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La evolución de los genes inmunes está asociada con la Peste Negra

May 28, 2023May 28, 2023

Nature, volumen 611, páginas 312–319 (2022)Citar este artículo

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Las enfermedades infecciosas se encuentran entre las presiones selectivas más fuertes que impulsan la evolución humana1,2. Esto incluye el mayor evento de mortalidad en la historia registrada, el primer brote de la segunda pandemia de peste, comúnmente llamada Peste Negra, que fue causada por la bacteria Yersinia pestis3. Esta pandemia devastó Afro-Eurasia, matando hasta el 30-50% de la población4. Para identificar loci que pueden haber estado bajo selección durante la Peste Negra, caracterizamos la variación genética alrededor de genes relacionados con el sistema inmunológico de 206 extractos de ADN antiguos, provenientes de dos poblaciones europeas diferentes antes, durante y después de la Peste Negra. Los loci inmunes están fuertemente enriquecidos para sitios altamente diferenciados en relación con un conjunto de loci no inmunes, lo que sugiere una selección positiva. Identificamos 245 variantes que están altamente diferenciadas dentro del conjunto de datos de Londres, cuatro de las cuales se replicaron en una cohorte independiente de Dinamarca y representan los candidatos más fuertes para la selección positiva. El alelo seleccionado para una de estas variantes, rs2549794, está asociado con la producción de un transcrito ERAP2 de longitud completa (frente a truncado), variación en la respuesta de citoquinas a Y. pestis y mayor capacidad para controlar Y. pestis intracelular en macrófagos. Finalmente, mostramos que las variantes protectoras se superponen con los alelos que hoy en día están asociados con una mayor susceptibilidad a las enfermedades autoinmunes, proporcionando evidencia empírica del papel que desempeñaron las pandemias pasadas en la configuración de la susceptibilidad actual a la enfermedad.

Las enfermedades infecciosas han presentado una de las presiones selectivas más fuertes en la evolución de humanos y otros animales1,2. No es sorprendente que muchos candidatos para la selección positiva específica de la población en humanos involucren genes de respuesta inmune, lo que es consistente con la hipótesis de que la exposición a patógenos nuevos y/o reemergentes ha impulsado la adaptación5,6. Sin embargo, es un desafío conectar las firmas de la selección natural con sus patógenos causantes a menos que los loci subyacentes todavía estén asociados con la susceptibilidad al mismo patógeno en las poblaciones modernas7,8. Aclarar la dinámica que ha dado forma al sistema inmunitario humano es clave para comprender cómo las enfermedades históricas contribuyeron a la susceptibilidad a las enfermedades en la actualidad.

Buscamos identificar firmas de selección natural en europeos impuestas por Yersinia pestis, la bacteria responsable de la peste bubónica3. La primera pandemia de peste registrada comenzó con la peste de Justiniano en el año 541 dC (refs. 9,10). Casi 800 años después, la Peste Negra (1346-1350) marcó el comienzo de la segunda pandemia de peste, que se extendió por Europa, Oriente Medio y el norte de África, reduciendo la población hasta en un 30-50 %4,11. Sin una exposición reciente a la peste, los europeos que vivieron la Peste Negra probablemente representaron poblaciones inmunológicamente ingenuas con poca o ninguna adaptación previa a Y. pestis. La alta tasa de mortalidad sugiere que las variantes genéticas que conferían protección contra la infección por Y. pestis podrían haber estado bajo una fuerte selección durante este tiempo. De hecho, los brotes de peste de casi una década durante los siguientes cuatrocientos años de la segunda pandemia en Europa a menudo (pero no siempre) se asociaron con tasas de mortalidad reducidas11,12, lo que podría deberse a la evolución del patógeno o al cambio de prácticas culturales, pero potencialmente también. vinculado a la adaptación genética humana a Y. pestis.

Los objetivos genómicos de selección impuestos por Y. pestis durante la peste negra, si están presentes, siguen siendo esquivos13,14,15. Para identificar mejor dichos loci, caracterizamos la variación genética de extractos de ADN antiguo derivados de individuos que murieron poco antes, durante o poco después de la Peste Negra en Londres y en toda Dinamarca. Este diseño de muestreo único diferencia, en la mayor medida posible, las firmas debidas a Y. pestis de las asociadas con otras enfermedades infecciosas u otros procesos selectivos (aunque no podemos excluirlas por completo). Desde Londres, se tomaron muestras de individuos de tres cementerios cercanos entre sí, estrechamente fechados por radiocarbono, estratigrafía y registros históricos antes, durante y después de la Peste Negra (Fig. 1, Tabla Suplementaria 1 y Métodos Suplementarios). De Dinamarca, se tomaron muestras de individuos de cinco localidades, repartidas geográficamente por todo el país, que se fecharon a través de medios arqueológicos (como posiciones de brazos de entierro), estratigrafía y registros históricos. Agrupamos a todos los individuos en aquellos que vivieron antes de la Peste Negra (Londres: alrededor de 1000-1250 dC, Dinamarca: alrededor de 850 dC a alrededor de 1350 dC) y posteriores a la Peste Negra (Londres: alrededor de 1350-1539 dC, Dinamarca: alrededor de 1350 dC a alrededor de 1350 dC). alrededor de 1800 dC). Dentro de Londres, también incluimos individuos enterrados en el cementerio de la peste, East Smithfield, todos los cuales murieron durante una ventana de dos años de la Peste Negra entre 1348 y 1349 (ref.16). El análisis de la diversidad mitogenómica de estos individuos identifica únicamente haplotipos mitogenómicos europeos, evitando una posible confusión entre la selección natural y el reemplazo de la población de fuentes no europeas17.

a, lugar de entierro masivo de East Smithfield Black Death de 1348–1349 (reproducido con permiso del Museo de Arqueología de Londres, copyright MOLA). b, Ubicaciones de sitios y códigos de sitios arqueológicos (entre paréntesis) para muestras de Londres (recuadro, después de la ref. 48, Museo de Arqueología de Londres) y de toda Dinamarca. c, Arriba, estimaciones del tamaño de la población de Londres durante unos seis siglos (los datos provienen de las referencias 13, 49, 50) (Tabla complementaria 1). Abajo, ubicaciones de sitios con intervalos de fechas asociados. Los recuadros de colores indican el intervalo de fechas de las muestras, los números en los recuadros indican que las muestras cumplen todos los criterios para su inclusión en los análisis finales (consulte el texto principal y la información complementaria). El número en estrella verde proviene de East Smithfield y la línea discontinua se refiere a la época de la Peste Negra.

En total, analizamos 516 muestras (n = 318 de Londres; n = 198 de toda Dinamarca) para detectar la presencia de ADN humano utilizando un ensayo de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) modificado para el gen c-myc nuclear de copia única17,18 e identificamos 360 con suficiente contenido de ADN endógeno para el enriquecimiento aguas abajo y la secuenciación de loci nucleares adicionales (Métodos complementarios). Como muchas de nuestras muestras estaban mal conservadas y tenían un bajo contenido de ADN endógeno, utilizamos la captura de hibridación para enriquecer y secuenciar 356 genes relacionados con el sistema inmunitario, 496 loci del estudio de asociación de todo el genoma (GWAS) previamente asociados con trastornos inmunitarios y 250 regiones supuestamente neutrales (1,5 kb cada uno), según lo definido por Gronau y colegas 19 (Tabla complementaria 2; Métodos complementarios). Los genes inmunitarios específicos se seleccionaron manualmente en función de su papel en los procesos relacionados con el sistema inmunitario e incluyen receptores inmunitarios innatos, factores de transcripción inmunitarios clave, citocinas y quimiocinas y otras moléculas efectoras (Tabla complementaria 3). Para garantizar que la desaminación y otras formas de daño en el ADN antiguo no condujeran a llamadas de genotipo espurias, recortamos 4 pares de bases (pb) desde el principio y el final de cada lectura de secuenciación (Fig. 1 complementaria) y excluimos todas las variantes de singleton (n = 106,757). Nuestro conjunto de datos final contenía 33 110 variantes bialélicas dentro de las regiones seleccionadas (2669 cerca de loci GWAS, 19 972 en genes inmunitarios y 10 469 en regiones supuestamente neutrales), con una cobertura media de 4,6 × lecturas por sitio por individuo (consulte la Tabla complementaria 1 para información por individuo). cobertura). Filtramos aún más nuestros resultados excluyendo muestras con llamadas de genotipo faltantes en más del 50% de esos sitios (reteniendo n = 206 individuos, Fig. 1c) y excluyendo variantes con llamadas de genotipo para menos de 10 individuos por período de tiempo y población. Usando probabilidades de genotipo, luego calculamos la frecuencia de alelos menores (MAF) por población en cada punto de tiempo. Finalmente, conservamos solo los sitios con un MAF medio (promediado en Londres y Dinamarca) superior al 5 % (n = 22 868 sitios), ya que nuestra potencia para detectar la selección de variantes por debajo del 5 % es muy baja (Figura complementaria 2).

