Înțelegerea selecției celulelor B de memorie

Pentru mai multe informatii:ali.ma@wecistanche.com

ABSTRACT

Sistemul imunitar adaptiv al mamiferelor a evoluat de-a lungul a milioane de ani pentru a deveni o apărare incredibil de eficientă împotriva antigenelor străine. Răspunsul umoral al sistemului imunitar adaptiv creează celule B plasmatice șimemoria Bcelule, fiecare cu propriile sale obiective imunologice. Procesul de maturare a afinității este privit pe scară largă ca o euristică pentru a rezolva problema de optimizare globală a găsirii celulelor B cu afinitate mare pentru antigen. In orice caz,memoria Bcelulepar să fie selectate intenționat mai devreme în procesul de maturare a afinității și au o afinitate mai mică. Propunem ca astacelula B de memorieprocesul de selecție poate fi o soluție aproximativă la două probleme de optimizare: optimizarea pentru afinitatea față de antigene similare în viitor, în ciuda mutațiilor sau alte diferențe minore și optimizarea pentru a începe încălzit generarea de celule B plasmatice în viitor. Folosim simulări pentru a furniza dovezi pentru ipotezele noastre, luând în considerare datele care arată că anumite mutații ale celulelor B sunt mai probabile decât altele. Descoperirile noastre sunt în concordanță cu celulele B de memorie care au o afinitate mare pentru antigenele mutante, dar nu oferă dovezi puternice căcelulele B de memorieva fi mai util decât celulele B naive selectate pentru însămânțarea centrilor germinali secundari.

Faceți clic pe Cistanche NZ pentru memorie

1. Introducere

Sistemul imunitar este un sistem eficient de atenuare a amenințărilor care implementează mai mulți algoritmi de identificare învățați. În timp ce sistemul imunitar înnăscut este capabil să identifice invadatorii străini sau antigenele, trebuie să angajeze sistemul imunitar adaptativ pentru a crea un răspuns mai masiv și mai specific. Un aspect de bază al răspunsului umoral al sistemului imunitar adaptativ este antrenarea a două tipuri de celule B printr-un proces numit maturare afinitate (MA): celulele B plasmatice care generează anticorpi pentru a identifica antigenul actual șicelulele B de memoriecare sunt utilizate în răspunsurile imune ulterioare pentru a identifica antigene similare în viitor. Procesul AM este foarte neobișnuit, prin aceea că o regiune specifică a ADN-ului din celulele B participante este mutată pentru a genera descendenți care sunt selectați pentru a avea o afinitate mai mare pentru antigenul în cauză. Păstrarea secvențelor de ADN este de obicei de cea mai mare importanță în majoritatea celulelor, dar regiunea genomului care definește forma receptorului celulei B trebuie modificată rapid pentru ca receptorul celulei B să aibă șansa de a deveni mai bun în recunoașterea antigenului. interes (Meyer-Hermann et al., 2012). Aceste mutații sunt responsabile pentru capacitatea incredibilă a celulelor B de a recunoaște practic orice antigen pe care îl prezintă, făcând din sistemul imunitar adaptativ al mamiferelor unul dintre cele mai eficiente sisteme de identificare de învățare din lumea naturală.

Stephen Lindsly, Maya Gupta b, Cooper Stansbury, Indika Rajapakse

un Departament de Medicină Computațională și Bioinformatică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, Statele Unite

b Google Research, Mountain View, CA, Statele Unite ale Americii

c Departamentul de Matematică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, Statele Unite

În această lucrare, luăm în considerare dacă celulele B plasmatice șicelula B de memorieprocesele de generare pot fi interpretate ca încercând să satisfacă obiective specifice și, dacă da, putem enunța aceste obiective cu precizie? Împrumutăm idei standard din învățarea automată, unde este obișnuit să specificăm mai întâi un obiect matematic ideal de optimizat (cum ar fi minimizarea ratei de eroare așteptată a unui sistem de identificare învățat), apoi propunem algoritmi euristici care optimizează aproximativ acel obiectiv matematic. În mod similar, emitem ipoteza că, din cauza presiunilor evolutive, procesele AM ​​acționează ca euristici care optimizează aproximativ pentru obiective imunologice idealizate. Emitem ipoteza care ar putea fi acele obiective imunologice adaptabile evolutiv, apoi comparăm cât de bine diferite celule B satisfac aceste obiective atunci când se confruntă cu antigene cu mutații adverse prin simulări. Aceste constatări ne determină să propunem noi ipoteze cu privire la obiectivele implicite ale antrenării sistemului imunitar a celulelor B naive pentru a devenicelulele B de memorie.

Mai întâi, în Secțiunea 2, trecem în revistă modul în care celulele B naive sunt recrutate și antrenate pentru a deveni celule B plasmatice și prezentăm o ipoteză pentru obiectivele acestui antrenament matematic. În Secțiunea 3, luăm în considerare obiectivele de optimizare matematică ale procesului de instruire mai enigmatic care duce la generarea decelulele B de memorie. Definim antrenamentul celulelor B plasmatice sau antrenamentul celulelor B plasmatice ca fiind procesul de generare a celulelor B plasmatice din celule B naive în timpul AM. În mod similar, definim antrenamentul sau antrenamentul celulelor B de memoriecelulele B de memorieca proces de generare a celulelor B de memorie din celulele B naive în timpul AM. Ne testăm ipotezele prin simulări în secțiunea 4 și încheiem cu o discuție a întrebărilor deschise în secțiunea 5.

2. Antrenamentul celulelor plasmatice B

Analizăm procesul AM care antrenează celulele B naive pentru a deveni celule B plasmatice, apoi luăm în considerare ce criterii matematice ar fi putut evolua pentru a optimiza antrenamentul celulelor B plasmatice.

