The mutational landscape of SARS-CoV-2 variants diversifies T cell targets in an HLA supertype-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The rapid, global dispersion of SARS-CoV-2 since its initial identification in December 2019 has led to the emergence of a diverse range of variants. The initial concerns regarding the virus were quickly compounded with concerns relating to the impact of its mutated forms on viral infectivity, pathogenicity and immunogenicity. To address the latter, we seek to understand how the mutational landscape of SARS-CoV-2 has shaped HLA-restricted T cell immunity at the population level during the first year of the pandemic, before mass vaccination. We analyzed a total of 330,246 high quality SARS-CoV-2 genome assemblies sampled across 143 countries and all major continents. Strikingly, we found that specific mutational patterns in SARS-CoV-2 diversify T cell epitopes in an HLA supertype-dependent manner. In fact, we observed that proline residues are preferentially removed from the proteome of prevalent mutants, leading to a predicted global loss of SARS-CoV-2 T cell epitopes in individuals expressing HLA-B alleles of the B7 supertype family. In addition, we show that this predicted global loss of epitopes is largely driven by a dominant C-to-U mutation type at the RNA level. These results indicate that B7 supertype-associated epitopes, including the most immunodominant ones, were more likely to escape CD8+ T cell immunosurveillance during the first year of the pandemic. Together, our study lays the foundation to help understand how SARS-CoV-2 mutants shape the repertoire of T cell targets and T cell immunity across human populations. The proposed theoretical framework has implications in viral evolution, disease severity, vaccine resistance and herd immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».