljes készletével.

„Ez csak evolúció” – mondta Vogelstein.

A pár a rák okaira vonatkozó meglátásaival megmagyarázza a rák két széles körben elismert tendenciáját: azt, hogy a betegség annál gyakoribb, minél idősebbek leszünk, és hogy egyes szövetekben gyakrabban fordulnak elő rosszindulatú daganatok, mint másokban.

Mindkét megfigyelés szilárdan a „balszerencse” elméletén alapul.

Az életkor előrehaladtával nemcsak egyre több olyan környezeti expozíciót tapasztalunk, amely rákot kiváltó mutációkat okozhat, hanem sejtjeink állandó replikációjából egy életen át véletlenszerű rákot kiváltó mutációkat is felhalmozunk. Tovább rontja a helyzetet, hogy a sejtreplikáció az öregedés előrehaladtával felgyorsul, ami növeli a hibák valószínűségét.

Ahogy öregszünk, röviden, növekszik annak a valószínűsége, hogy a rák ugrásszerű elindításához szükséges összes mutáció a helyére kerül.

Hasonlóképpen, egyes emberi szövetekben magasabb a sejtek „forgalma”, mint másokban. Az új sejtek gyors replikációjával megnő az átírási hibák valószínűsége.

Vogelstein és Tomasetti mindkét tanulmányukban ábrázolta a különböző rákos megbetegedések élethosszig tartó előfordulását a normál őssejtosztódások becsült számához viszonyítva 17 különböző típusú szövetben egy életen át. (Az őssejtekre összpontosítottak, mert olyan sok másfajta sejtté fejlődnek, így a bennük lévő hibák gyorsan terjedhetnek.)

Az átfedés szinte pontos volt, ami azt sugallja, hogy a magas sejtforgalommal rendelkező szövetekben - beleértve az agyat, a vesét, a vastagbélt és a májat - sokkal gyakoribbak a rákos megbetegedések, mint az öröklött vagy környezeti tényezőkkel magyarázható.

Vogelstein és Tomasetti eredeti tanulmánya az Egyesült Államokban tapasztalható ráktrendekre összpontosított. Az új tanulmányban hat kontinensre kiterjedő 69 ország adatait elemezték. A világ lakosságának csaknem felében előforduló rákos megbetegedések arra utalnak, hogy az eredmények minden emberre általánosíthatók, felülmúlva a környezeti különbségeket és az etnikai hovatartozást.

Az új tanulmány kiterjesztette a korábbi eredményeket az emlő- és a prosztatarákra, a két leggyakoribb rosszindulatú daganatra. Mind a férfiaknál a prosztatarákot, mind a nőknél a mellrákot erősen a „balszerencse” vezérelte.

Song Wu, a Stony Brook Egyetem biostatisztikusa, aki vitatta Tomasetti és Vogelstein eredményeit, azt mondta, hogy a prosztatarák eredményei azt sugallják, hogy a pár ismét túlbecsülte a véletlen szerepét a rákban. Számos bevándorlókkal, köztük az Egyesült Államokba költöző japán férfiakkal végzett tanulmány kimutatta, hogy új otthonukban jelentősen megnő a prosztatarák előfordulása.

„Nyilvánvalóan történik valami a környezetben” – mondta Wu. Azzal érvelni, hogy a prosztatarák kockázatát aligha befolyásolják környezeti tényezők – tette hozzá: „nagyon merész állítás. Ez kissé szkeptikussá tesz.”

Az új kutatás azt is megállapította, hogy a gyermekkori rákos megbetegedések szinte teljes mértékben véletlenszerűen előforduló mutációkra vezethetők vissza.

Vogelstein, egy gyermekonkológus azt mondta, reméli, hogy a felfedezés különösen azoknak a gyermekek szüleinek nyújt majd vigaszt, akiknél gyermekrákos betegség alakul ki.

„Meg kell érteniük, hogy [gyermekeiknél] ezek a rákos megbetegedések bármit is tettek volna” – mondta Vogelstein. Nincs szükségük arra, hogy bűntudatot érezzenek.