2.1. Maturarea prin afinitate a celulelor B plasmatice

AM începe prin recrutarea celulelor B naive cu o anumită afinitate inițială față de antigen către organele limfoide secundare. Aceste celule B naive, împreună cu celulele T folicular helper (TFH) și celulele dendritice foliculare, se concentrează în structuri temporare cunoscute sub numele de centre germinale (Fig. 1A) (Meyer-Hermann și colab., 2012; Tas și colab., 2016). Centrele germinale (GC) asigură că aceste celule sunt în apropiere, facilitând astfel mutația rapidă și evaluarea secvențelor receptorilor de celule B. În timpul AM, celulele B sunt evaluate de celulele TFH pentru afinitatea lor față de antigen prin durata interacțiunii dintre ele, pe baza prezentării antigenului de către celulele B (Mesin și colab., 2016; Murphy și Weaver, 2016). Dacă afinitatea inițială a unei celule B este mare, aceasta primește un semnal chimic de la celula TFH pentru a se muta într-o zonă separată a GC și a prolifera. În timp ce celula B proliferează, o secțiune specifică a genomului numită regiunea hipervariabilă este expusă la o enzimă, citidin deaminaza indusă de activare (AID) (Muramatsu și colab., 2000; Bannard și Cyster, 2017). AID poate dezamina citozina creând uracil, o nucleotidă care nu se găsește în mod normal în ADN. Operația care repară aceste modificări este predispusă la erori, ducând la mutații în secvența ADN (Martin și colab., 2015).

Procesul de deaminare și mutații în timpul reparației este denumit hipermutație somatică (SHM). După proliferare, celulele B revin în zona GC care conține celule TFH și sunt reevaluate pentru afinitatea lor față de antigen. Acest proces iterativ de proliferare, mutație și evaluare a afinității continuă până când celulele B au o afinitate suficient de mare față de antigen. În acest moment, celulele B se diferențiază în celule B plasmatice și încep să producă anticorpi care permit sistemului imunitar să elimine antigenul.

2.2. Maturarea afinității ca algoritm

Modelăm AM în algoritmul 1, pe care îl folosim pentru a simula AM în experimentele noastre. Simplificăm câteva probleme cunoscute sau incerte despre AM, detaliate în Subsecțiunea 2.3.

Fiecare secvență naivă de receptor de celule B este generată aleatoriu printr-un amestec combinatoriu al segmentelor sale de gene V, D, J și C, precum și prin diversitatea joncțională dintre aceste segmente (Sompayrac, 2019). Celulele B naive cuprind cel puțin 100 de milioane de posibilități (Sompayrac, 2019). Celulele B naive recrutate la un centru germinativ sunt celule care au deja unele afinități promițătoare față de antigenul a. SHM mută apoi nucleotidele într-o regiune a secvenței ADN cu o lungime de aproximativ 100 de perechi de baze (bp), ceea ce contribuie la definirea structurii receptorului celulei B (Martin și colab., 2015). Mutațiile din regiunea hipervariabilă sunt de 106 ori mai probabile decât mutațiile din afara acestei regiuni (Martin și colab., 2015). Mutațiile pot fi schimburi, inserții și ștergeri într-un spațiu categorial modelat ca fA; T; C; G;£g100, unde £ conotă o ștergere. Trebuie remarcat faptul că, deși spațiul combinatoriu al posibilelor mutații este mare, multe mutații specifice duc imediat la apoptoză. Optimizarea AM este paralelizată și distribuită peste G centre germinale, care din punct de vedere algoritmic pot fi considerate ca G procesoare paralele diferite. Modelăm diferiții centri germinali ca lucrând independent, deși ar putea exista semnale biochimice între ei. În practică, un organism se antrenează pentru mai multe antigeni independenți simultan, dar pentru simplitate, luăm în considerare câte un antigen la un moment dat.

2.3. Simplificări cunoscute ale algoritmului 1

Remarcăm că algoritmul 1 simplifică câteva caracteristici cunoscute ale AM. Considerăm că aceste simplificări sunt minore și că nu afectează concluziile majore ale acestei lucrări.

Modelăm algoritmul ca T iterații discrete, dar în practică, AM este un proces continuu care este parțial limitat în timp din cauza dezintegrarii antigenului și a presiunilor externe. Cu toate acestea, din cunoștințele noastre, nu există o limită exactă a numărului de diviziuni care poate apărea sau o cronologie exactă care trebuie îndeplinită în timpul AM. În plus, există șansa ca sistemul imunitar să nu găsească o soluție suficient de repede, provocând moartea gazdei. Deși recunoaștem că acest lucru se întâmplă în sistemul natural, nu este punctul central al simulării noastre. Prin urmare, folosim un număr fix de iterații ca o aproximare a limitelor de timp cu care se confruntă sistemul imunitar real. În plus, identificăm celulele B cu cea mai mare afinitate la sfârșitul simulării noastre ca celule B plasmatice pentru simplitate, dar celulele B plasmatice nu sunt selectate simultan la sfârșitul AM și este posibil să nu aibă cea mai mare afinitate absolută.

Înainte de a începe SHM, populația inițială de celule B poate fi suferită de o proliferare nedirecționată, ceea ce înseamnă că eșantionul aleatoriu inițial poate fi mai bine modelat ca grupuri aleatoare de celule B. Algoritmul 1 permite centrilor germinali să crească fără limite, deși rata de dispariție va tinde să limiteze dimensiunea populației în centrele germinale. În practică, dimensiunea centrelor germinative este, de asemenea, limitată de constrângeri de volum fizic și de resurse biochimice. Folosim o rată constantă de deces. dar există unele dovezi că probabilitatea decesului scade pe măsură ce afinitatea crește (Anderson și colab., 2009). Includem o versiune simplificată a acestui comportament, modificând probabilitățile de moarte ale celulelor B din centrul germinativ către celulele cu afinitate mai mică.

Celulele T măsoară afinitatea celulelor B din apropiere, deci există doar o anumită probabilitate ca o anumită celulă B să aibă afinitatea măsurată și că probabilitatea ca afinitatea unei celule B să fie măsurată este considerată a fi o funcție a organizării spațiale (care este indirect). afectate de afinitate) și afinitate directă. Afinitatea și proximitatea spațială a unei anumite celule B influențează probabilitatea acesteia de a fi selectată și indusă să prolifereze. Nu luăm în considerare organizarea spațială dintre celulele TaH și celulele B în mod explicit. Puterea semnalului de proliferare este, în general, proporțională cu afinitatea celulei B, astfel încât o celulă B cu afinitate mare este mai probabil să prolifereze de multe ori înainte de a reveni pentru o altă iterație a evaluării afinității (Mesin și colab., 2016; De Silva și Klein, 2015). Similar cu probabilitatea crescută de deces pentru o celulă B cu afinitate scăzută, declinăm selecția celulelor B pentru proliferare către celulele B cu afinitate mai mare.

