Apr 29, 2023
Plasmodium falciparum의 클로로퀸 저항성 진화는 추정 아미노산 수송체 AAT1에 의해 매개됩니다.
자연 미생물학
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말라리아 기생충은 성장을 위해 기생충 세포질로 수출하기 위해 소화 액포에서 숙주 헤모글로빈을 펩티드와 아미노산으로 분해합니다. 이 과정을 방해하는 것은 여러 항말라리아 약물의 작용 방식의 핵심입니다. 소화 액포막에 위치한 클로로퀸(CQ) 저항성 수송체인 pfcrt의 돌연변이는 열대열원충(Plasmodium falciparum)에 CQ 저항성을 부여하고 일반적으로 기생충 건강에도 영향을 미칩니다. 그러나 CQ 저항성의 진화에서 다른 기생충 유전자좌의 역할은 불분명합니다. 여기에서 우리는 두 번째 액포 수송체가 저항과 보상 진화 모두에서 중요한 역할을 한다는 것을 입증하기 위해 인구 유전체학, 유전자 교배 및 유전자 편집의 조합을 사용합니다. 감비아 기생충에 대한 종단적 게놈 분석을 통해 pfcrt1 K76T 변종과 병행하여 1984년에서 2014년 사이에 빈도가 0%에서 97%로 증가한 추정 아미노산 수송체(pfaat1) 변종 S258L에 대한 선택의 시간적 특징이 밝혀졌습니다. 기생충 유전 교배는 CQ 처리에 의해 선택되는 pfaat1을 포함하는 염색체 6 정량적 특성 유전자좌를 확인했습니다. 유전자 편집을 통해 pfaat1 S258L은 CQ 저항성을 강화하지만 체력은 감소하는 반면, 일반적인 동남아시아 다형성인 pfaat1 F313S는 체력을 회복하면서 CQ 저항성을 감소시키는 것으로 나타났습니다. 우리의 분석은 CQ 저항성 진화의 숨겨진 복잡성을 드러내며, 이는 pfaat1이 저항성 진화 역학의 지역적 차이의 기초가 될 수 있고 아미노산과 약물 수송 사이의 균형을 조작하여 기생충 저항성 또는 체력을 조절할 수 있음을 시사합니다.
미생물 병원체의 약물 저항성은 통제 노력을 복잡하게 만듭니다. 따라서 유전적 구조와 저항성 진화의 복잡성을 이해하는 것은 저항성 모니터링과 개선된 치료 전략 개발에 매우 중요합니다. 말라리아 기생충의 경우, 지난 반세기 동안 5가지 종류의 항말라리아 약물을 배치한 결과 약물 저항성과 관련된 잘 특성화된 경성 및 연성 선택적 청소가 이루어졌으며, 전 세계적으로 확산되고 지역적으로 저항이 발생하여 약물 저항 대립 유전자가 전 세계에 걸쳐 발생했습니다. Plasmodium falciparum1,2,3의 범위. 클로로퀸(CQ) 단독요법은 지난 세기 말라리아를 근절하려는 야심찬 계획에서 중심적인 역할을 했습니다. CQ에 대한 저항성은 1957년 동남아시아(SEA)에서 처음 관찰되었으며, 이후 1970년대 후반부터 아프리카 전역에 도착하여 확산되어 이 야심 찬 전 세계적 박멸 노력의 종식에 기여했습니다4.