Mindez nem jelenti azt, hogy a rákos megbetegedések kétharmadát balszerencse okozza, vagy hogy a rákos megbetegedések mindössze 29%-át lehetne megelőzni egészségesebb életmóddal és tisztább környezettel – mondta Tomasetti és Vogelstein. Sok rák esetében több mutációra van szükség ahhoz, hogy elinduljon, és a legtöbb véletlenszerű és környezeti tényezőkhöz kapcsolódó mutációk keveréke.

Például azzal, hogy nem használ dohányzást, a legtöbb ember tagadja a tüdőrákot a mutációk teljes készletétől, amelyekre szükségük van ahhoz, hogy megállják a helyüket. Vogelstein and Tomasetti found that in lung cancer, 65% of mutations are caused by environmental factors, including smoking and air pollution, while 35% stem from random transcription errors.

Not smoking is clearly no assurance of preventing lung cancer — after all, just over 1 in 10 lung cancers occur in nonsmokers. But it will clearly reduce the risk that all the necessary mutations will align.

When even one mutation necessary for cancer to take hold is caused by the environment, Tomasetti said, that “is enough to make a cancer preventable.”

Paul Meltzer, a leading geneticist at the National Cancer Institute’s Center for Cancer Research, called the new study “very important theoretical work” that will set the direction for cancer research. By flagging cancers that appear to be largely explained by random mutations, Vogelstein and Tomasetti have given cancer researchers mysteries to solve — and potential targets for new treatment approaches.

“Something we don’t consider a modifiable risk factor today might look modifiable in the future,” Meltzer said. “What we call the ‘bad luck’ in the gene replication, we may have ways to reduce that in the future.”

Such revelations may not be close, but they’re “completely possible,” he said. “Those discoveries will change the equations here.”

In the meantime, Meltzer said, patients should learn what steps they can take to prevent cancer and follow them.


Bad luck and cancer: A science reporter’s reflections on a controversial story

We reporters—or this one, at any rate—often fail to anticipate which stories will grip readers and which will quickly fade into oblivion. Given that, perhaps I shouldn’t have been surprised that a story I saw off to the printing press in the lull between Christmas and New Year’s engendered more comments than any other I’ve written.

The piece, which appeared online with the headline “The simple math that explains why you may (or may not) get cancer” (and in the magazine’s News section with the headline “The bad luck of cancer”), described a paper published in the 2 January issue of Tudomány. As I and many other journalists explained, the study suggested that simple “bad luck”—random mutations accumulating in healthy stem cells—could explain about two-thirds of cancers, exceeding the risk conferred by environmental and genetic factors combined. One message was that some cancers could not be prevented and that detecting them early was key to combating them.

Readers wasted little time in skewering the authors, mathematician Cristian Tomasetti and cancer geneticist Bert Vogelstein of Johns Hopkins University in Baltimore, Maryland. Their statistics were faulty, some argued they included many rare cancers and left out several common ones. Earlier today, the International Agency for Research on Cancer, the cancer arm of the World Health Organization, put out an unusual press release stating it “strongly disagrees” with the report. The agency said that “nearly half of all cancer cases worldwide can be prevented.” It charged that the authors’ push for early detection “if misinterpreted … could have serious negative consequences from both cancer research and public health perspectives.”

Reporters, if anything, fared worse. “Please, journalists, get a clue before you write about science,” pleaded an irate column in Az őrző, co-authored by an evolutionary biologist who goes by the Twitter handle @GrrlScientist and statistician Bob O’Hara at the Biodiversity and Climate Research Centre in Frankfurt, Germany.

Given the furor, I wondered: Had I gotten it wrong? Had the authors? Answering these apparently straightforward questions proved surprisingly difficult, exposing the challenges that come with communicating science, and the desire by scientist-authors and reporters to streamline the story they’re trying to tell.