Algoritmul 1 poate simplifica prea mult AM și în alte moduri de care nu suntem conștienți sau care nu sunt încă cunoscute.

2.4. Celulele plasmatice B sunt create pentru a optimiza afinitatea antigenului, având în vedere un timp limitat

AM este un proces care a fost de mult încadrat ca sistemul imunitar care acționează ca un algoritm global de optimizare care încearcă să găsească o celulă B care identifică cel mai bine un anumit antigen prin SHM (Theodosopoulos și Theodosopoulos, 2002). Adică, AM acționează ca și cum ar fi o euristică de rezolvat, unde a este un antigen dat, b este o celulă B din setul B al tuturor celulelor B posibile și s este funcția de afinitate care modelează calitatea blocării- și interacțiunea fizică și biochimică cheie a lui b și a. Rețineți că B este un spațiu categoric foarte mare definit de secvența de ADN cu lungime variabilă care codifică receptorul celulei B.

Totuși, obiectivul (1) nu recunoaște faptul că o celulă B plasmatică nu trebuie să fie o potrivire perfectă cu antigenul. De fapt, pare să existe o afinitate suficientă s, astfel încât odată ce o afinitate de s este atinsă, celula B este indusă să se diferențieze într-o celulă B plasmatică. Mai mult, sistemul imunitar este sub presiunea timpului pentru a produce astfel de celule B plasmatice cu afinitate suficient de mare cât mai repede posibil.

Therefore, we propose that a more realistic model of what the plasma B cell generation process is optimizing should also depend on the sufficient affinity t>0 și setul dat 多. de celule B naive inițiale în centrul germinativ. Pentru a capta presiunea timpului, modelăm mutațiile probabilistice ale celulelor B din centrul germinativ la fiecare iterație de timp discretă. Având în vedere o celulă B naivă b E, fie M(b)∈ o nouă celulă B aleatoare produsă de o singură mutație aleatoare a lui b. Fie M*(b)= M(M(..(M(b))..)) să desemneze celula B aleatoare generată după mutațiile Krandom ale lui b, astfel încât celula B aleatoare M(b) să poată fi oricare dintre celulele B accesibile prin Kmutările M ale celulei B inițiale b, cu probabilitățile corespunzătoare dependente de suma probabilității diferitelor căi de mutații care ar putea produce M* (b) începând de la b.

Apoi presupunem că procesul de selecție a celulelor B din plasmă este o euristică evoluată pentru a minimiza numărul de mutații K∈ necesare, astfel încât, în medie, K mutații aleatoare vor produce cel puțin o celulă B în centrul germinal cu o afinitate suficientă t față de antigen:

unde EI.] este operatorul standard de așteptare (medie) cu privire la posibilele rezultate ale variabilei aleatoare ponderate cu probabilitățile acestora. Acest obiectiv este în concordanță cu algoritmul nostru 1.

În mod clar, sistemul imunitar nu este o entitate sensibilă care formulează în mod explicit criteriile (2) și ulterior identifică o euristică pentru a o optimiza. Mai degrabă, emitem ipoteza că presiunile evolutive au fost selectate pentru un proces de generare a celulelor B plasmatice care optimizează mai bine (2).

3. Antrenamentul celulelor B de memorie

Similar cu celulele B plasmatice, celulele B de memorie sunt create în centrul germinal, dar există diferențe cheie în generarea acestor două tipuri de celule pentru a-și atinge obiectivele respective (Mesin și colab., 2016; Weisel și Shlomchik, 2017; Suan și colab. al, 2017). Mai întâi revizuim modul în care sunt create celulele B de memorie și apoi luăm în considerare criteriile pentru care sunt optimizate, în mod analog cu criteriile noastre (2) pentru celulele B plasmatice

3.1. Contextul celulelor B de memorie

În timp ce denumirea de celulă de memorie B poate invoca ideea că o celulă de memorie B este o copie pe termen lung a unei celule B din plasmă, adevărul este mai complicat. Celulele B de memorie nu sunt supuse întregului proces AM așa cum o fac celulele B plasmatice. De fapt, celulele B de memorie se caracterizează prin afinitatea lor relativ scăzută în comparație cu celulele B plasmatice și prin încărcare scăzută SHM (numărul de mutații colectate din SHM) (Suan et al, 2017). Acest lucru implică faptul că, în timp ce celulele B de memorie au inițial afinitate mare pentru un antigen în comparație cu repertoriul celulelor B naive, ele nu suferă AM până la nivelul celulelor B plasmatice și tind să aibă afinitate mai mică față de antigenul actual decât celulele B plasmatice.

Gena BACH2 joacă un rol important în dezvoltarea celulelor B de memorie în centrul germinal și în eventuala diferențiere a acestora (Suan et al, 2017: Shinnakasu et al, 2016). BACH2 este invers corelat cu ajutorul pe care îl primește o celulă B de la celulele Te, iar interacțiunile slabe rezultate cu celulele T permit ca expresia BACH2 să rămână ridicată. Critic,

relația dintre expresia BACH2 și celulele Tp permite un oarecare ajutor din partea celulelor T pentru supraviețuirea celulelor în centrul germinal, dar împiedică precursorul celulei B să intre în zona în care ar prolifera și muta prin SHM. Acest lucru duce la trei subseturi de celule B în centrul germinal: (1) celule B cu afinitate mare, care sunt selectate de celulele T pentru a prolifera și muta prin SHM și, în cele din urmă, conduc la diferențierea celulelor B plasmatice, (2) afinitate moderată B. celule (scăzut în comparație cu precursorii celulelor B plasmatice, ridicat în comparație cu celula B naivă medie) a căror selecție de către celulele Tw este temperată de BACH2, conducând la celule B de memorie și (3) celule B cu afinitate scăzută care primesc ajutor puțin sau deloc. din celulele Tw care conduc la apoptoză (Mesin și colab., 2020; Taylor și colab., 2015).