Para detectar alelos que pueden haber conferido protección o susceptibilidad a Y. pestis, buscamos dentro de regiones candidatas (genes inmunes y loci GWAS) variantes que muestren cambios inesperadamente grandes en la frecuencia de alelos entre muestras anteriores y posteriores a la peste negra. Específicamente, identificamos alelos para los cuales el grado de diferenciación (FST) fue mayor de lo esperado por casualidad, en comparación con las variantes en las regiones genéticas supuestamente neutrales muestreadas de las mismas poblaciones. Utilizamos el conjunto de muestras más grande de Londres como nuestra cohorte de descubrimiento. Los entierros en Londres también se fecharon con mayor precisión y se controlaron geográficamente mejor que los de Dinamarca, lo que mejoró nuestra capacidad relativa para detectar la selección en la cohorte de Londres (Métodos complementarios). Encontramos un enriquecimiento de variantes altamente diferenciadas para todos los contenedores de frecuencia con MAF superior al 10%, en relación con una expectativa nula establecida usando nuestros loci neutrales (Fig. 2a). En estas variantes, la diferenciación en los loci inmunes superó el percentil 99 de las variantes neutras en 2,4 veces la tasa esperada por casualidad (prueba binomial P = 7,89 × 10−12). Para las variantes con un MAF superior al 30 %, este enriquecimiento fue incluso más pronunciado (3,9 veces la tasa esperada por casualidad; prueba binomial P = 1,16 × 10−14), probablemente debido a una mayor potencia (Figura 2 complementaria). Las simulaciones muestran que las diferencias en la tasa de recombinación y la selección de fondo entre los loci neutrales y candidatos son insuficientes para explicar los enriquecimientos observados (datos extendidos, figura 1). Para validar aún más las firmas de selección que observamos entre los loci inmunes de nuestra muestra de Londres, realizamos los mismos análisis utilizando las frecuencias alélicas estimadas de nuestra cohorte danesa. Estas muestras también se enriquecieron para sitios altamente diferenciados en relación con la expectativa de loci neutrales (1,6 veces la tasa esperada por casualidad, prueba binomial P = 9,21 × 10−4; Fig. 2b), lo que respalda aún más la evidencia de la selección inducida por la plaga en el sistema inmunológico. genes

a, b, Enriquecimiento de sitios altamente diferenciados en regiones funcionales en relación con regiones neutrales al comparar la población anterior a la Peste Negra (BD) con la población posterior a BD en Londres (a) y Dinamarca (b). c, FST entre Londres antes y después de la Peste Negra, limitado a los 535 sitios que muestran patrones cualitativos consistentes con la selección natural (a saber, cambios de frecuencia alélica en la misma dirección tanto en Londres como en Dinamarca después de la Peste Negra, y la dirección opuesta para los individuos que murió durante la Peste Negra (Tabla complementaria 4)). Diagrama de Manhattan que muestra loci con patrones indicativos de selección positiva. El tamaño de los puntos y la intensidad del color (que alterna por cromosoma) representan el valor de –log10 P que compara las poblaciones de Londres antes y después de la plaga, los puntos coloreados en naranja representan las cuatro posiciones y sus genes asociados, que también están muy diferenciados en Dinamarca. d-g, Patrones de cambio alelo a lo largo del tiempo para los cuatro candidatos más fuertes para la selección positiva. Las barras de error representan la desviación estándar basada en el arranque de individuos de esa población y cada punto de tiempo 10 000 veces. Las frecuencias alélicas de Londres se muestran en rojo y las de Dinamarca en azul. Las frecuencias alélicas modernas se derivan de los datos de 1000 Genomas para Gran Bretaña en Londres51.

Para identificar loci específicos que representan los candidatos más fuertes de selección, aplicamos una serie de criterios estrictos que aprovecharon los períodos de tiempo y las poblaciones en este conjunto de datos único. En primer lugar, identificamos 245 variantes comunes (MAF superior al 10 %) que estaban muy diferenciadas (FST superior al percentil 95 definido mediante sitios neutrales) al comparar muestras previas a la peste negra con las posteriores solo en Londres (Tabla complementaria 4). A continuación, razonamos que las variantes que confieren una mayor susceptibilidad o protección contra Y. pestis deberían mostrar patrones de frecuencia opuestos antes, durante y después de la Peste Negra. Específicamente, las variantes asociadas con la susceptibilidad deberían aumentar en frecuencia entre las personas que murieron durante la Peste Negra y deberían disminuir en frecuencia entre los individuos muestreados después de la Peste Negra (es decir, los sobrevivientes y/o descendientes de los sobrevivientes). Por el contrario, las variantes protectoras deberían mostrar un patrón inverso. Usando este razonamiento, redujimos nuestra lista de loci supuestamente seleccionados de 245 a 35 (Tabla complementaria 4). Finalmente, preguntamos si estos loci también estaban altamente diferenciados antes y después de la Peste Negra en nuestra cohorte de replicación danesa (es decir, entre el 10% de los sitios más diferenciados y en la misma dirección que se ve en Londres). Cuatro loci cumplieron con estos criterios, lo que representa los candidatos más fuertes para la selección (Fig. 2c-g). Calculamos el (los) coeficiente (s) de selección para cada una de estas variantes utilizando un marco de Modelo oculto de Markov (HMM) (basado en la ref. 20, Métodos complementarios). El apoyo estadístico para la evolución no neutral (s ≠ 0) entre nuestros cuatro loci candidatos es fuerte en comparación con el de los loci neutrales (P <0.001 para cada locus; Tabla complementaria 5). A pesar de los grandes intervalos de confianza, una limitación inherente cuando se trata de estimar s durante unas pocas generaciones, los valores absolutos para la estimación puntual de s oscilan entre 0,26 y 0,4, que se encuentran entre los coeficientes selectivos más fuertes informados hasta ahora en humanos, hasta donde sabemos ( Datos extendidos Fig. 2 y Tabla complementaria 5).

Ninguna de nuestras principales variantes candidatas se superpone (ni está en fuerte desequilibrio de vinculación con) variantes de codificación, aunque una, cerca del gen ERAP2, está fuertemente vinculada a una variante que afecta el empalme21,22. Su ventaja selectiva puede provenir de un impacto en los niveles de expresión génica, particularmente en los tipos de células inmunitarias que participan en la respuesta del huésped a la infección por Y. pestis. Los macrófagos en particular son reclutados para los sitios de infección, donde interactúan con las bacterias y contribuyen a la resistencia a las plagas23,24. Los macrófagos fagocitan a Y. pestis, pero algunas bacterias sobreviven y se propagan al ganglio linfático, donde se replican sin control25,26. Para probar si los cuatro loci candidatos que identificamos, o los genes cercanos a ellos, están involucrados en la respuesta transcripcional a Y. pestis, incubamos macrófagos derivados de monocitos de 33 individuos con Y. pestis muerta por calor y comparamos sus perfiles de expresión con el control no estimulado. muestras mediante secuenciación de ARN (métodos complementarios). Como era de esperar, los macrófagos respondieron con firmeza a Y. pestis, de modo que el componente principal 1 de los datos de expresión génica, que separa las condiciones basales frente a las estimuladas por Y. pestis, explica el 56 % de la varianza total (Datos ampliados, Fig. 3).