I began with my own story, working backward to the science that spawned it. I’d written that the theory of random mutations in stem cells “explained two-thirds of all cancers.” Immediately, I knew that I had written part of that sloppily, to put it generously: The study didn’t include all cancers. In fact, it didn’t include two of the most common, prostate and breast, because the authors weren’t able to pin down the size of the stem cell compartment or the frequency of stem cell divisions in those tissues. Although my piece subsequently noted the number of cancer types in the study, I should have stressed the omissions early on.

Still, was “two-thirds” referring to the number of cases of cancers the study did include, as I and other journalists had suggested—or to something else? Journalists like numbers that abridge a study down to a bullet point. I’d wondered immediately if this two-thirds finding might be one such nugget. Tomasetti had explained to me in a lengthy interview that “if you go to the American Cancer Society website and you check what are the causes of cancer, you will find a list of either inherited or environmental things. We are saying two-thirds is neither of them.” I’d run the text of my "two-thirds" sentence by him prior to publication and he had had no objections (he had other clarifications).

Last week, we spoke again. Tomasetti had received more than 200 e-mails. Parents of children who had died of cancer were grateful that it might have occurred entirely by chance, suggesting that there was nothing they could have done. Biologists and statisticians were disputing his conclusions or simply surprised that so much of cancer might be random.

“We did not claim that two-thirds of cancer cases are due to bad luck,” Tomasetti told me gently. What the study argued, he explained, was that two-thirds of the variation in cancer rates in different tissues could be explained by random bad luck (a point made by others). What exactly did that mean, I wondered? Tomasetti, chatting by phone, had me draw some graphs to help me understand. By the end of the hour, I still wasn’t sure I grasped the essence.

Tomasetti was sympathetic. “There are lots of scientists that need clarification” on this paper, he said, along with some statisticians. He was busy preparing a technical report with additional details, and Johns Hopkins had just put out a press release explainer. “I honestly feel—and that’s what I told the BBC, and you can definitely quote me on this—overall, the reporters who interacted with us made a very honest and sincere effort to be as accurate as possible.”

It was only after more hours spent on interviews that I finally understood the two-thirds figure. Some tissues are overtaken by cancer more readily than others, and mutations accumulating in stem cells explained two-thirds of that variability, Tomasetti and Vogelstein had concluded. It was my “aha” moment, and it came too late—after my original deadline.

I contacted some of the critics. “I just reread your article, and I don’t think it falls into the bad category (at worst, it skirts around the lip without dropping in),” wrote O’Hara, an author of the Gyám piece, in an e-mail—confusing me further, for hadn’t I goofed up? By phone, he explained that one of his quibbles was the word “luck”—present in the paper’s abstract, emphasized by the authors, and highlighted in nearly every news story. It sounded sexy, but O’Hara considered it inaccurate, because virtually all cancer is a product of luck in some sense.

“It’s too easy to blame the media,” said David Spiegelhalter, a biostatistician at the University of Cambridge in the United Kingdom, who had blogged about the story. (“Your article was fine,” he assured me.) In this case, he felt, “the gist of the coverage is very reasonable—most cases of cancer are due to chance.”

That said, errors were made along the way, a fact that didn’t surprise him. “This is incredibly difficult stuff,” Spiegelhalter continued. “I do feel for you. It’s one of those things that’s so superficially simple, and yet the superficial simplicity is not correct.”

The paper’s authors, many felt, were also guilty of trying too hard to craft a simple message. The paper included a visually arresting diagram splitting cancers into green and blue categories. The green were cancers “mainly due” to random mutations—suggesting, the authors wrote, that they were less likely to be prevented by changes in behavior or diet. However, that category included esophageal cancer and melanoma, both of which are thought to have strong links to environmental drivers such as heavy alcohol consumption and sun exposure, respectively.