Celulele B de memorie sunt similare cu celulele B naive în ceea ce privește profilurile lor transcripționale, ceea ce le permite să circule liber în organism și să monitorizeze cazurile viitoare de antigene. În ciuda acestor asemănări, ele prezintă supraexpresie a genelor anti-apoptotice, ceea ce permite celulei B de memorie să trăiască perioade de timp extraordinar de lungi și, prin urmare, capacitatea de a recunoaște antigenele în viitor (Suan et al.2017).

3.2. Pentru ce sunt optimizate celulele B de memorie?

Dacă obiectivul sistemului imunitar ar fi memorarea prin memorare a receptorilor de celule B cu cea mai mare afinitate față de antigenul actual a, ne-am putea aștepta ca repertoriul de receptori de celule B de memorie să fie aproape identic cu repertoriul de receptori de celule B plasmatice, dar nu sunt. Alternativ, s-ar putea aștepta ca AM să profite de luxul de timp pe care îl are înainte de a avea nevoie de celulele B de memorie pentru a muta mai mult, astfel încât celulele B de memorie ar putea avea o afinitate și mai mare s(b, a) față de antigen decât celulele B plasmatice. , optimizând în continuare (1). Nici acesta nu pare să fie cazul. În timp ce ambele opțiuni ar trebui să fie fezabile din punct de vedere biologic, sistemul imunitar face ceva radical diferit pentru a crea celule B de memorie: selectează celulele B de memorie mai devreme în AM decât celulele B plasmatice și, astfel, celulele B de memorie au, în medie, o afinitate mai mică s(ba) decât celulele B plasmatice.

Pentru a explica de ce celulele B de memorie sunt atât de prost adaptate la antigenul curent a, propunem două ipoteze pentru funcția obiectivă pe care celulele B de memorie ar putea încerca să o optimizeze din punct de vedere euristic. Cele două ipoteze ale noastre decurg din rolul dublu al celulelor B de memorie (Dogan și colab., 2009; Weisel și Shlomchik, 2017). În primul rând, atunci când viitoarele încarnări ale antigenului atacă, celulele B de memorie sunt folosite ca atare pentru a se diferenția în celule B plasmatice și a eradica antigenul mutant. În al doilea rând, celulele B de memorie sunt utilizate pentru a începe încălzirea antrenamentului secundar al celulelor B plasmatice ale AM. De fapt, dovezile recente arată că o mare parte a celulelor B plasmatice din răspunsul secundar sunt celule B de memorie din primul răspuns, iar unele celule B de memorie sunt, de asemenea, folosite pentru a însămânța noile centri germinativi pentru a optimiza celulele B plasmatice de răspuns secundar ( Mesin și colab., 2020).

3.3. Antrenament pentru afinitatea cu un antigen mutant

Propunem că problema cheie pentru celulele B de memorie este că viitoarea instanță a antigenului pe care trebuie să-l atenueze este aproape sigur o mutație a antigenului original a. În momentul în care celulele B de memorie sunt create, viitorul antigen mutant a este necunoscut, dar îl putem caracteriza ca un antigen A cu mutație aleatorie. În această lucrare, folosim notația standard de probabilitate conform căreia o literă mare desemnează o variabilă aleatoare și litera sa mică corespunzătoare denotă realizarea acelei variabile aleatorii. De exemplu, dacă aruncați un zar cu șase fețe, valoarea aleatorie Xe {1,2..6} se referă la aruncarea zarului înainte de a-l privi, deoarece în acel moment știți doar probabilitatea celor șase valori ale sale, dar o dată. vezi aruncarea zarului, este o valoare deterministă xE {1,2....,6}.

Fie A un antigen aleatoriu extras dintr-o distribuție de probabilitate condiționată PA~ja care depinde de antigenul curent a și modelează probabilitatea unor eventuale mutații viitoare la a și probabilitatea ca o astfel de mutație să fie prezentată organismului gazdă în perioada de viață a celulele B de memorie selectate în timpul răspunsului imun la a. Dacă ar fi necesară doar o singură celulă de memorie B pentru un răspuns secundar, o generalizare logică a (1) ar fi selectarea unei celule B de memorie care va avea, în medie, afinitate ridicată față de antigenul A mutat aleatoriu.

Dacă toate mutațiile antigenului a sunt la fel de probabile și scorul de afinitate s a fost o funcție liniară plăcută, atunci soluția pentru (3) ar putea fi aceeași cu (1). Dar ne așteptăm să existe o asimetrie substanțială în probabilitatea diferitelor mutații antigene, așa că ne așteptăm ca soluția pentru (3) să fie diferită de soluția pentru (1). Acesta este același principiu ca și în celebrul citat Wayne Gretzky despre hochei, patinez unde va fi pucul, nu unde a fost.

Fig. 2 ilustrează criteriul din (4), arătând că diversitatea în celulele B de memorie ajută la acoperirea spațiului de mutații probabile ale antigenului original a. Criteriul (4) presupune o alegere fixă ​​de N, dar dacă ați putea optimiza și (4) pentru N, atunci ați prefera întotdeauna un număr mai mare N de celule B de memorie. Cu toate acestea, există, de asemenea, o presiune descendentă asupra azotului din cauza resurselor fizice necesare pentru a stoca și menține aceste celule și a presiunii timpului înainte ca antigenul să se descompună. Subliniem din nou că nu emitem ipoteza că celulele B de memorie înseși încearcă să optimizeze (4), mai degrabă decât presiunile evolutive ar fi preferat procesele de generare a celulelor B de memorie care au optimizat(4).