Siete genes dentro de 100 kb de nuestros cuatro loci candidatos se expresaron en este conjunto de datos: locus 1 (rs2549794): ERAP1, ERAP2, LNPEP; locus 3 (rs11571319): CTLA4, ICOS; y locus 4 (rs17473484): TICAM2, TMED7. NFATC1, el único gen dentro de 100 kb del locus 2 (rs1052025), no se expresó en este conjunto de datos. Con la única excepción de LNPEP, todos estos genes se expresaron de manera diferencial en respuesta a la estimulación con Y. pestis (Fig. 3a), lo que respalda su supuesto papel en la respuesta del huésped. Los macrófagos de un panel adicional de ocho individuos infectados con Y. pestis vivo y completamente virulento mostraron cambios direccionales similares en la expresión génica a los observados en respuesta a bacterias muertas por calor. Esto fue cierto en todo el genoma (r = 0.88, P < 1 × 10−10, datos extendidos Fig. 4a) y para los genes cerca de nuestros cuatro loci candidatos (ERAP1 es una excepción; se reguló al alza en respuesta a bacterias vivas pero se reguló a la baja en respuesta a bacterias muertas por calor, datos extendidos Fig. 4b). Para investigar si los cambios en la expresión génica eran específicos de Y. pestis o se compartían con otros agentes infecciosos, analizamos los datos de expresión génica de macrófagos infectados con Listeria monocytogenes viva (una bacteria grampositiva) y Salmonella typhimurium (una bacteria gramnegativa, como Y. pestis)27, así como monocitos activados con ligandos bacterianos y virales dirigidos a las vías del receptor tipo Toll (TLR) (TLR1/2, TLR4 y TLR7/8) y virus de influenza vivos28. Estos datos muestran que todos los genes cercanos a nuestros loci candidatos (con la excepción de CTLA4) responden a otros agentes patógenos, pero que la dirección del cambio en la expresión difiere según el estímulo. Por ejemplo, ERAP2 se regula negativamente en respuesta a todas las bacterias vivas o estímulos bacterianos, incluido Y. pestis, pero se regula positivamente en respuesta a los virales (datos extendidos, figura 5).

a, cambio log2 normalizado de genes dentro de 100 kb de variantes candidatas en respuesta a la incubación de macrófagos primarios durante cuatro horas con Y. pestis muerta por calor. Los puntos grises oscuros corresponden al cambio de pliegue observado para cada uno de los 33 individuos evaluados; los puntos rojos y las barras representan la media ± desviación estándar. Con la excepción de LNPEP, todas las asociaciones son significativas (tasa de descubrimiento falso del 10 %). b, c, efecto del genotipo rs1747384 sobre la expresión de TICAM2 (b) y el genotipo rs2549794 sobre la expresión de ERAP2 (c), divididos por macrófagos estimulados durante cuatro horas con Y. pestis muerta por calor y macrófagos no estimulados. Los puntos y barras rojos representan la media ± desviación estándar. d, Comparación de la expresión de ERAP2 entre células no infectadas e infectadas con Y. pestis vivo durante cinco horas, perfiladas usando datos de secuenciación de scRNA en individuos con genotipos rs2549794 homocigóticos. La intensidad del color refleja el nivel de expresión de ERAP2, estandarizado para células no estimuladas o infectadas. Los principales tipos de células de PBMC están etiquetados y se pueden encontrar claramente coloreados en Datos extendidos Fig. 7; Las células T CD4+ y CD8+ se analizaron por separado. NK, asesino natural. e, Efectos del genotipo rs2549794 sobre la expresión de ERAP2, divididos por condiciones infectadas y no infectadas, para cada tipo de célula. f, Ilustración de las dos formas empalmadas de ERAP2 específicas de haplotipo para el haplotipo A y el haplotipo B con codones de inicio (verde) y finalización (marrón). A continuación, mostramos el efecto del genotipo rs2248374 sobre la expresión de ARNm total de ERAP2 (izquierda) y la expresión específica de la isoforma (haplotipo B) que codifica la versión truncada de ERAP2 (derecha). Para todos los paneles: ***P < 0,001; **P < 0,01; *P < 0,05.

Habiendo establecido que los genes cerca de nuestros loci candidatos muestran una respuesta transcripcional a Y. pestis en los macrófagos, luego preguntamos si la variación genética en cada uno de los cuatro loci candidatos está asociada con los niveles de expresión génica en los genes cercanos (Fig. 3b, c). Identificamos una asociación entre el genotipo rs17473484 y la expresión de TICAM2 en la que el alelo protector está asociado con una mayor expresión del gen en la condición no estimulada (Fig. 3b; P = 2.5 × 10−6) pero no después de la estimulación con Y. pestis (P = 0,24). Este efecto es intrigante ya que TICAM2 codifica una proteína adaptadora para TLR4. In vivo, TLR4 detecta Y. pestis mediante el reconocimiento de lipopolisacáridos (LPS) en la membrana externa bacteriana29. Y. pestis intenta eludir esta detección mediante la desacilación del LPS superficial, lo que reduce la afinidad de unión por TLR4 (ref. 30). TICAM2 introduce TLR4 unido a LPS en los endosomas y activa las respuestas de interferón tipo I31. Por tanto, es posible que el aumento de la expresión de TICAM2 confiera protección frente a Y. pestis aumentando la sensibilidad a LPS y promoviendo una respuesta inmunitaria eficaz.

La asociación más fuerte que identificamos fue entre rs2549794 y la expresión de ERAP2, en la que el alelo protector (C) está asociado con un aumento de cinco veces en la expresión de ERAP2 en relación con el alelo T putativamente nocivo (Fig. 3c), en ambos no estimulados (P = 4.4 × 10−10) y células desafiadas con Y. pestis (P = 8.7 × 10−7). Observamos asociaciones igualmente fuertes en macrófagos y monocitos infectados con otros patógenos (Salmonella, Listeria, influenza) o estimulados con ligandos activadores de TLR (todos P <1 × 10−10; Datos extendidos Fig. 6). Este patrón también se generaliza a las células mononucleares de sangre periférica (PBMC) infectadas con Y. pestis, lo que sugiere que rs2549794 está asociado con los niveles de expresión de ERAP2 independientemente del estímulo infeccioso/inflamatorio o del tipo de célula. En detalle, generamos datos de secuenciación de ARN de una sola célula de PBMC de diez individuos (cinco homocigotos para el alelo C rs2549794 favorecido selectivamente y cinco homocigotos para el alelo T alternativo), tanto al inicio como después de la infección con Y viva y completamente virulenta. peste En todos los tipos de células inmunitarias perfiladas (células B, células T CD4+, células T CD8+, células asesinas naturales y monocitos (Datos ampliados, Fig. 7), identificamos 5570 genes para los cuales la infección con Y. pestis altera significativamente los niveles de expresión génica (314 a 4.234 genes por tipo de célula, 10 % de tasa de descubrimiento falso; Tabla complementaria 6). La mayoría de los genes cerca de nuestros loci candidatos se expresan de manera diferencial en respuesta a la infección por Y. pestis, pero tanto la magnitud como la dirección de tales efectos son específicas del tipo de célula (Datos extendidos Fig. 8). Por ejemplo, ERAP2 se regula al alza con la estimulación en todos los tipos de células de PBMC (Fig. 3d, e), pero se regula a la baja en los macrófagos derivados de monocitos. Estas diferencias podrían deberse a diferencias en los factores de transcripción y potenciadores activos en cada tipo de célula, diferencias en nuestros modelos de infección (PBMC frente a macrófagos derivados de monocitos) o ambos. En particular, en todos los tipos de células y en todas las condiciones, el alelo rs2549794 C favorecido selectivamente se asocia con una mayor expresión de ERAP2 en comparación con el alelo T alternativo.