Melanoma sat just slightly inside the green border—but still, it was green, which left many readers exercised. “They’ve ignored some of the fundamental lifestyle factors,” said Graham Colditz, a cancer prevention specialist at Washington University in St. Louis. “Obviously, they had good intentions,” said Anne McTiernan, a physician and epidemiologist at the Fred Hutchinson Cancer Research Center in Seattle, Washington. But, she continued, the authors assumed that a correlation between the number of stem cell divisions and cancer risk meant one was causing the other, something their data couldn’t prove. Tomasetti agreed that this is correct—but he notes that “all the biology we have on this topic supports” the idea that a buildup of random mutations in healthy cells can initiate cancer. Some scientists argued that the graph carried a missive for prevention, with huge risk gaps between a cancer driven by the environment or genetics—such as lung cancer in smokers or head and neck cancer linked to human papillomavirus—and cancer at the same site without a clear cause.

The nuances were many. Even if they quibble on the details, most would agree that random mutations play a real role in cancer - but so do many other things. Despite the furor, this common ground is shared by both the paper’s authors and its critics. “This is a really fascinating pattern that they’ve observed, but it is a small message,” says Timothy Rebbeck, a cancer prevention specialist at the University of Pennsylvania. “It doesn’t exclude the ability to prevent and treat cancer. It doesn’t exclude our need to better understand the causes of cancer.” The paper’s bottom line wasn’t simple, but the message for me was: Science is complicated, and people care deeply about the biology of diseases that affect their loved ones and themselves. Distilling the story—with space constraints, with a desire for clear writing that will hold readers’ attention and help them understand—carries risks for scientists and for journalists. They are ones I hope never to forget—even if I err now and again.

Revised, 2:53pm, 1/14/15: This story has been revised to remove references to unpublished letters to Tudomány.


Inborn Errors of Immunity

Infectious disease has always been one of greatest threats to humanity. Before the invention of antibiotics, infections killed half of all children by age 15. Yet as terrible as their collective toll has been, even the worst infectious diseases kill relatively few of those they infect. Tuberculosis has been a scourge, but fewer than 10% of people infected with it even get sick. Even the terrible Spanish flu pandemic that started in 1918 had a mortality rate often estimated at around 2.5%.

Variability in disease severity is usually chalked up to circumstantial factors: the virulence of different pathogen strains, the amount of pathogen exposure, the nutrition or general health of a patient. Researchers have suspected, however, that something more is lurking in the genes of the hardest-hit patients.

The idea of a genetic component to infection dates back to 1905, when an English scientist named Rowland Biffen discovered a gene responsible for a devastating fungal disease called yellow rust that was killing wheat and diminishing crop yields across England. He found that resistance to the fungus was present in some of the plants as a recessive trait passed down from parent to offspring without affecting other characteristics of the plant. The discovery was celebrated, and his method of breeding for resistant plants is still widely used today.

These types of genes were later found in other plants and animals. But genetic immunodeficiencies in humans didn’t start to attract attention until the 1950s, when an immune disorder was identified in an 8-year-old boy being treated at Walter Reed Army Medical Center for recurrent blood infections. The disorder, known as X-linked agammaglobulinemia, inhibits the body’s ability to make the antibodies called gamma globulins, resulting in severe infections even from fairly innocuous pathogens.

The boy had suffered 19 bouts of pneumococcal meningitis, which were repeatedly treated with antibiotics. His condition improved more lastingly only after his physician, Ogden Bruton, discovered that the boy had almost no gamma globulins in his blood. Bruton promptly began treating him with monthly injections of gamma globulins, and the boy survived to adulthood. The discovery, which was described in Gyermekgyógyászat in 1952, was later recognized as a milestone, highlighting the role of defects of the immune system in inhibiting the fight against infection. These defects were later termed “inborn errors of immunity.”


Expect the Unexpected From the Delta Variant

There’s no way of knowing how bad things will get in the U.S. In a way, that’s a luxury.

This much is clear: The coronavirus is becoming more transmissible. Ever since the virus emerged in China, it has been gaining mutations that help it spread more easily among humans. The Alpha variant, first detected in the United Kingdom last year, is 50 percent more transmissible than the original version, and now the Delta variant, first detected in India, is at least 40 percent more transmissible than Alpha.