3.4. Optimizare pentru antrenamentul de pornire la cald pentru un antigen mutant

Nu vrem să sugerăm că celulele B de memorie se optimizează direct (5), ci mai degrabă că presiunile evolutive ar fi preferat procesele de selecție a celulelor B de memorie care optimizează mai bine (5). Scopul (4) și obiectivul (5) vor avea probabil soluții optime diferite, în funcție de probabilitatea de mutații diferite ale antigenului și celulelor B, deși același proces de selecție a celulelor B de memorie euristică s-ar putea descurca destul de bine la ambele obiective. Nu se știe încă cât de importante sunt celulele B de memorie pentru antrenamentul celulelor B plasmatice de răspuns secundar în centrii germinali, totuși unele dovezi arată că centrii germinali de răspuns secundar sunt formați din mai multe celule B naive decât ne-ar putea aștepta (Mesin și colab., 2020). ).

3.5. De ce celulele B de memorie nu sunt copii ale celulelor B plasmatice?

Atât (4) cât și (5) par să necesite cunoașterea distribuției probabilității PA~ a diferitelor mutații pe care le poate suferi antigenul și a distribuției probabilității PMK ðbÞ a unei celule B mutante după mutațiile K. Cu toate acestea, pentru multe alegeri simetrice de PA~ și PMK ðbÞ, distribuțiile exacte ar putea să nu conteze prea mult: sistemul imunitar ar putea obține ieftin o soluție aproximativă bună pentru (4) și (5) prin simpla copiere a celulelor B de memorie ale plasmei. celule B; nu pare să existe nicio restricție biochimică care să împiedice replicarea exactă. Cu toate acestea, celulele B de memorie par de fapt a fi selectate diferit de celulele B plasmatice. Prezentăm două ipoteze de ce.

Prima noastră ipoteză a fost deja introdusă în Secțiunea 3.3 și Fig.2: deoarece sistemul imunitar ajunge să selecteze un set de celule B de memorie în (4), este util să aveți mai multă diversitate în celulele B de memorie decât o obține prin copierea plasmei. celulele B. Celulele plasmatice B tind să fie mai puțin diverse deoarece sunt antrenate să optimizeze (1), care chiar și cu minime locale multiple în formă de sðb; aÞ le va limita diversitatea. Celulele B de memorie sunt mai diverse decât celulele B plasmatice, deoarece sunt selectate mai devreme în procesul de maturare. Credem că această diversitate este importantă pentru optimizarea afinității față de antigenul mutant conform (5), deoarece adevărata funcție de afinitate s este o funcție extrem de neliniară a secvențelor de aminoacizi ale celulei B b și ale antigenului a care decurg din proprietăți biochimice și fizice complexe. structuri cu lacăt și cheie (Carneiro și Stewart, 1994; Kilambi și Gray, 2017; Ambrosetti și colab., 2020)

A doua ipoteză a noastră este că obiectivul de pornire la cald (5) pentru centrii germinali secundari nu este bine optimizat de o copie a setului de celule B plasmatice, deoarece există dovezi că probabilitățile PMjb ale mutațiilor aleatoare ale celulelor B în SHM sunt asimetric: anumite mutații ale celulelor B sunt mult mai probabile decât altele. Acest lucru face ca unele celule B să fie un punct de pornire mai flexibil pentru pornirea la cald decât celulele B plasmatice originale, care pot avea probleme cu mutarea pentru a se potrivi cu noul antigen. Dovezile pentru PMjb asimetrice sunt că mulți cercetători au remarcat direcționarea preferențială AID a motivelor specifice (Martin și colab., 2015; Stavnezer, 2011; Chen și MacCarthy, 2017; Keim și colab., 2013). Deoarece mutațiile ar schimba, prin definiție, secvența specifică pe care AID-ul vizează, este rezonabil să deducem că prima mutație a acestei locații este mai ușoară decât cele viitoare. Odată ce secvența este schimbată, este mai puțin probabil ca AID să vizeze această locație. În general, țintirea preferențială a AID ar îngreuna ca această regiune să se transforme în continuare sau să se întoarcă înapoi la secvența originală.

Această asimetrie în probabilitatea deplasării în spațiul tuturor celulelor B prin mutații în timpul AM creează o deconectare între obiectivul celulelor B plasmatice (1) și obiectivul de a fi o soluție bună de pornire la cald pentru antrenamentul viitor al celulelor B plasmatice conform (5). ). În mod specific, o celulă B plasmatică ar fi putut face multe mutații dificil de inversat pentru a optimiza (1) pentru antigenul actual a. În schimb, celulele B alese de memorie par a fi sub-optimizate pentru a se potrivi cu antigenul actual a, dar presupunem că se pot muta mai ușor într-un răspuns secundar AM pentru a se potrivi mai bine cu viitorul antigen aleatoriu A~. În general, observăm că cât de bine se aliniază obiectivele (1), (4) și (5) depinde de simetria PA~; PMjb, iar neliniaritatea lui s.

4. Simulări

Folosim algoritmul AM (Algoritmul 1) pentru a modela modul în care celulele B plasmatice și celulele B de memorie sunt antrenate și arătăm prin două simulări că celulele B de memorie simulate sunt mai bune decât celulele B plasmatice simulate la optimizarea obiectivelor noastre ipotetice (4) și ( 5), oferind astfel dovezi că aceste obiective sunt rezonabile din punct de vedere biologic. Mai întâi demonstrăm mecanica maturizării afinității în răspunsurile imune primare simulate, apoi comparăm diferite condiții inițiale potențiale pentru răspunsurile imune secundare simulate.

Aceste simulări nu țin cont de toate problemele din lumea reală în joc, cum ar fi faptul că o mutație virală nu trebuie să dăuneze funcționalității virusului și problemele descrise în 2.3. În ciuda acestor limitări, susținem că aceste simulări surprind multe dintre problemele cheie necesare pentru a ilustra faptul că obiectivele noastre ipotetice sunt în concordanță cu diferența de antrenament al celulelor B cu plasmă și memorie. Codul complet pentru simulările noastre va fi disponibil la cerere.