El locus ERAP2 se caracteriza por dos haplotipos (A y B) que son comunes en todo el mundo21. El haplotipo A codifica la proteína ERAP2 canónica (de longitud completa) que consta de 960 aminoácidos; El haplotipo B se caracteriza por la presencia del alelo G de rs2248374, una variante que altera el sitio de empalme y conduce a la producción de una isoforma de empalme con un exón 10 alargado que contiene dos codones de terminación prematuros. Esta isoforma ERAP2 sufre una descomposición mediada por tonterías (NMD), lo que da como resultado niveles de proteína ERAP2 indetectables21. Incluso cuando se produce, la proteína más corta codificada por el haplotipo B tiene una actividad aminopeptidasa limitada32. El alelo C rs2549794 favorecido selectivamente está fuertemente vinculado con el alelo A de rs2248374 (R2 > 0,8, D' = 1,0) del haplotipo A, que codifica la proteína ERAP2 de longitud completa, mientras que el alelo T rs2549794 nocivo está vinculado con el alelo rs2248374 Alelo G del haplotipo B, que codifica la versión truncada de ERAP2. Usando PCR en tiempo real específico para el ARNm codificado por el haplotipo B, encontramos que, en los macrófagos, la disminución de la expresión de ERAP2 en individuos que albergan el alelo nocivo rs2248374 G se combina con una mayor expresión de la isoforma truncada que se sabe que experimenta NMD (Fig. 3f, P = 2,66 × 10−6). La amplificación por PCR del exón 10 confirmó además que los individuos homocigotos para el alelo protector rs2248374 A solo expresan el haplotipo A, mientras que los individuos homocigotos para el alelo rs2248374 G expresan casi exclusivamente el haplotipo B truncado (datos ampliados, figura 9).

ERAP1 y ERAP2 son aminopeptidasas que funcionan de forma sinérgica para recortar péptidos para su presentación a las células T CD8+ mediante moléculas de clase I del complejo principal de histocompatibilidad (MHC)33. Dada su función central en la presentación de antígenos, no sorprende que los polimorfismos cercanos a estos genes, incluido el rs2549794, se hayan asociado con la susceptibilidad a una variedad de agentes infecciosos34,35. La deficiencia de ERAP2 conduce a una remodelación significativa del repertorio de antígenos que presenta el MHC a las células T CD8+36,37, incluidos los ligandos del MHC que tienen una homología alta con las secuencias peptídicas derivadas de las especies de Yersinia37. Tener actividad de aminopeptidasa mediada por ERAP2 ayuda plausiblemente a promover la presentación de una variedad más diversa de antígenos derivados de Yersinia a las células T CD8+, lo que a su vez tiene un papel importante en la protección contra la infección38,39. De hecho, todos los ratones que carecen de células T CD8+ mueren dentro de la semana posterior a la infección con una Yersinia spp. más leve, Y. pseudotuberculosis, mientras que todos los ratones de tipo salvaje sobreviven39. Desafortunadamente, los modelos de roedores solo poseen una sola aminopeptidasa ERAP que es homóloga a ERAP1, lo que limita nuestra capacidad para probar directamente la función de ERAP2 en la presentación de antígenos y la respuesta a Y. pestis in vivo.

Además de su papel canónico en la presentación de antígenos y la activación de células T CD8+, ERAP2 también participa en la eliminación viral y las respuestas de citoquinas40. Por lo tanto, buscamos probar si el genotipo ERAP2 está asociado con la variación en la respuesta de las citocinas a la infección por Y. pestis. Para hacerlo, infectamos un conjunto adicional de macrófagos derivados de monocitos de 25 individuos (9 homocigotos para el haplotipo ERAP2 favorecido selectivamente, 9 heterocigotos y 7 homocigotos para el haplotipo nocivo) con Y. pestis virulento vivo y medimos los niveles de proteína de diez citocinas implicadas en diversos aspectos de la respuesta inmunitaria, al inicio del estudio ya las 24 h después de la infección. No existían diferencias en los niveles de citoquinas al inicio del estudio (todas P> 0.05; Tabla complementaria 7), pero cuatro citoquinas mostraron una asociación significativa con el genotipo ERAP2 tras la estimulación. Específicamente, los niveles de factor estimulante de colonias de granulocitos (P = 0,0155), interleucina (IL)-1β (P = 0,00262) e IL-10 (P = 0,00248) disminuyeron significativamente con el número de alelos protectores C, mientras que observamos el patrón opuesto para los niveles de la quimiocina CCL3 (P = 0.0216), que está involucrada en el reclutamiento de neutrófilos tras la infección (Fig. 4a-d; Tabla complementaria 7). Aunque aún no se ha determinado el mecanismo exacto que vincula la función de ERAP2 con la variación en las respuestas de citoquinas en respuesta a Y. pestis, especulamos que podría deberse al papel que desempeña ERAP2 en la diferenciación y/o activación de células mieloides y en la activación de la vía del inflamasoma caspasa1/NLRP340. Finalmente, evaluamos la capacidad de los macrófagos para controlar la replicación de Y. pestis internalizada en función del genotipo ERAP2. Observamos una asociación aditiva entre el genotipo ERAP2 y la capacidad de limitar la infección por Y. pestis, de modo que los individuos con más copias del alelo favorecido selectivamente pudieron restringir mejor la replicación intracelular (Rho de Spearman = 0,42, P = 0,0155; Fig. 4e) . Este experimento implica directamente a ERAP2 en la respuesta a la infección por Y. pestis, pero a través de vías distintas del papel canónico de ERAP2 en la presentación de antígenos. Juntos, estos resultados respaldan la idea de que los cambios en las frecuencias alélicas de ERAP2 durante la Peste Negra probablemente se debieron a la selección natural inducida por Y. pestis.

a–d, efecto del genotipo sobre los niveles de citoquinas para el factor estimulante de colonias de granulocitos (G-CSF) (a), interleuquina-1β (IL-1β) (b), interleuquina 10 (IL-10) (c) y motivo CC ligando de quimiocina 3 (CCL3) (d). Las citoquinas restantes no mostraron efectos significativos y se incluyen en la Tabla complementaria 7. e, Diagramas de caja que muestran el porcentaje de bacterias muertas (eje y) por macrófagos infectados durante 24 h en función del genotipo ERAP2 (eje x). El porcentaje de bacterias muertas se calculó como CFU2 h − CFU24 h/CFU2 h, donde CFU es la unidad formadora de colonias. El valor P resulta de un modelo lineal que examina la asociación entre los genotipos de polimorfismo de un solo nucleótido (SNP) de ERAP2 (codificados como el número de alelos protectores rs2549794 encontrados en cada individuo: 0, 1 o 2) y el porcentaje de bacterias muertas.

Nuestros resultados proporcionan una fuerte evidencia empírica de que la Peste Negra fue una fuerza selectiva importante que dio forma a la diversidad genética en torno a algunos loci inmunes. Aunque nuestros loci seleccionados candidatos generalmente están involucrados en la respuesta a los patógenos, y no solo a Y. pestis, nuestro diseño de muestreo único minimizó el grado en que otros eventos históricos (como la tuberculosis8 o la hambruna41,42,43) podrían haber afectado la inferencia de selección. Para respaldar nuestros datos genómicos antiguos, confirmamos que los candidatos más fuertes para la selección positiva están directamente involucrados en la respuesta inmune a Y. pestis usando datos funcionales de experimentos de infección in vitro.