What’s less certain, however, is how the virus’s increased transmissibility will affect the pandemic in the United States. Alpha’s arrival prompted worries about a new surge in the spring, but one never came. The proportion of Alpha cases kept going up, but the total number of cases kept going down. People got vaccinated. Alpha became dominant in the U.S. Cases fell even further. The virus had become more biologically transmissible, but it wasn’t being transmitted to more people.

There was one notable and confusing exception: In April, Michigan experienced a spike in cases that experts believe was indeed fueled by Alpha. The fact that the variant had such different consequences for Michigan than it did for the rest of the country shows just how difficult it is to make predictions. Vaccines protect against Alpha, but fears about the variants that slightly erode vaccine protection, Beta and Gamma, have also quieted neither is causing significant case spikes among the vaccinated. “If there’s ever a time that we needed to be humble, it’s around this issue,” says Michael Osterholm, an infectious-disease epidemiologist at the University of Minnesota.

Delta has gotten so much attention because it has the most troubling collection of traits yet: It is markedly more transmissible than Alpha, can sicken a large proportion of people who have had only one dose of a vaccine (though not those who have had two), and may even cause more severe disease. All of this is enough to be a warning, especially as Delta is now responsible for 10 percent of U.S. cases and rising. But as with Alpha, which was also suspected to be more severe, how the variant ends up behaving in the real world will depend on more than its biology. It will also depend on how we—the virus’s hosts—choose to behave, how many more people we vaccinate, and, to some extent, how lucky we get.

All of these factors are likely to have played a role in the Alpha-associated springtime spike in Michigan. According to cellphone mobility data from that period, people in the state had gone back to nearly pre-pandemic levels of movement, says Emily Martin, an epidemiologist at the University of Michigan. The Alpha variant also got to Michigan relatively early, and happened to find its way into groups of young people who were not yet eligible to be vaccinated. “It was sort of bad timing,” Martin told me. If Alpha had arrived a little later, or the vaccines a little earlier, then Michigan might have looked more like the rest of the country, where immunization was able to blunt Alpha’s impact. In the race between variants and vaccines elsewhere in the U.S., vaccines won.

Two concepts about viral spread help explain why timing and chance make such a difference. First, the coronavirus spreads exponentially, which means that even a slight delay in mitigation efforts can lead to dramatically different outcomes. Second, the virus’s spread is what epidemiologists call “overdispersed,” which means that the majority of patients do not infect anyone else but a small handful might infect dozens of people. In other words, most sparks of infection do not catch fire. But occasionally a single infection might cause an early super-spreader event, which ends up seeding a major outbreak. “Looking from state to state, it can be like, ‘Well, why is this state doing well versus that state?’ Sometimes it’s just luck,” says Adam Lauring, a virologist at the University of Michigan.


Myth #3: The vaccine will give you COVID-19

This belief appears to stem from the fact that some vaccines, such as those for measles, mumps and chickenpox, do indeed use live but weakened viruses to stimulate an immune response. Flu shots do the same thing with dead influenza viruses.

The messenger RNA vaccines don’t use the coronavirus, live or dead, and thus are incapable of infecting someone with COVID-19, said University of Chicago Medicine infectious diseases expert Dr. Emily Landon.

“These don’t have anything to do with the virus,” she said. “… There’s no virus involved in the process of doing this at all, which is why it can be made so much faster (than traditional vaccines).”

Some who received the Pfizer vaccine have reported fleeting side effects reminiscent of COVID-19, including fever, chills and fatigue. But Dr. Robert Citronberg executive medical director of infectious disease and prevention for Advocate Aurora Health, said they are just a sign that the immune system is kicking into gear.

“These minor side effects are exactly what we want,” he said.


What Will it Take to Make Covid-19 Vaccines Variant-Proof?

A cikk felülvizsgálatához keresse fel a Saját profilt, majd a Mentett történetek megtekintése lehetőséget.

Photograph: KENA BETANCUR/Getty Images

A cikk felülvizsgálatához keresse fel a Saját profilt, majd a Mentett történetek megtekintése lehetőséget.

