流感疫苗更新再提速：仅用基因序列就能精准预判毒株抗原变异

一、研究背景：快速识别H1N1pdm09抗原变异株

2009年甲型H1N1流感大流行后，H1N1逐渐成为季节性流感病毒，并在持续传播过程中不断发生遗传和抗原变化。由于血凝素HA是宿主抗体识别的重要靶点，其氨基酸变化可能造成抗原漂移，使既往免疫形成的保护作用下降，因此流感疫苗株需要根据流行病毒的抗原特征不断更新。目前血凝抑制试验（HI）仍是评价流感病毒抗原性的主要方法，但实验过程耗时、工作量较大，难以快速评价不断积累的大量病毒序列。已有不少计算方法用于H3N2病毒的抗原性预测，而针对H1N1pdm09的模型相对较少，其2009年以来的抗原演化过程也缺乏系统分析。基于这一问题，作者在原有PREDAC-H1模型基础上建立了PREDAC-H1pdm，希望仅利用病毒序列较快判断不同病毒株之间的抗原关系，并进一步分析H1N1pdm09的抗原演化规律。

二、模型构建：结合抗原表位和理化特征预测抗原关系

PREDAC-H1pdm首先要解决的问题，是判断任意两株病毒在抗原性上属于相似还是不同。作者采用既往季节性H1N1的HI实验数据构建训练集，经过数据质量筛选后得到239对抗原相似病毒和336对抗原变异病毒；2009年后的H1N1pdm09数据则主要来自WHO报告，共获得267对具有明确抗原关系的病毒，其中145对抗原相似、122对抗原不同。模型没有简单依据HA序列差异数量进行判断，而是加入了与抗原—抗体相互作用密切相关的特征，包括5个已知HA抗原表位、氨基酸疏水性、体积、电荷、极性和可及表面积，以及受体结合区域和糖基化等信息，并利用朴素贝叶斯分类器进行预测。为了适应H1N1pdm09，作者重新整理了训练数据，并根据其HA结构重新定义抗原表位，使模型能够更准确地反映大流行后H1N1病毒的抗原特征。

三、预测结果：模型对抗原变异株具有较高识别能力

原有H1N1模型直接用于H1N1pdm09时，预测准确率为71.5%，敏感度和特异度分别为74.6%和69.0%。经过训练数据和抗原表位定义调整后，新模型的准确率提高到80.9%，敏感度达到91.8%，特异度为71.7%，AUC也由0.73提高至0.79，说明模型尤其擅长识别真正发生抗原改变的病毒株。部分被模型判断为抗原变异、但雪貂HI实验仍显示相似的病毒，在人接种疫苗后的血清中实际上已经出现抑制能力下降。例如含S183P以及D187A、Q189E等突变的病毒株就出现了这种情况。因此，部分所谓“假阳性”并不一定完全是模型错误，也可能反映雪貂血清与人群免疫反应之间存在差异。作者认为，PREDAC-H1pdm能够作为传统HI实验的补充，用于从大量病毒序列中快速筛选值得进一步进行血清学评价的抗原变异株。

四、抗原进化：五个抗原簇呈现不同的演化路线

在预测病毒两两之间抗原关系的基础上，进一步建立抗原相关网络，并利用MCL算法将抗原性相近的病毒划分为不同抗原簇。最终，2009年以后H1N1pdm09可分为CA09、BR18、GD19、VI19和Minor五个主要抗原簇。CA09主要流行于2009—2016年，BR18在2017年左右出现并逐渐成为优势簇；2019年以后GD19、VI19和Minor开始共同流行，其中Minor持续时间较短，而GD19和VI19成为后期较重要的两个抗原群体。对不同抗原簇间的氨基酸变化进一步比较发现，很多特异性突变集中在HA的Sa、Sb抗原表位以及受体结合区域。例如GD19主要表现为Sb区域的D187A和Q189E等变化，VI19则更多出现Sa区域的N156K和L161I，同时二者都出现了RBD附近的N129D。与早期季节性H1N1更偏向Sb表位不同，H1N1pdm09的抗原进化更多涉及Sa表位，提示两类H1N1病毒可能存在不同的抗原进化偏好。

参考文献

[1] Liu M, Liu J, Song W, Peng Y, Ding X, Deng L, Jiang T. Development of PREDAC-H1pdm to model the antigenic evolution of influenza A/(H1N1) pdm09 viruses. Virol Sin. 2023 Aug;38(4):541-548. doi: 10.1016/j.virs.2023.05.008. Epub 2023 May 19. PMID: 37211247; PMCID: PMC10436056.