Identificamos cuatro loci que estaban fuertemente diferenciados antes y después de la Peste Negra en Londres y se replicaron en nuestra cohorte danesa como los candidatos más fuertes de selección. Sin embargo, dados nuestros pequeños tamaños de muestra y la baja profundidad de secuenciación de algunas muestras, nuestro poder de replicación es limitado. Por lo tanto, algunos de los otros 245 loci altamente diferenciados en Londres probablemente también se vieron afectados por la selección natural, aunque no sobrevivieron a nuestros criterios de filtrado conservadores. Los tamaños de muestra aumentados, junto con datos funcionales adicionales, ayudarán a diseccionar aún más el papel evolutivo desempeñado por estas variantes en la respuesta inmunitaria a Y. pestis.

ERAP2 mostró la evidencia más convincente para la selección, tanto desde una perspectiva genética como funcional, con un coeficiente de selección estimado de 0,4 (intervalo de confianza del 95 % 0,19, 0,62, datos extendidos Figs. 2 y 10). Esta estimación sugiere que los individuos homocigotos para el alelo protector tenían un 40% más de probabilidades de sobrevivir a la peste negra que los homocigotos para la variante deletérea. Este alelo está asociado tanto con una mayor expresión de ERAP2 como con la producción de la proteína canónica ERAP2 de longitud completa21,22. Sugerimos que esta proteína aumenta la presentación de antígenos derivados de Yersinia a las células T CD8+, estimulando una respuesta inmune protectora contra Y. pestis38,39. Además, mostramos que los macrófagos de individuos que poseen el alelo ERAP2 seleccionado participan en una respuesta única de citoquinas a la infección por Y. pestis y son más capaces de limitar la replicación de Y. pestis in vitro.

En general, los individuos con más copias del haplotipo selectivamente ventajoso mostraron una respuesta de citoquinas más débil a la infección pero una mejor capacidad para limitar el crecimiento bacteriano. Por ejemplo, los niveles de IL-1β, una citoquina proinflamatoria clave a menudo asociada con la muerte celular piroptótica44, fueron tres veces más bajos en individuos homocigotos para el genotipo ERAP2 ventajoso en comparación con individuos homocigotos para el genotipo putativamente perjudicial. Por lo tanto, los sujetos con el haplotipo ventajoso son más eficientes para controlar las bacterias internalizadas y para resistir la muerte celular inducida por Y. pestis que los sujetos con el haplotipo nocivo, habilidades que pueden ayudar a reducir el daño tisular durante la infección. Sin embargo, como nuestros experimentos se realizaron in vitro, no pudimos evaluar directamente el impacto del genotipo ERAP2 en el daño tisular, el reclutamiento de células inmunitarias y la supervivencia.

En términos más generales, nuestros resultados destacan la contribución de la selección natural a la susceptibilidad actual a las enfermedades autoinmunes e inflamatorias crónicas. Mostramos que ERAP2 responde transcripcionalmente a la estimulación con una gran variedad de patógenos, lo que respalda su papel clave en la regulación de las respuestas inmunitarias. Por lo tanto, la selección impuesta por Y. pestis en ERAP2 probablemente afecta la respuesta inmune a otros patógenos o características de la enfermedad. De acuerdo con esta hipótesis, la variante ERAP2 selectivamente ventajosa también es un factor de riesgo conocido para la enfermedad de Crohn45, y la variación ERAP2 también se ha asociado con otras enfermedades infecciosas34,35. Por lo tanto, la selección para la defensa de patógenos en presencia de patógenos como Y. pestis puede compensarse con los costos de los trastornos inmunitarios, lo que resulta en una firma a largo plazo de equilibrio de la selección21,22. Del mismo modo, otro de nuestros principales loci candidatos (rs11571319 cerca de CTLA4) está asociado con un mayor riesgo de artritis reumatoide46 y lupus eritematoso sistémico47, de modo que retener el alelo supuestamente ventajoso durante la peste negra confiere un mayor riesgo de enfermedad autoinmune en las poblaciones actuales. Hasta la fecha, la mayor parte de la evidencia de una asociación entre los alelos de riesgo autoinmune y la adaptación a enfermedades infecciosas pasadas sigue siendo indirecta, principalmente porque los agentes etiológicos que impulsan la selección permanecen ocultos. Nuestros antiguos análisis genómicos y funcionales sugieren que Y. pestis ha sido uno de esos agentes, lo que representa evidencia empírica que conecta la fuerza selectiva de pandemias pasadas con la susceptibilidad actual a la enfermedad.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen de informes de investigación de Nature vinculado a este artículo.

Los datos de captura de hibridación de los individuos antiguos se han depositado en el archivo de lectura de secuencias (SRA) del NCBI bajo BioProject PRJNA798381. Los datos de expresión se han depositado en el NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) bajo el proyecto GSE194118 (para macrófagos) y el NCBI SRA bajo el acceso al proyecto PRJNA871128 (para PBMC). Los datos de citoquinas están disponibles en la Tabla complementaria 8 y los datos de CFU en la Tabla complementaria 9.

Los scripts para todos los análisis de datos están disponibles en github.com/TaurVil/VilgalysKlunk_yersinia_pestis/.

Inhorn, MC & Brown, PJ La antropología de las enfermedades infecciosas. Anu. Reverendo Anthrolpol. 19, 89–117 (1990).

Artículo Google Académico

Fumagalli, M. et al. Las firmas de la adaptación genética ambiental señalan a los patógenos como la principal presión selectiva a lo largo de la evolución humana. PLoS Genet. 7, e1002355 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bos, KI et al. Un borrador del genoma de Yersinia pestis de las víctimas de la Peste Negra. Naturaleza 478, 506–510 (2011).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Benedictow, DO La Peste Negra, 1346–1353: La Historia Completa (Boydell Press, 2004).

Quintana-Murci, L. & Clark, AG Herramientas genéticas de población para diseccionar la inmunidad innata en humanos. Nat. Rev. Immun. 13, 280 (2013).

Artículo CAS Google Académico

Karlsson, EK, Kwiatkowski, DP & Sabeti, PC Selección natural y enfermedades infecciosas en poblaciones humanas. Nat. Rev. Genet. 15, 379–393 (2014).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Allison, AC Control genético de la resistencia a la malaria humana. actual Opinión inmunol. 21, 499–505 (2009).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Kerner, G. et al. Los análisis de ADN humano antiguo revelan la alta carga de tuberculosis en los europeos durante los últimos 2.000 años. Soy. J. Hum. Gineta. 108, 517–524 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Varlık, N. Nueva ciencia y fuentes antiguas: por qué es importante la experiencia otomana de la peste. El globo medieval 1, 9 (2014).

Google Académico

Stathakopoulos, DC Hambre y pestilencia en el Imperio romano tardío y bizantino temprano: un estudio sistemático de las crisis de subsistencia y las epidemias (Routledge, 2017).

Green, MH Las cuatro Pestes Negras. Soy. hist. Rev. 125, 1601–1631 (2021).

Artículo Google Académico

DeWitte, SN & Wood, JW Selectividad de la mortalidad por Peste Negra con respecto a la salud preexistente. proc. Academia Nacional. ciencia EE. UU. 105, 1436–1441 (2008).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Earn, DJ, Ma, J., Poinar, H., Dushoff, J. & Bolker, BM Aceleración de los brotes de peste en la segunda pandemia. proc. Academia Nacional. ciencia EE. UU. 117, 27703–27711 (2020).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Immel, A. et al. El análisis del ADN genómico de las víctimas de la peste medieval sugiere un efecto a largo plazo de Yersinia pestis en los genes de inmunidad humana. mol. Biol. Evol. 38, 4059–4076 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Di, D., Simon Thomas, J., Currat, M., Nunes, JM & Sanchez-Mazas, A. Desafiando los resultados del ADN antiguo sobre la supuesta protección HLA o susceptibilidad a Yersinia pestis. mol. biografía Evol. 39, 1537-1719 (2022).