Last week, two more pharmaceutical firms backed by the US federal government’s Operation Warp Speed program announced preliminary results from large-scale clinical trials of their Covid-19 vaccines. And both had very welcome results to report. Többnyire.

Minden, amit a koronavírusról tudni kell

According to Johnson & Johnson’s press release, the company’s single shot was 85 percent effective in preventing severe forms of the disease across the 44,000 people enrolled in each of three trials in the United States, Latin America, and South Africa. But when it came to fending off more mild cases of coronavirus infection, the vaccine worked best in the US, where it was 72 percent protective compared to just 57 percent in South Africa. (The shot’s efficacy in Latin America was 66 percent.)

It was the same story with Novavax, a much smaller, Maryland-based company. In its 15,000-person United Kingdom trial, the vaccine demonstrated 89 percent efficacy against mild, moderate, and severe cases of Covid-19 in the company’s smaller study in South Africa, the efficacy rate fell to about 50 percent.

The dramatic difference likely comes down to the particular versions of the coronavirus circulating in different locations. Late last year, around the time that both Novavax and Johnson & Johnson were launching their South African trials, scientists in Durban uncovered a new cluster of cases, all united by a unique constellation of mutations in the gene for the virus’s spike protein. That variant, known as B.1.351, quickly expanded across the country, becoming the dominant strain in just a few weeks’ time and fueling a massive surge in new infections.

Since B.1.351’s initial discovery, scientists around the world have been sprinting to better understand its mutations. A series of non-peer-reviewed studies posted as preprints in recent weeks found that one in particular, called E484K, made it much harder for antibodies found in the blood of recovered Covid-19 patients and immunized people to recognize version B.1.351 of the virus. Based on those lab experiments, scientists had a strong suspicion that the current class of authorized vaccines would still work against that strain—but maybe just not as well. Data gathered from the Novavax and Johnson & Johnson trials now seems to be bolstering that hunch.

“This is a wake-up call to all of us,” Anthony Fauci, the director of the National Institute of Allergy and Infectious Diseases, said at a White House press briefing on Friday. He acknowledged that the virus is changing more quickly than once thought, and that the variants now spreading around the world won’t be the end of its evolution. “That means that we as a government, companies, all of us in this together, will have to be nimble to be able to adjust readily, to make versions of the vaccine that are specifically directed toward whatever mutation is prevalent at any given time,” he continued.

B.1.351 is one of at least three variants—including one first found in the UK and another in Brazil—thought to spread more easily than earlier forms of the coronavirus, though it’s not yet clear how much more transmissible each one is, and to what extent they can cause reinfections. Mit van apparent to scientists and public health experts is that the US, and indeed the world, is now in a race to vaccinate as many people as possible before these problematic mutations gain a foothold. But at the same time, parallel efforts to develop and distribute multi-variant vaccines to tackle all the existing strains must also begin. How will that actually work?

Executives from both Pfizer and Moderna, the first companies to have Covid-19 vaccines authorized by the US Food and Drug Administration, have said they are retooling their shots to boost protection against these new mutations, just as a precaution. Moderna has gone so far to begin preparing for a Phase I study of a B.1.351-specific booster dose that would be given as a follow-up to people who already received the original vaccine.

But FDA regulators haven’t yet decided what sorts of experiments and data will be required to allow for the rollout of a second generation of Covid-19 vaccines before the first one has been fully approved. (Moderna and Pfizer’s vaccines have received emergency use authorization, which only lasts until the Covid-19 public health emergency ends.) And some scientists are skeptical that the updated immunizations will be as straightforward to make as the originals. How easy the reinvention-regulation cycle turns out to be will have a big effect on just how nimble the US response to vaccine resistance is, with possible implications for how quickly the pandemic can be brought to an end.

“This is the virus’s gambit, and we don’t need to panic, but we need to pay attention, and we need to up our game,” says Larry Corey, a prominent virologist at the Vaccine and Infectious Disease Division of the Fred Hutchinson Cancer Research Center. Early on in the pandemic, Fauci tapped Corey and the Hutch to serve as the operational command center for a federally funded network of clinical trials testing Covid-19 treatments and vaccines—including the Moderna, Novavax, and Johnson & Johnson shots.