4.1. Configurare simulare

Simulările noastre urmează algoritmul 1 pentru procesul AM. Inițializam un repertoriu naiv de celule B (10,000 celule) cu receptori de celule B care sunt reprezentați printr-o secvență aleatorie de 10-50 aminoacizi, în care fiecare aminoacid este desenat uniform în spațiul a 61 -codoni de oprire (creând o distribuție neuniformă peste aminoacizi). Simulăm antigenele ca secvențe derivate din secvențe antigenice cunoscute de ovalbumină de pui, lapte de bovină și grâu (Honma și colab. 1996; Liu și Sathe, 2018). Fiecare secvență antigenică are o lungime de 17 aminoacizi pentru consistență. Simulăm metrica de afinitate între o celulă B și antigen utilizând funcția standard de aliniere locală MATLAB, care găsește alinierea optimă între două secvențe folosind matricea BIOSUM50 și returnează un scor care reflectă cât de similare sunt două secvențe în această aliniere Henilkoff și Henikoff, 1992. Folosim acest scor ca măsură a afinității dintre receptorul celulei B și antigen pentru simplitate, dar rețineți că este doar o aproximare aproximativă a compatibilității structurale mai complexe dintre receptorul celulei B și un antifon.

Mutațiile celulei B în timpul AM sunt modelate în spațiul codonilor, unde codonii receptorului celulei B sunt înlocuiți cu una dintre cele 61 de posibilități de codoni. În timp ce SHM mută celulele B la un singur nivel de nucleotide, lucrul în spațiul codonului previne complicația adăugată a filtrării secvențelor de receptori a celulelor B fără sens. În plus față de înlocuirea codonilor, codonii din secvențele receptorilor de celule B pot fi inserati sau șterși. Inserțiile și delețiile sunt mai puțin probabil să apară decât schimbarea cu un alt codon, pe baza ratelor fiecărui tip de mutație observată la om (Gibbs și colab., 2003; 1000 Genomes Project Consortium et al., 2015; Zia și Moses, 2011). Codonii care definesc fiecare receptor al celulei B sunt aleși să sufere mutații aleatoriu, dar simulăm codonii care conțin citozine C ca fiind de 1 ori mai probabil să fie mutați decât codonii fără citozină, reflectând prejudecățile biologice față de motivele secvenței nucleotidice (Martin și colab. , 2015; Stavnezer, 2011; Chen și MacCarthy, 2017; Keim și colab., 2013). De asemenea, impunem o părtinire de tranziție între codoni, făcând unele schimburi mai probabile decât altele bazate pe o matrice de mutabilitate derivată din matricea BLOSUM50 (Henikoff și Henikoff, 1992; Veerassamy și colab., 2003).

Pentru simularea noastră inițială a unui răspuns imun adaptativ primar la un antigen (răspuns primar), selectăm aleatoriu 50 de celule B naive din repertoriul celulelor B din primele 1,000 din cele 10,000 naive. Repertoriul celulelor B în termeni de afinitate la respectivul antigen. Acest lucru reflectă recrutarea de celule B naive cu o anumită afinitate parțială de către celulele TFH la centrii germinali (Mesin și colab., 2016; Tas și colab., 2016). Aceste 50 de celule B „fondatoare” sunt apoi duplicate de 20 de ori pentru a forma o populație de centru germinativ de 1,000 celule, reflectând perioada de creștere a formării centrului germinal (Amitai și colab., 2017). Pentru fiecare iterație a simulării, 50 de celule B sunt selectate pentru proliferare și 50 de celule B sunt selectate pentru îndepărtare. Celulele B cu afinitate mai mare au o probabilitate de selecție mai mare pentru proliferare, în timp ce celulele B cu afinitate mai mică au o probabilitate de selecție mai mare pentru îndepărtare. Celulele B selectate pentru proliferare sunt duplicate și mutate, înlocuind toate celulele B selectate în timpul acestei iterații. Acest proces imită apoptoza celulelor B cu afinitate scăzută din lipsa ajutorului celulelor TFH și proliferarea celulelor B cu afinitate ridicată după ce au fost selectate de celulele TFH. Aceste mutații au posibilitatea să crească, să scadă sau să nu aibă niciun efect asupra afinității receptorilor celulelor B. De asemenea, impunem constrângeri asupra cărora pot apărea mutații pe o anumită iterație, simulând un proces de selecție negativ din cauza mutațiilor dăunătoare sau potențial periculoase. Întregul proces se repetă peste 100 de iterații.

Ca bază pentru ambele simulări 1 și 2, extragem 50 de celule în timpul primei jumătăți a simulării noastre de răspuns primar ca celule B de memorie simulate. Celulele sunt alese aleatoriu din percentila 25 de sus a celulelor B din centrul germinal. Alte 50 de celule sunt selectate la sfârșitul răspunsului primar pentru a reprezenta celulele B plasmatice, unde aceste celule prezintă cele mai mari 50 de scoruri de afinitate față de antigen. Aceasta reflectă o ușoară abatere de la algoritmul 1, deoarece nu cunoaștem pragul ta priori. Stabilim t pentru răspunsul secundar pe baza afinității celulelor plasmatice alese la sfârșitul răspunsului primar. După cum era de așteptat, celulele B de memorie simulate au o afinitate generală mai mică pentru antigen în comparație cu celulele B plasmatice, dar mai mare decât setul inițial de celule B naive.

Mutațiile noastre simulate ale antigenului pentru răspunsul secundar sunt derivate dintr-o schimbare aleatorie uniformă a oricăruia dintre codoni cu oricare altul (inclusiv, eventual, însuși, adică un no-op), care creează o distribuție neuniformă asupra aminoacizilor ca unii aminoacizi sunt codificați de mai mulți codoni. Mutațiile antigenului pot include, de asemenea, inserții sau deleții de codoni, cu probabilitate egală cu orice codon.

