计算机模型使用病毒“外观”来更好地预测冬季流感菌株
最近发表的一项研究在下一冬季发表的一项研究说Elife。
这些模型可以使流感疫苗的设计更加准确，从而为每年在全球造成大约半百万死亡的病毒提供更全面的保护。
疫苗是我们对流感的最佳保护。但是病毒将其外观改变为我们免疫系统每年，都要求研究人员更新疫苗匹配。由于新的疫苗需要将近一年的时间才能制造，因此流感研究人员必须预测流感病毒看起来最像未来的病毒。
研究流感的黄金标准方法涉及实验实验，研究一种关键分子，该分子覆盖了该病毒称为血凝素的病毒。但是这些方法是劳动密集型的，需要很长时间。相反，研究人员专注于使用计算机来预测流感病毒将如何从血凝素的遗传序列中演变而成，但是这些数据仅给出了一部分图片。
“流感研究界长期以来认识到考虑流感病毒的身体特征的重要性，例如血凝集素如何随时间变化以及遗传信息”，主要作者约翰·哈德斯顿（John Huddleston）解释说，他是美国西雅图华盛顿大学的弗雷德·哈钦森癌症研究中心贝德福德实验室的博士学位学生，分子和细胞生物学计划。只有其他高质量的实验测量模型才能改善对新的流感菌株的预测，这将出现一年的下线。”
哈德勒斯顿（Huddleston）和团队研究了病毒“健身”的不同组成部分 - 也就是说，病毒蓬勃发展并继续发展的可能性。其中包括病毒的抗原与以前循环菌株的相似性（抗原是触发免疫反应的病毒的成分）。他们还测量了该病毒积累的突变，以及它们是有益还是有害的。
使用25年的历史流感数据，该团队从所有可用的流感季节中预测了未来一年。每个预测都预测了未来病毒群体使用该病毒的样子遗传密码，实验数据或两者兼而有之。他们比较了流感的预测和实际未来人群，以找出哪些数据类型对预测病毒的进化更有帮助。
他们发现，将病毒外观与遗传密码变化相结合的实验测量的预测比单独使用遗传密码的预测更准确。如果包括的模型包括实验数据关于流感抗原随着时间的变化，可能有害突变的存在以及过去六个月中流感群体增长的速度。Huddleston说：“仅遗传序列无法准确预测未来的流感菌株，因此不应代替测量病毒外观的传统实验。”
“我们的结果强调了实验测量对量化变化的影响的重要性病毒“遗传密码，并为预测进化系统提供基础，”高级作家特雷弗·贝德福德（Trevor Bedford）是华盛顿州西雅图市弗雷德·哈钦森癌症研究中心的疫苗和传染病部门的首席研究员。我们已经开发的可以立即提供对流感群体的更好预测，从而改善疫苗，并最终导致流感疾病和死亡。”
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