Corey points to some data from the Novavax trial in South Africa that wasn’t included in the press release but was discussed in a webinar presentation by one of the study’s lead scientists, Shabir Madh. It showed that in the placebo group—which included people who had been previously infected and people who hadn’t—volunteers of both types ended up contracting SARS-CoV-2 at the same rate. In other words, said Madh, the bad news the researchers gleaned from that result is that past infection with the strains that had been circulating earlier in South Africa didn’t protect those people against getting Covid-19 again. But there was also good news: The people in the vaccine arm of the trial fared much better, regardless of a previous infection.

“That shows you have an escape resistance variant, and a very effective escape resistance variant at that,” says Corey. But the vaccines seem to do better than natural immunity against the new mutations. “That means the data is still telling us ‘vaccinate, vaccinate, vaccinate,’” he continues. “But no one wants to see a 30 percent drop in efficacy, so we do need to pretty urgently also start thinking about how we’re going to construct a better countermeasure.”

As of Tuesday, about 32.2 million people have received at least one dose of a Covid-19 vaccine, and about 5.9 million of those people have been fully immunized with both doses, according to data from the US Centers for Disease Control and Prevention. That is well short of the outgoing Trump administration’s aims of vaccinating 20 million Americans by the end of 2020. Plans put forward by President Joe Biden last month are even more ambitious: Get shots in the arms of 100 million people in his first 100 days in office.

The arrival of new working vaccines from Novavax and Johnson & Johnson will aid that drive, and evaluating them will keep the FDA busy in the coming weeks. But the agency is simultaneously sorting out a regulatory process for variant-targeted vaccines and boosters, should they be needed in the future. “We are assessing the impact of the new strains on authorized products and are working with medical product sponsors to provide information on evaluating any potential impact that these or other variants may have on effectiveness of their products,” an FDA spokeswoman told WIRED via email. At this time, she continued, the agency has confidence that the currently authorized vaccines remain effective in protecting the American public against the current Covid-19 strains.

However, she wrote, agency scientists have begun to think about developing a potential pathway for authorizing changes needed to update Covid-19 vaccines, should information on emerging variants make them necessary. “The agency has experience with other situations where such changes are needed, for example, as is the case with influenza virus vaccines,” she wrote.

After all, the US already has a model for quick-turn vaccine updates: flu shots. The influenza virus mutates much faster than SARS-CoV-2, so variants capable of escaping existing vaccines arise all the time. That’s why there’s a global flu surveillance system to monitor which strains are circulating and which ones are wreaking the most havoc. It’s also why shot makers have to constantly rewrite the recipes for their flu vaccines in order to keep up.

The FDA approved its first widely available flu vaccine in 1945, and since then it has approved dozens more. But ensuring that the US has a shot that works each flu season is a constant process. Twice a year, the World Health Organization convenes scientists, including from the FDA and the CDC, to look at the thousands of virus strains circulating. They identify the four most likely to cause serious illness, as well as the best-performing vaccines against them. The WHO then makes recommendations on the composition of vaccines for the upcoming flu season—in February for the northern hemisphere and in September for the southern hemisphere. A few weeks after the February meeting, an FDA advisory panel meets to make its own determination about what the coming crop of vaccines should look like for the US. These decisions have to be made months in advance to allow time for vaccine makers to reformulate, test, manufacture, and distribute their updated shots.

Because of the time crunch, the FDA doesn’t require large-scale clinical trials of the latest versions of each vaccine. The agency makes its licensing decisions based on much smaller tests that prove the shots are safe and spur potent antibody production. Since the coronavirus mutates more slowly than the flu, and it’s still unknown how long immunity to it will last—either via vaccines or natural infection—it’s not yet clear if a similar process will make the most sense for Covid-19.