Artículo Google Académico

Grainger, I., Hawkins, D., Cowal, L. & Mikulski, R. The Black Death Cemetery, East Smithfield, Londres (Museo del Servicio de Arqueología de Londres, 2008).

Klunk, J. et al. Resiliencia genética y la Peste Negra: sin pérdida aparente de diversidad mitogenómica debido a la Peste Negra en el Londres medieval y Dinamarca. Soy. J. física. antropopol. 169, 240–252 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Morin, PA, Chambers, KE, Boesch, C. & Vigilant, L. Análisis cuantitativo de la reacción en cadena de la polimerasa del ADN de muestras no invasivas para la genotipificación precisa de microsatélites de chimpancés salvajes (Pan troglodytes verus). mol. Ecol. 10, 1835–1844 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Gronau, I., Hubisz, MJ, Gulko, B., Danko, CG y Siepel, A. Inferencia bayesiana de la demografía humana antigua a partir de secuencias genómicas individuales. Nat. Gineta. 43, 1031–1034 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bollback, JP, York, TL & Nielsen, R. Estimación de 2Nes a partir de datos de frecuencia de alelos temporales. Genética 179, 497–502 (2008).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Andrés, AM et al. La selección de equilibrio mantiene una forma de ERAP2 que sufre una descomposición mediada por tonterías y afecta la presentación del antígeno. PLoS Genet. 6, e1001157 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Ye, CJ et al. El análisis genético del uso de isoformas en la respuesta antiviral humana revela una regulación específica de influenza de las transcripciones de ERAP2 bajo una selección equilibrada. Investigación del genoma 28, 1812–1825 (2018).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pachulec, E. et al. La polarización mejorada del macrófago M1 y la resistencia a la apoptosis permiten la resistencia a la plaga. J. infectar. Dis. 216, 761–770 (2017).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Shannon, JG, Bosio, CF & Hinnebusch, BJ Respuestas dérmicas de neutrófilos, macrófagos y células dendríticas a Yersinia pestis transmitida por pulgas. Patog de PLoS. 11, e1004734 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Pujol, C. & Bliska, JB La capacidad de replicación en macrófagos está conservada entre Yersinia pestis y Yersinia pseudotuberculosis. Infectar. inmune 71, 5892–5899 (2003).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Arifuzzaman, M. et al. La necroptosis de los macrófagos infiltrados impulsa la dispersión de Yersinia pestis dentro de los bubones. JCI Insight 3, e122188 (2018).

Artículo PubMed Central Google Académico

Nédélec, Y. et al. La ascendencia genética y la selección natural impulsan las diferencias de población en las respuestas inmunitarias a los patógenos. Celda 167, 657–669 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Quach, H. et al. La adaptación genética y la mezcla neandertal dieron forma al sistema inmunológico de las poblaciones humanas. Celda 167, 643–656 (2016).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fitzgerald, KA et al. La señalización LPS-TLR4 a IRF-3/7 y NF-kappaB involucra los adaptadores de peaje TRAM y TRIF. Exp. J. Medicina. 198, 1043–1055 (2003).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kawahara, K., Tsukano, H., Watanabe, H., Lindner, B. y Matsuura, M. Modificación de la estructura y actividad del lípido A en el lipopolisacárido de Yersinia pestis por temperatura de crecimiento. Infectar. inmune 70, 4092–4098 (2002).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kagan, JC et al. TRAM acopla la endocitosis del receptor tipo Toll 4 con la inducción de interferón-beta. Nat. inmunol. 9, 361–368 (2008).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tanioka, T. et al. Arginina aminopeptidasa derivada de leucocitos humanos: el tercer miembro de la subfamilia de aminopeptidasas de la oxitocinasa. J. Biol. química 278, 32275–32283 (2003).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Saveanu, L. et al. Recorte de péptidos concertado por complejos de aminopeptidasa ERAP1 y ERAP2 humanos en el retículo endoplásmico. Nat. inmune 6, 689–697 (2005).

Artículo CAS Google Académico

Yao, Y., Liu, N., Zhou, Z. y Shi, L. Influencia de los polimorfismos de los genes ERAP1 y ERAP2 en la susceptibilidad a la enfermedad en diferentes poblaciones. Tararear. inmunol. 80, 325–334 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Saulle, I., Vicentini, C., Clerici, M. & Blasin, M. Una descripción general de los roles de ERAP en enfermedades infecciosas. Celdas 9, 720 (2020).

Artículo CAS PubMed Central Google Académico

Tedeschi, V. et al. El impacto del 'mis-peptidoma' en enfermedades mediadas por HLA clase I: contribución de ERAP1 y ERAP2 y efectos sobre la respuesta inmune. En t. J. Mol. ciencia 21, 9608 (2020).

Artículo CAS PubMed Central Google Académico

Lorente, E. et al. Modulación del ligandoma HLA-B*27:05 natural mediante la aminopeptidasa 2 del retículo endoplásmico asociado a la espondilitis anquilosante (ERAP2). mol. Celúla. Proteómica 19, P994–P1004 (2020).

Bergman, MA, Loomis, WP, Mecsas, J., Starnbach, MN & Isberg, RR Las células T CD8+ restringen la infección por Yersinia pseudotuberculosis: derivación de la antifagocitosis al dirigirse a las células presentadoras de antígenos. Patog de PLoS. 5, e1000573 (2009).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Szaba, FM et al. El TNFα y el IFNγ, pero no la perforina, son críticos para la protección mediada por células T CD8 contra la infección pulmonar por Yersinia pestis. Patog de PLoS. 10, e1004142 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Saulle, I. et al. Los ERAP reducen la infección por VIH in vitro al activar la respuesta inmunitaria innata. J. Immunol. 206, 1609–1617 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Jordan, WC The Great Famine: Northern Europe in the Early XIV Century (Princeton Univ. Press, 1997).

Hoyle, R. en Famine in European History (eds Alfani, G. & Gráda, C. Ó.) 141–165 (Cambridge Univ. Press, 2017).

DeWitte, S. & Slavin, P. Entre el hambre y la muerte: Inglaterra en vísperas de la Peste Negra: evidencia de paleoepidemiología y relatos señoriales. J. Interdiscipl. hist. 44, 37–60 (2013).

Artículo Google Académico

Ratner, D. et al. Manipulación de la producción de interleucina-1β e interleucina-18 por los efectores YopJ y YopM de Yersinia pestis e impacto redundante en la virulencia. J. Biol. química 291, 9894–9905 (2016).

Di Narzo, AF et al. Los eQTL de sangre e intestino de una cohorte de enfermedad de Crohn resistente a anti-TNF informan loci de asociación genética de EII. clin. Traducir Gastroen. 7, e177 (2016).

Artículo Google Académico

Laufer, VA et al. Influencias genéticas en la susceptibilidad a la artritis reumatoide en afroamericanos. Tararear. mol. Gineta. 28, 858–874 (2019).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Wang, Y. et al. Identificación de 38 nuevos loci para lupus eritematoso sistémico y heterogeneidad genética entre grupos ancestrales. Nat. común 12, 771 (2021).

ADS CAS Google Académico

Sidell, J., Thomas, C. & Bayliss, A. Validación y mejora de la fase arqueológica en St. Mary Spital, Londres. Radiocarbono 49, 593–610 (2007).

Artículo CAS Google Académico

Krylova, O. & Earn, DJ Patrones de mortalidad por viruela en Londres, Inglaterra, durante tres siglos. PLoS Biol. 18, e3000506 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Historial de densidad y población del Gran Londres, Londres Interior y Londres Exterior. Demographia http://www.demographia.com/dm-lon31.htm (2001).