4.2. Simularea 1: Afinitate pentru un antigen mutant

O infecție secundară ar putea implica un antigen care a fost mutat sau un antigen care este similar cu un agent patogen înrudit. Simulăm modificările antigenului de la infecția primară la cea secundară, provocând mutații adverse în secvența noastră antigenică. În primul rând, generăm 1,000 mutații uniform aleatoare ale secvenței antigenului a. Mutațiile aleatoare pot fi o schimbare a oricărui aminoacid cu oricare altul, o inserție a oricărui aminoacid sau o ștergere a unui aminoacid. Dintre acele mutații candidate, o păstrăm pe cea care are cea mai scăzută afinitate medie (cel mai rău caz) la setul de 50 de celule B plasmatice din răspunsul primar, pentru a reflecta că o infecție secundară potențial periculoasă ar fi probabil de la o mutație mai provocatoare. Repetăm ​​acest proces aleatoriu de un total de K ori pentru a produce un antigen cu mutații K. Considerăm că acel antigen adversar este cel mai rău caz de realizare a lui P; din mutațiile candidate.

Testăm apoi diferitele populații de celule B prin scopul ipotetic al lui (4). Fig.3 arată afinitatea medie între antigenele cu mutații din ce în ce mai mari (ovalbumină de pui, lapte de bovină și grâu) cu mutații K=1.... 10 pentru diferite populații de celule la sfârșitul răspunsului primar a avut o medie de peste 100 de rulări independente (Honma și colab., 1996; Liu și Sathe, 2018). Figura 3 arată că celulele noastre B plasmatice simulate sunt cea mai bună alegere de maximizat(4) pentru un număr mic de mutații adverse, celulele noastre B de memorie simulate sunt cea mai bună alegere între mutațiile ~2-6, iar celulele B naive sunt cele mai bune. după multe mutații (7 plus ). Simulările noastre sunt prea simplificate pentru ca punctele specifice de tranziție să fie semnificative, dar susținem că oferă dovezi puternice că celulele B plasmatice probabil nu sunt optime pentru identificarea antigenelor substanțial mutate. Acest lucru poate sugera în plus că există o regiune în spațiul de mutație în care celulele B de memorie sunt mai utile decât celulele B plasmatice sau celulele B naive ca o condiție inițială pentru un răspuns secundar.

Emitem ipoteza că faptul că celulele B plasmatice nu au întotdeauna cea mai mare afinitate pentru antigenele mutante este determinat de o mai mare diversitate a celulelor B de memorie și a celulelor B naive. În timp ce mutațiile apar în spațiul ADN, diversitatea relevantă este în spațiul fizic și biochimic neliniar rezultat care definește afinitatea față de antigen. Măsurarea aproximativă a diversității celulelor B în fiecare populație folosind asemănările BLOSUM perechi din fiecare set arată diferențe substanțiale de diversitate, celulele B plasmatice având o asemănare medie BLOSUM în cadrul setului de 46, celulele B de memorie având o medie mult mai mică în cadrul setului. Asemănarea BLOSUM de ~ 27 și celulele B naive având o asemănare BLOSUM și mai mică în cadrul setului de ~ 9 (de la un răspuns primar reprezentativ).

4.3. Simularea 2: Mutații necesare pentru antrenamentul celulelor B plasmatice cu răspuns secundar

În această simulare, comparăm cât de bine se comportă cele trei tipuri de celule B ca semințe pentru centrul germinal al răspunsului secundar. Imităm un antrenament de răspuns secundar al unui nou set de celule B plasmatice optimizate pentru afinitate mare pentru un antigen mutant (descris în Simularea 1). Inițializam optimizarea celulelor B plasmatice de răspuns secundar cu una dintre cele trei opțiuni: (i) celulele B plasmatice N=50 generate în responsabilitatea principală pentru antigenul original a, (ii) memoria N=50 Celulele B generate în responsabilitatea principală pentru antigenul original a sau (i)N=50 celule B naive. Populam centrul germinativ într-un mod identic cu răspunsul primar, folosind cele trei seturi de 50 de celule B ca noile noastre celule fondatoare. Ca și în răspunsul primar, celulele B naive sunt aleatorii, dar alese să aibă o anumită afinitate inițială față de antigenul acum mutat pentru a simula recrutarea către centrul germinal. Fiecare dintre acești trei centri germinali de răspuns secundar suferă AM într-un mod identic cu răspunsul primar.

Fig.4 sunt exemple reprezentative de simulări multiple de răspuns secundar, având în vedere același răspuns primar și aceleași mutații K=1.....10 pe antigenul laptelui de bovine (Liu și Sathe, 2018) . Mai exact, arată afinitatea medie a celulelor cu cea mai mare afinitate de 0,05% peste 100 de iterații în răspunsurile secundare. Fig.4 evidențiază că pentru doar una sau două mutații de antigen, celulele B plasmatice tind să aibă cea mai mare afinitate inițială pentru antigenul mutant. Pentru trei sau mai multe mutații adverse, celulele B naive și de memorie sunt condiții inițiale mai bune pentru răspunsul secundar decât celulele B plasmatice de răspuns primar și ating o afinitate de t în mai puține iterații (Fig.4 și 5).Fig.4 transmite, de asemenea, modul în care celulele B naive de răspuns secundar recrutate tind să aibă o afinitate inițială mai mare față de antigenul mutant decât celulele B plasmatice de răspuns primar sau celulele B de memorie odată ce antigenul a fost suficient mutat. Acest lucru era de așteptat, dar am fost surprinși de cât de puține mutații au fost necesare pentru ca celulele B naive să aibă cea mai mare afinitate la prima iterație a răspunsului secundar. Acesta este. pentru relativ puține mutații de codon în noul antigen, găsim dovezi empirice că însămânțarea unui răspuns secundar cu celule B în principal din repertoriul naiv este o strategie avantajoasă. Nu am fost capabili să simulăm o regiune în spațiul de mutație în care celulele B de memorie din răspunsul primar au avut în mod constant cea mai mare afinitate la prima iterație a răspunsului secundar, probabil din cauza variației considerabile între răspunsurile secundare simulate.

