Bioinformatische und -statistische HCV-Sequenzanalyse
Final Report Abstract
Dieses Teilprojekt beschäftigte sich mit Resistenz- und Escapemechanismen gegenüber Interferon, Ribavirin und direkt antiviralen Substanzen (DAAs), insbesondere Proteaseinhibitoren, sowie der Charakterisierung neuer molekularer Targets für „Small Molecule Compounds“. Ein wesentlicher Aspekt war die Entwicklung bioinformatischer Methoden zur Analyse von umfangreichen Datensätzen aus Next-Generation Sequenzierung (NGS). In diesem Zusammenhang wurde am MPII die Sequenzanalysesoftware Virana entwickelt, welche über ein Back-End mit Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens verfügt und die Identifikation von viralen Resistenzvarianten automatisiert. Bereits bekannte sowie von Virana identifizierte Resistenzvarianten stehen in dem frei verfügbaren Web-Service geno2pheno [HCV] (http://hcv.geno2pheno.org/) insbesondere für Anwender aus der Medizin zur Verfügung, um eine optimierte Therapie mit DAAs zu unterstützen. Mittels statistischer Lernverfahren und des hier entwickelten Software-Frameworks konnten aus Deep-Sequencing Daten in Kooperation mit den Teilprojekten 2 und 9 mutagenetische Effekte von Ribavirin in der Monotherapie HCV Genotyp 1-infizierter Patienten nachgewiesen werden, sowie detaillierte mechanistische Studien zur sogenannten error catastrophe veröffentlicht werden. Außerdem konnten komplexe Muster an Minoritätsvarianten beim Escape unter DAA-Therapie identifiziert werden. In Kooperation mit Teilprojekt 6 wurden in silico Werkzeuge zur Analyse molekularer Mechanismen mittels Residue-Interaction-Networks (RINs) entwickelt (RINalyzer und RINerator; http://www.rinalyzer.de/). Diese wurden bereits erfolgreich zur Charakterisierung von molekularen Resistenzmechanismen bei Proteaseinhibitoren sowie zur Charakterisierung von Mechanismen bei RNA Replikation und viralem Assembly eingesetzt. Die genotypischen und phänotypischen Resistenzdaten wurden aus dem Zentralprojekt der KFO, sowie den Teilprojekten 2 und 9 zur Verfügung gestellt. Um bisher unbekannte Majoritätsvarianten und alternative Escape-Mechanismen gegenüber Proteaseinhibitoren zu identifizieren, wurden weiterhin NS3-Sequenzen aus öffentlich zugänglichen Datenbanken (euHCVdb, Los Alamos) analysiert. Dabei wurden bisher nicht beschriebene Polymorphismen in der Substratbindungstasche der Protease identifiziert, deren Einfluss auf Resistenz und virale Fitness untersucht, sowie die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen aufgeklärt. Weitere Projekte beschäftigten sich mit dem HCV nicht-Strukturprotein 4B, insbesondere der Identifikation und Charakterisierung neuer funktioneller Motive, der HCV-Rezeptorinteraktion mit dem Wirtsfaktor CD81 auf B-Lymphozyten über das Hüllprotein E2, sowie dem 2’ 5’ OAS/RNaseL System im Zusammenhang mit der Interferonantwort von Hepatozyten. Weiterhin wurden in einem Folgeprojekt Daten zu HCV p7 und Amantadin veröffentlicht.
Publications
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