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Enregistrement W3113347802 · doi:10.1101/2020.12.15.422843

Immune selection suppresses the emergence of drug resistance in malaria parasites but facilitates its spread

2020· preprint· en· W3113347802 sur OpenAlexaff
Alexander O. B. Whitlock, Jonathan J. Juliano, Nicole Mideo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPopulationImmune systemTransmission (telecommunications)ImmunityMalariaSelection (genetic algorithm)Drug resistanceDisruptive selectionSelective sweepAcquired immune systemResistance (ecology)Evolutionary biologyNatural selectionVirologyImmunologyGeneticsEcologyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although drug resistance in Plasmodium falciparum typically evolves in regions of low transmission, resistance spreads readily following introduction to regions with a heavier disease burden. This suggests that the origin and the spread of resistance are governed by different processes, and that high transmission intensity specifically impedes the origin. Factors associated with high transmission, such as highly immune hosts and competition within genetically diverse infections, are associated with suppression of resistant lineages within hosts. However, interactions between these factors have rarely been investigated and the specific relationship between adaptive immunity and selection for resistance has not been explored. Here, we developed a multiscale, agent-based model of Plasmodium parasites, hosts, and vectors to examine how host and parasite dynamics shape the evolution of resistance in populations with different transmission intensities. We found that selection for antigenic novelty (“immune selection”) and within-host competition both suppressed the evolution of resistance in high transmission settings. We show that high levels of population immunity increased the strength of immune selection relative to selection for resistance. As a result, immune selection delayed the evolution of resistance in high transmission populations by allowing novel, sensitive lineages to remain in circulation at the expense of common, resistant lineages. In contrast, in low transmission populations, we observed that common, resistant strains were able to sweep to high population prevalence without interference. Additionally, we found that the relationship between immune selection and resistance changed when resistance was widespread in the population. Once resistance was common enough to be found on many antigenic backgrounds, immune selection stably maintained resistance in the population because resistance was able to proliferate, even in untreated hosts, when it was linked to a novel epitope. The results of our simulations demonstrate that immune selection plays a major role in observed dynamics of resistance evolution. Author summary Drug resistance in the malaria parasite, Plasmodium falciparum , presents an ongoing public health challenge, but aspects of its evolution are poorly understood. Although antimalarial resistance is common worldwide, it can typically be traced to just a handful of origins. Counterintuitively, although Sub Saharan Africa bears 90% of the global malaria burden, resistance typically originates in regions where transmission intensity is low. In high transmission regions, infections are genetically diverse, and hosts have significant standing adaptive immunity, both of which are known to suppress frequency of resistance within infections. However, interactions between immune-driven selection, transmission intensity, and resistance have not been investigated. Using a multiscale, agent-based model, we found that high transmission intensity slowed the evolution of resistance in two ways. First, it intensified competition, allowing sensitive lineages to suppress resistant lineages. Second, high population immunity selected for antigenic novelty, which interfered with selection for resistance. However, once resistance was at a high frequency, immune selection maintained it in the population at a high prevalence. Our findings provide a novel explanation for observations about the origin of resistance and demonstrate that adaptive immunity is a critical component of selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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