CQ에 대한 저항성은 집중적으로 연구되었습니다. CQ 저항성 수송체 유전자(pfcrt, 염색체(chr.) 7)는 원래 CQ 저항성 SEA 기생충과 침팬지 숙주에서 생성된 CQ 민감성 남미 기생충 사이에서 수행된 P. falciparum 유전적 교차를 사용하여 확인되었습니다5,6. 20년간의 집중적인 연구를 통해 약물 저항성7,8에서 클로로퀸 저항성 수송체(pfCRT)의 기계적 역할, 소화액포 막에서의 위치, 소화액포에서 세포질로 짧은 펩타이드를 운반하는 자연적 기능이 밝혀졌습니다9. CQ는 소화 액포의 헤모글로빈 소화를 방해하여 헤모글로빈 소화의 독성 부산물인 헤모가 불활성 헤모조인 결정으로 전환되는 것을 방지하여 기생충을 죽입니다. pfCRT에서 CQ 저항성 돌연변이를 운반하는 기생충은 CQ를 약물 작용 부위에서 멀리 떨어진 식포 밖으로 운반합니다7,8. pfcrt K76T 단일 염기 다형성(SNP)은 CQ 저항성에 대한 분자 마커로 널리 사용되는 반면, pfcrt 내의 추가 변종은 CQ11 및 기타 퀴놀린 약물에 대한 저항성 수준을 조절하고 관련 피트니스 비용을 결정합니다. 식품 액포 막에 위치한 두 번째 수송체인 다약제 저항성 수송체(pfmdr1)의 돌연변이가 일부 유전적 배경에서 CQ 저항성을 조절하는 것으로 나타났지만14 CQ 저항성 진화에서 다른 유전자의 역할은 불분명합니다. 이 기사에서 우리는 인구 유전체학, 실험적 유전자 교배 및 유전자 편집의 조합을 사용하여 CQ 저항성 진화에 대한 추가 기생충 유전자좌의 기여를 이해하려고 했습니다.
2%), we retained 16,385 biallelic SNP loci from 321 isolates (1984 (134), 1990 (13), 2001 (34), 2008 (75) and 2014 (65)). The pfcrt K76T mutation associated with CQ resistance increased from 0% in 1984 to 88% in 2014. Notably, there was also rapid allele frequency change on chr. 6: the strongest differentiation is seen at an S258L mutation in a putative amino acid transporter, pfaat1 (PF3D7_0629500, chr. 6), which increased during the same time period from 0% to 97% (Fig. 1a). Assuming a generation time (mosquito to mosquito) of 6 months for malaria parasites, these changes were driven by selection coefficients of 0.18 for pfaat1 S258L, and 0.11 for pfcrt K76T (Extended Data Fig. 1). Both pfaat1 S258L and pfcrt K76T mutations were absent in 1984 samples, but present in 1990, suggesting that they arose and spread in a short time window. Both pfaat1 and pfcrt showed similar temporal haplotype structures in Gambia (Extended Data Fig. 2). These were characterized by almost complete replacement of well-differentiated haplotypes at both loci between 1984 and 2014. During this period, we also observed major temporal changes in another known drug resistance locus (pfdhfr) (chr. 4)16 (Fig. 1b). That these rapid changes in allele frequency occur at pfcrt, pfaat1 and pfdhfr, but not elsewhere in the genome (Fig. 1b), provides unambiguous evidence for strong directional selection./p>30 and supported ≥5 reads per allelic variant were retained. SNPs with minor allele frequency <2% were removed from our analysis. We also removed samples with >10% genotypes missing. In the final dataset, there were in total 16,385 biallelic SNP loci and 321 isolates (1984 (134), 1990 (13), 2001 (34), 2008 (75) and 2014 (65)). The complexity of infection (monogenomic or polygenomic) was estimated as the inbreeding coefficient Fws from the merged VCF file using R package Biomix. The short-read sequence data analysed are listed in Supplementary Table 1./p>90% IBD./p>5 were considered as regions of interest./p> 0.90) and >50% of SNP loci genotyped were included for further analysis. A total of 4,051 samples remained after filtration (Supplementary Table 2). Non-biallelic SNPs and heterozygous variant calls were further removed from the dataset. We then extracted genotype data at pfaat1 and pfcrt gene regions and calculated the allele frequencies (Fig. 2a)./p>100× genome coverage per sample./p> 20 (ref. 57). Once a QTL was detected, we calculated an approximate 95% confidence interval using Li's method58 to localize causative genes./p> 
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