According to the FDA spokeswoman, the agency is considering many potential regulatory paths for future variant-specific vaccines or booster shots, and she wouldn’t comment on which one the agency is most likely to pursue. In guidance posted last summer, FDA officials left the door open for emergency authorization or accelerated approval by biomarker alone—meaning a booster could get approved based on whether vaccine recipients have changes in antibody levels “reasonably likely to predict” protection against SARS-CoV-2. In that situation, these surrogate measures would replace a full Phase III trial designed to determine if vaccinated folks are less likely to contract Covid than a placebo group.

At the time, the move alarmed critics—including Jerry Avorn, a drug epidemiologist and professor of medicine at Harvard Medical School. But now, six months and a few successful Phase III clinical trials later, he says scientists know a lot more about how an antibody response corresponds to protection against the virus. Given the threat of new variants, he believes the move could be very much justified. “I’d be fine with it in this instance,” he told WIRED via email, especially because doing full clinical trials for boosters or multivalent vaccines could get morally murky very quickly.

Since the FDA-authorized vaccines are so far clearly effective, new trials in which some people would only get a placebo might not get a greenlight from an ethical review board. “It could be also ethically problematic to randomize someone to the new, improved, optimized vaccine versus the old one if a mutant version of the pandemic is raging,” Avorn wrote.

Other prominent scientists are also in favor of skipping the full Phase III clinical trial route when it comes to vaccine updates. Egy nemrégiben Wall Street Journal op-ed, former FDA commissioner Scott Gottlieb argued that keeping up with emerging threats to vaccine efficacy will require a lighter regulatory touch than what has been employed so far. “As it becomes clearer that the vaccines mount the desired immune response, and their long-term safety is well understood, we need to be able to license vaccines efficiently that have small tweaks,” he wrote. “The effort will require a new scientific and regulatory framework that allow[s] countermeasures to be adapted and updated quickly as the threat evolves.”

How quickly such countermeasures can be vetted and licensed is one thing. But actually making them will be another. The two currently authorized vaccines are both made with mRNA technology—essentially strings of genetic code that serve up the instructions for how to make parts of the coronavirus’s spike protein. In theory, updating that strand of mRNA to match the mutations found in the most worrying variants should be as simple as swapping a few nucleotides in a few key locations—maybe adding in a few more lines of code. Then those new recipes can get tested in animals to see which ones provoke production of the right kinds of antibodies. Pfizer and BioNTech officials have said that the development and lab testing process should take about six weeks.

But that depends on the assumption that the mutations of concern, particularly E484K, are causing trouble by acting in a particular way, says Kristian Andersen, an immunologist and director of Infectious Disease Genomics at the Scripps Institute in San Diego. That mutation reverses the polarity of a key part of the spike protein, making it easier to latch onto a receptor that acts as a doorway into human cells. It could be that that structural change also makes it harder for the immune system to recognize the mutated spike protein. In which case, updating the vaccine so the resulting proteins more closely mimic the new shape of the spike should train up an army of effective antibodies. “That’s the part that would be simple,” says Andersen.

But there’s another possible explanation. Instead of directly disrupting the ability of antibodies to bind, E484K could be “shielding” parts of the protein, making it harder for the antibodies to “see” the virus at all, kind of like a cloaking device. Other viruses, like HIV and the one that causes dengue fever, have evolved such a trick. So far, nobody knows if this coronavirus has too. If so, updating the vaccine gets a whole lot more complicated, because even a retooled recipe risks not eliciting a very strong immune response. “We don’t know which of the two are at play here,” says Andersen. “But we need to know rapidly, so we can get a sense of what updated vaccines would look like.”

Pfizer’s confidence in its ability to meet a six-week turnaround time is because of the flexibility of its mRNA technology, which allows for quick alterations to be made to the vaccine sequence, according to a statement emailed to WIRED by a company spokesperson. “We are already laying the groundwork to respond quickly if a variant of SARS-CoV-2 shows evidence of escaping immunity by our vaccine,” the statement read. “However, the studies needed to evaluate a vaccine that encodes an updated viral antigen have yet to be determined, in agreement with regulators. We will need to generate data that gives confidence that any updated vaccine is safe and effective.”