În mod similar, Fig. 5 arată numărul mediu de iterații pentru plasmă, memorie și celulele B naive pentru a ajunge la t simulări generale de răspuns secundar pentru toți cei trei antigeni. Numărul de iterație, unde pragul t este atins, este mediat pe toate simulările de răspuns secundar pentru 50 de simulări independente ale responsabilității primare pentru fiecare antigen. Din nou, simulările noastre nu au arătat o regiune a spațiului de mutație în care celulele B de memorie au fost în mod constant cele mai bune condiții de pornire la cald. Am constatat că acest lucru persistă în mai multe perfecționări ale simulării noastre, sugerând că această constatare ar putea să nu fie un artefact al unei simulări prea grosiere. Emitem ipoteza că acest lucru se datorează selecției celulelor B naive pentru centrul germinal secundar care este părtinită pentru a avea o anumită afinitate inițială pentru antigenul mutant (așa cum este descris în simularea răspunsului primar). Adică, celulele B naive din Fig. 4 sunt selectate pentru afinitatea inițială pentru a, în timp ce celulele B de memorie și plasmă derivate din celulele B naive sunt selectate pentru a avea o anumită afinitate inițială pentru antigenul original a (Fig. 3). Am suspectat inițial că părtinirea noastră de afinitate pentru selecția celulelor naive era prea puternică, dar atât celulele B naive, cât și cele cu memorie sunt recrutate simultan în centre germinale secundare reale pentru a avea cele mai bune șanse de a crea celule B plasmatice noi. De fapt, dovezile experimentale recente sugerează că centrele germinale de răspuns secundar sunt formate din mai multe celule B naive decât se credea anterior (Mesin et al, 2020). De asemenea, este posibil să existe un regim de mutație a antigenului pentru care celulele B de memorie sunt într-adevăr mai eficiente decât celulele B naive pentru pornirea la cald, dar simulările noastre nu au fost suficient de realiste pentru a-l capta.

Remarcăm că simulările de răspuns secundar necesită adesea mai mult de 100 de iterații pentru a atinge pragul de afinitate t din simularea lor primară corespunzătoare. Când calculăm numărul mediu de iterații pentru a ajunge la t în Fg.5, setăm aceste cazuri la numărul maxim de iterații de 100. Emitem ipoteza că acest fenomen are loc deoarece mutațiile adversare ale lui d pot crea o problemă mai dificilă pentru centrul germinativ simulat. a rezolva. Adică, mutațiile pot fi orientate în mod specific către zonele potențiale slabe din spațiul probabilității de mutație ca urmare a obiectivelor de supraviețuire ale antigenului.

5. Concluzii și întrebări deschise

Am emis ipoteza că rolul dublu al celulelor B de memorie poate fi captat de două obiective (4) și (5) și că aceste obiective nu ar fi la fel de bine optimizate prin copierea celulelor B din plasmă care sunt antrenate pentru (1), datorită lor. supraajustarea antigenului original. Simulările noastre, deși limitate, oferă dovezi puternice că celulele B plasmatice nu s-ar optimiza (4) sau (5) odată ce antigenul a suferit suficiente mutații adverse. Credem că această suboptimalitate a celulelor B plasmatice împotriva antigenelor mutante oferă un rol pentru diferitele mecanisme de selecție utilizate pentru celulele B de memorie.

Simulările noastre arată o gamă limitată de mutații antigene asupra cărora celulele noastre B de memorie simulate pot fi optime; pentru mutații substanțiale, arătăm că celulele B naive aleatorii pot funcționa și mai bine. Din punct de vedere biologic, această concluzie este susținută de descoperirile recente privind răspunsurile imune adaptative secundare, în care celulele B naive alcătuiesc marea majoritate a celulelor B din centrele germinale secundare (Mesin și colab., 2020). În schimb, celulele B de memorie sunt adesea folosite pentru a se diferenția direct în celule B plasmatice, mai degrabă decât să sufere o hipermutație somatică suplimentară (Mesin și colab., 2020). Celulele plasmatice B sunt o soluție unică și sunt foarte supraadaptate la antigenul actual de interes. Celulele de memorie B oferă o soluție mai aproximativă pentru antigenul actual, care este păstrat în organism pentru a recunoaște antigenii viitori cu caracteristici similare. Dacă un viitor antigen este atât de diferit de ceea ce a fost întâlnit anterior de sistemul imunitar încât nicio celule B de memorie nu îl poate identifica, o nouă soluție se formează de la zero folosind celule B naive.

Celulele B de memorie joacă două roluri, atât diferențierea în celule B plasmatice, cât și reinițializarea centrilor germinali, dar aceste roluri pot fi jucate de subpopulații distincte (Dogan et al.2009; Weisel și Shlomchik, 2017). Aceste subpopulații distincte de celule B de memorie ar fi putut rezulta din procese AM distincte sau modificări ale procesului AM de-a lungul intervalului de timp AM pe care nu le-am modelat în mod explicit în algoritmul nostru 1 (Weisel et al, 2016). Astfel, cele două obiective ale celulelor B de memorie din (4) și (5) se pot aplica populațiilor independente de celule B de memorie. Aici am investigat un model simplificat, în care celulele B de memorie au fost considerate un grup unificat. Cu toate acestea, nu am reușit să arătăm prin simulări un regim în care celulele B de memorie au fost în mod clar mai bune decât celulele B naive secundare pentru a reinițializa răspunsul germinal secundar. Rezultatele noastre sugerează că această sarcină de reinițializare ar putea fi un rol mai slab sau mai rar al celulelor B de memorie. Aceste rezultate se aliniază cu dovezile experimentale recente că celulele B de memorie observate în mod similar au fost mai puțin răspândite în centrele germinale secundare decât se presupunea anterior (Mesin și colab., 2020). Cu toate acestea, chiar dacă celulele B de memorie nu sunt întotdeauna necesare pentru răspunsul secundar, s-ar putea ca în unele cazuri să fie foarte importante pentru pornirea la cald, care ar putea încă exercita presiune evolutivă asupra procesului lor de selecție. Presiunile evolutive asupra selecției celulelor B de memorie în natură nu sunt cunoscute, dar pot fi elucidate prin integrarea simulărilor computaționale și a experimentelor biologice. Monitorizarea activă a afinității celulelor B în timpul maturizării afinității, precum și detectarea când și de ce celulele GC B devin celule B de memorie, poate ajuta la dezvoltarea unor modele mai precise și mai complexe în viitor.