体外感染中细胞-病毒相互作用的随机性是否影响TCID50测量和数学模型的参数估计？
生物物理
2024-12-18 v1 定量方法
摘要
终点稀释（TCID50）测定无法计数感染性病毒颗粒（IV）的数量，而只能计数由样本引起的特定感染（SIN）数量。后者不仅取决于病毒颗粒是否具有感染性，还取决于细胞及其相互作用的实验条件。这些相互作用是随机的，并由参数控制，例如IV失去感染性、进入细胞或进入细胞后复制失败的速度。本文模拟了随机TCID50测定，以确定感染孔随机数与参数及样本中IV数量之间的关系。我们引入了一种新的参数估计方法，该方法基于在给定模型预测的样本中IV数量下观察到特定TCID50测定结果的似然。然后，我们依次评估了以下因素对参数估计的影响：1）新的似然函数与典型的高斯分布测量误差假设；2）使用IV单位与SIN单位在模型中表示病毒；3）使用随机模型与ODE模型模拟病毒感染过程。与先前方法不同，新的似然函数正确处理了超出检测限的测量值，并产生了非高斯分布。使用IV单位表示病毒可以施加物理约束（例如，一个IV不能感染多于一个细胞），并产生更具生物学意义的参数（例如，突变出现概率取决于产生的IV数量，而非SIN）。使用随机模型而非ODE模型，我们表明在重复的体外病毒感染中观察到的变异性与TCID50测定引入的随机性水平一致，而通过更好的测定设计可以减少这种变异性。本文引入的框架在现有方法基础上提供了若干重要改进，应被广泛采用。
引用
@article{arxiv.2412.12960,
title = {Does the random nature of cell-virus interactions during in vitro infections affect TCID$_{50}$ measurements and parameter estimation by mathematical models?},
author = {Christian Quirouette and Risavarshni Thevakumaran and Kyosuke Adachi and Catherine A. A. Beauchemin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.12960},
year = {2024}
}
备注
37 pages, 20 figures