Consortium, GP Una referencia global para la variación genética humana. Naturaleza 526, 68–74 (2015).

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Agradecemos a todos los miembros del laboratorio de Barreiro y del laboratorio de Poinar por sus comentarios y retroalimentación constructivos. Agradecemos a J. Tung por sus comentarios y modificaciones al manuscrito. Los recursos computacionales fueron proporcionados por el Centro de Computación de Investigación de la Universidad de Chicago. La secuenciación se realizó en el Farncombe Sequencing Facility McMaster University. Agradecemos a la plataforma de Citometría y Biomarcadores del Institut Pasteur por su apoyo en la realización de este estudio, con un agradecimiento especial a C. Petitdemange por ayudar a ejecutar el ensayo Luminex. Agradecemos a X. Zhang por su asistencia en la simulación de cambios de frecuencia de alelos en evolución neutral. Este trabajo fue apoyado por la subvención R01-GM134376 a LBB, HP y JP-C., una subvención de la Fundación Wenner-Gren a JFB (8702) y el UChicago DDRCC, Centro para el Estudio Interdisciplinario de Trastornos Intestinales Inflamatorios (C-IID ) (NIDDK P30 DK042086). La SSHRC Insight Development Grant apoyó la recopilación de las muestras danesas (430-2017-01193). HNP fue apoyado por una subvención Insight no. 20008499 del Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá (SSHRC) y el Instituto Canadiense de Investigación Avanzada en el marco del programa Humans and the Microbiome. TPV fue apoyado por NIH F32GM140568. XC y M. Steinrücken recibieron el apoyo de la subvención R01GM146051. También agradecemos al Centro de Genómica de la Universidad de Chicago (RRID:SCR_019196), especialmente a P. Faber, por su ayuda con la secuenciación del ARN. HP agradece a D. Poinar por el apoyo continuo y las sugerencias y edición del manuscrito.

Estos autores contribuyeron igualmente: Jennifer Klunk, Tauras P. Vilgalys

Estos autores supervisaron conjuntamente este trabajo: Hendrik N. Poinar, Luis B. Barreiro

Centro McMaster de ADN Antiguo, Departamentos de Antropología, Biología y Bioquímica, Universidad McMaster, Hamilton, Ontario, Canadá

Jennifer Klunk, Katherine Eaton, G. Brian Golding y Hendrik N. Poinar

Daicel Arbor Biosciences, Ann Arbor, MI, EE. UU.

Jennifer Klunk, Alison Devault y Jean-Marie Rouillard

Sección de Medicina Genética, Departamento de Medicina, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.

Tauras P. Vilgalys, Marie Shiratori, Maria I. Patino, Anne Dumaine & Luis B. Barreiro

Unidad de Investigación Yersinia, Institut Pasteur, París, Francia

Christian E. Demeure, Julien Madej, Rémi Beau & Javier Pizarro-Cerdá

Departamento de Ecología y Evolución, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.

Xiaoheng Cheng y Matthias Steinrucken

Departamento de Microbiología, Laboratorio Ricketts, Universidad de Chicago, Lemont, IL, EE. UU.

Derek Elli y Dominique Missiakas

Centro de Bioarqueología Humana, Museo de Londres, Londres, Reino Unido

rebeca redfern

Departamento de Antropología, Universidad de Carolina del Sur, Columbia, SC, EE. UU.

Sharon N. DeWitte

Departamento de Antropología, Universidad de Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canadá

julia a. apuesta

Departamento de Medicina Forense, Unidad de Antropología (ADBOU), Universidad del Sur de Dinamarca, Odense S, Dinamarca

Jesper L Boldsen

Departamento de Historia, Universidad de Indiana, Bloomington, IN, EE. UU.

ann carmichael

Departamento de Historia, Universidad de Rutgers, Newark, NJ, EE. UU.

Nukhet Varlik

Instituto del Corazón de Montreal, Facultad de Medicina, Universidad de Montreal, Montreal, Quebec, Canadá

Jean-Christophe Grenier

Departamento de Ingeniería Química, Universidad de Michigan – Ann Arbor, Ann Arbor, MI, EE. UU.

Juan María Rouillard

Centro Hospitalario Universitario Sainte-Justine, Montreal, Quebec, Canadá

Vania Yotova y Renata Sindeaux

División de Reumatología, Departamento de Medicina, Universidad de California, San Francisco, CA, EE. UU.

Chun Jimmie Ye y Matin Bikaran

Instituto de Genética Humana, Universidad de California, San Francisco, CA, EE. UU.

Chun Jimmie Ye y Matin Bikaran

Departamento de Antropología, Universidad de Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, EE. UU.

Jessica F.Brinkworth

Instituto Carl R Woese de Biología Genómica, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Urbana, IL, EE. UU.

Jessica F.Brinkworth

Instituto-Hospital Neurológico de Montreal, Universidad McGill, Montreal, Quebec, Canadá

Guy A. Rouleau

Departamento de Genética Humana, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.

Matthias Steinrücken y Louis B. Sweeper

Instituto Michael G. DeGroote de Investigación de Enfermedades Infecciosas, Universidad McMaster, Hamilton, Ontario, Canadá

Hendrik N. Poinar

Programa Humans and the Microbiome, Instituto Canadiense de Investigación Avanzada, Toronto, Ontario, Canadá

Hendrik N. Poinar

Comité de Genética, Genómica y Biología de Sistemas, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.

Luis B. Barreiro

Comité de Inmunología, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.

Luis B. Barreiro

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LBB y HNP dirigió el estudio. JK diseñó los ensayos de enriquecimiento y generó datos genómicos antiguos. TPV lideró todos los análisis de datos y computacionales, con contribuciones de J.-CGXC realizó todos los análisis para estimar los coeficientes de selección bajo la supervisión de M. Steinrücken. JFB, RS y VY realizaron experimentos de desafío con macrófagos y Y. pestis muertos por calor. M. Shiratori y A. Dumaine realizaron los experimentos de infección en PBMC y generaron los datos de secuenciación de ARN de una sola célula, con la ayuda de DE, DMCED y JP-C. realizó y diseñó los experimentos de infección con Y. pestis viva en macrófagos y generó datos de citoquinas y CFU, con la ayuda de JM y RBCJY y MB diseñó las sondas para cuantificar la isoforma que codifica la versión corta de ERAP2 y MIP realizó los experimentos. RR, SND, JAG y JLB proporcionaron acceso a muestras, información arqueológica, incluida la datación, y otra información relevante. AC y NV proporcionaron información sobre el contexto histórico. KE y GBG proporcionaron muestreo adicional y procesamiento bioinformático y mantenimiento de grupos. A. Devault y J.-MR brindaron información sobre el enriquecimiento dirigido y versiones modificadas de cebos utilizados para el enriquecimiento inmunitario. GAR proporcionó información genómica sobre loci y contribuyó financieramente a la secuenciación de objetivos. TPV, JK, HNP y LBB escribieron el manuscrito, con aportes de todos los autores.

Correspondencia con Hendrik N. Poinar o Luis B. Barreiro.

JK, A. Devault y J.-MR declaran interés financiero en Daicel Arbor Biosciences, que proporcionó los kits de captura por hibridación myBaits para este trabajo. Todos los demás autores declaran no tener intereses en competencia.

Nature agradece a M. Thomas P. Gilbert y a los otros revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Comparación de la tasa de recombinación (A) y los niveles de selección de fondo (B) entre loci neutrales y nuestras regiones candidatas. Las regiones candidatas se estratificaron en las que se probaron y las que eran candidatas para una selección positiva basada en una alta diferenciación en Londres antes y después de la BD. (C) Las simulaciones directas emparejadas para las tasas de recombinación y selección de fondo de las regiones objetivo de nuestro estudio muestran un ligero enriquecimiento de sitios altamente diferenciados en regiones candidatas, pero lejos del nivel de enriquecimiento observado en nuestros datos recopilados (D), replicados de la Fig. 2a para comparación. Por ejemplo, mientras que nuestra diferenciación de datos en los loci inmunes superó el percentil 99 de las variantes neutras a 2,4 veces la tasa esperada por casualidad (entre variantes con un MAF > 10 %), el mismo enriquecimiento es inferior a 1,2 veces en los datos simulados.

(A) Distribuciones de \({\hat{s}}_{{\rm{MLE}}}\) para los cuatro SNP cuando las réplicas se simulan con las distribuciones de frecuencia de alelos con arranque correspondientes como condiciones iniciales y estimaciones corregidas con arranque \ ({\widetilde{s}}_{{\rm{MLE}}}\). Los bigotes en las gráficas de violín etiquetan los percentiles 2,5, 50 y 97,5 de sus respectivas distribuciones. (B) Curvas ROC y (C) Precisión-Recuperación para el procedimiento de estimación para distinguir las réplicas bajo selección de aquellas bajo neutralidad.

El primer componente principal separa claramente las muestras estimuladas de los controles emparejados.

Tamaño del efecto de la estimulación de Y. pestis en comparación entre Y. pestis muerto por calor (eje x, n = 33 individuos) y Y. pestis vivo (eje y, n = 8 individuos). (A) muestra todos los genes, con una línea azul que representa la mejor línea de ajuste (r = 0,88). (B) compara los tamaños del efecto en los genes cercanos a los candidatos para la selección positiva perfilados en ambos conjuntos de datos de expresión (rojo: muertos por calor; púrpura: bacterias vivas). Las barras de error representan el error estándar al estimar el tamaño del efecto. La dirección del efecto es consistente excepto para LNPEP (que no es significativo en ninguno de los análisis) y ERAP1. CTLA4 y TICAM2 no se muestran porque no se expresaron a niveles suficientemente altos en los macrófagos de los 8 individuos infectados con Y. pestis viva. Los asteriscos colocados cerca de la estimación puntual de cada valor representan la significación: *** p < 0,001; ** p < 0,01; * p < 0,05.

Los datos se derivan de Nedelec et al27. y Quach et al28 Nedelec et al. midió la respuesta de expresión génica de los macrófagos derivados de monocitos a la infección con dos bacterias intracelulares vivas: Listeria monocytogenes (una bacteria grampositiva) y Salmonella typhimurium (una bacteria gramnegativa). Quach et al. caracterizó la respuesta transcripcional a las 6 h de los monocitos primarios a los ligandos de estímulos bacterianos y virales que activan las vías del receptor tipo Toll (TLR1/2, TLR4 y TLR7/8) y el virus de la influenza vivo. Los datos para Y. pestis son las respuestas de cambio de pliegue observadas en respuesta a bacterias muertas por calor. Una estimación negativa en la gráfica (púrpura) indica que el gen está regulado a la baja y un valor positivo (rojo) indica que el gen está regulado al alza. El apoyo estadístico para los cambios informados está dado por los valores de p asociados. Los tamaños de círculo más grandes representan valores de p más pequeños y los círculos vacíos se refieren a casos en los que el gen no se expresó en ese conjunto de datos.

Efecto del genotipo en loci cercanos sobre la expresión de ERAP2 (arriba) y TICAM2 (abajo), en las condiciones experimentales de este estudio y publicado previamente26,27. Para ERAP2, el haplotipo protector "C" aumenta la expresión en todas las condiciones (p < 0,001). Para TICAM2, el haplotipo de referencia protector disminuye la expresión solo en la condición no estimulada (p = 2.5x10−6; p > 0.05 en todas las demás condiciones).

Proyección UMAP de datos de secuenciación de ARN unicelular de células no infectadas y células infectadas con Y. pestis vivo durante cinco horas, después de integrar las muestras. Los principales tipos de células inmunitarias se agrupan por separado y las células se colorean según el tipo de célula al que fueron asignadas.

Para cada tipo de célula perfilado mediante secuenciación de ARN de una sola célula, mostramos el efecto de la infección por Y. pestis sobre la expresión génica. Una estimación negativa (púrpura) indica que el gen está regulado negativamente y un valor positivo (rojo) indica que el gen está regulado positivamente. El apoyo estadístico para los cambios informados está dado por los valores de p asociados. Los tamaños de círculo más grandes representan valores de p más pequeños y los círculos vacíos se refieren a casos en los que el gen no se expresó en ese tipo de célula.

Rastros del bioanalizador que muestran los resultados de la amplificación por PCR de cDNA a través de la unión de empalme del exón 10 de macrófagos de 10 individuos con diferentes genotipos para la variante de corte rs2248374. En la parte superior se muestra el genotipo de cada individuo. También se realizó un control de PCR negativo utilizando agua. Se predice que el alelo G en rs2248374 producirá un exón 10 alargado que contiene dos codones de terminación prematuros (rectángulos rojos), lo que lleva a una descomposición mediada por tonterías.

El eje de tiempo sirve como referencia aproximada de los tiempos de muestreo relativos para las muestras empíricas. Las líneas verticales discontinuas indican el tiempo de muestreo relativo para cada grupo de muestras considerado en el análisis, y los cuadros flotantes con puntos naranjas y azules representan grupos de muestras de un locus bialélico. Por encima y por debajo del eje de tiempo hay bocetos que corresponden respectivamente al esquema de simulación y los cálculos de probabilidad. El árbol horizontal rojo sombreado representa la continuidad de la población a lo largo del tiempo aproximado (eje x), con la pandemia de la Peste Negra ocurriendo en el período sombreado oscuro. La rama acortada con una calavera al final representa a las personas que murieron a causa de la enfermedad. En cada réplica simulada, ∆p y −∆p marcan los cambios respectivos de la frecuencia alélica durante la pandemia en los conjuntos de muestras de la mitad de la pandemia y la pospandemia. En los esquemas de inferencia, cada línea recta horizontal representa un esquema de muestreo a partir del cual se calculó una probabilidad. Los relámpagos etiquetados con s o −s representan los coeficientes de selección.

Métodos complementarios, Referencias, Fig. 1 (Corrección del daño genómico antiguo), Fig. 2 (Potencia para identificar alelos protectores contra la peste negra), Fig. 3 (Probabilidad logarítmica en función del coeficiente de selección s para cada SNP objetivo) y la Fig. 4 (Distribuciones de \({\hat{s}}_{{\rm{MLE}}}\,\) para datos simulados que comienzan con las frecuencias previas a la pandemia de los cuatro SNP objetivo).

Tabla complementaria 1 (Individuos muestreados para análisis de ADN antiguo), Tabla 2 (Loci utilizados para Exon, GWAS y diseño de cebo neutral), Tabla 3 (posiciones de hg18 objetivo en capturas de Exon), Tabla 4 (Variantes altamente diferenciadas), Tabla 5 (Estimaciones de coeficientes de selección), Tabla 6 (Cambios en la expresión génica luego de la estimulación con Y. pestis), Tabla 7 (Resultados de citoquinas), Tabla 8 (Datos de citoquinas), Tabla 9 (Datos de unidades formadoras de colonias) y Tabla 10 (Efectos de interacción entre ERAP2 genotipo y estimulación de Y. pestis).

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Reimpresiones y permisos

Klunk, J., Vilgalys, TP, Demeure, CE et al. La evolución de los genes inmunes está asociada con la Peste Negra. Naturaleza 611, 312–319 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05349-x

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Recibido: 12 enero 2022

Aceptado: 14 de septiembre de 2022

Publicado: 19 de octubre de 2022

Fecha de emisión: 10 de noviembre de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05349-x

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