Assessing evidence of immune imprinting in serological patterns of influenza immune response
यह अध्ययन दक्षिण चीन में एक दीर्घकालिक कोहोर्ट और सिमुलेशन का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सीरोलॉजिकल पैटर्न इन्फ्लुएंजा इम्यून इम्प्रिंटिंग के अनुरूप प्रतीत होते हैं, इसी तरह के पैटर्न बिना किसी इम्प्रिंटिंग तंत्र के आयु-संबंधी विविधताओं से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जो वास्तविक इम्प्रिंटिंग को कोहोर्ट प्रभावों से अलग करने की कठिनाई को रेखांकित करते हैं।
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मानव प्रतिरक्षा प्रणाली एक स्मृति मशीन है। जब हम पहली बार किसी कीटाणु का सामना करते हैं, तो हमारा शरीर उसके आकार को सीखता है और उसे दोबारा पहचानने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया बचाव तंत्र बनाता है। यह स्मृति आमतौर पर जीवन भर रहती है, जो हमें उस विशिष्ट हमलावर से बचाती है। हालाँकि, इन्फ्लुएंजा (influenza) के मामले में कहानी अधिक जटिल है। वायरस लगातार अपना स्वरूप बदलता रहता है, और एक व्यक्ति बचपन में जिस पहले फ्लू स्ट्रेन (strain) का सामना करता है, वह जीवन में बाद में मिलने वाले हर फ्लू के प्रति उसके प्रतिरक्षा तंत्र की प्रतिक्रिया पर एक स्थायी छाप छोड़ सकता है। यह घटना, जिसे 'इम्यून इम्प्रिंटिंग' (immune imprinting) कहा जाता है, यह सुझाव देती है कि प्रतिरक्षा प्रणाली का "पहला प्रेम" वायरस के साथ उसके भविष्य के संबंधों को निर्धारित करता है। यदि किसी बच्चे का पहला फ्लू एक निश्चित प्रकार का था, तो उसका शरीर बाद में समान प्रकार के फ्लू से लड़ने में बेहतर हो सकता है, लेकिन अलग प्रकार के फ्लू को संभालने में संभावित रूप से कमजोर हो सकता है। यह सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रभावित करता है कि कौन बीमार होता है, बीमारी कितनी गंभीर होती है, और क्या वार्षिक टीके विभिन्न आयु समूहों के लिए प्रभावी ढंग से काम करेंगे या नहीं।
शोधकर्ताओं की एक टीम वास्तविक लोगों के रक्त में इस इम्प्रिंटिंग के प्रत्यक्ष प्रमाण खोजने के लिए निकल पड़ी। वे दक्षिणी चीन के एक दीर्घकालिक अध्ययन की ओर मुड़े, जिसने छोटे बच्चों से लेकर बुजुर्गों तक 2,000 से अधिक व्यक्तियों को ट्रैक किया था। वैज्ञानिकों ने इन प्रतिभागियों के रक्त के नमूने एकत्र किए और पिछले सैंतालीस वर्षों में प्रसारित होने वाले फ्लू के विभिन्न स्ट्रेन के विरुद्ध उनके एंटीबॉडीज को मापा। वे एक विशिष्ट पैटर्न की तलाश में थे: यदि किसी व्यक्ति का पहला फ्लू एक्सपोजर (exposure) वायरस के एक परिवार के स्ट्रेन से था, तो दूसरे परिवार के स्ट्रेन के विरुद्ध उस व्यक्ति का एंटीबॉडी स्तर उस व्यक्ति की तुलना में व्यवस्थित रूप से कम होना चाहिए जिसका पहला एक्सपोजर उस दूसरे परिवार से था। ऐसा करने के लिए, उन्हें चरों (variables) की एक जटिल गांठ को सुलझाना था। एक व्यक्ति की आयु, उसके जन्म का वर्ष, और विभिन्न समयों पर प्रसारित होने वाले विशिष्ट फ्लू स्ट्रेन, ये सभी आपस में जुड़े हुए हैं। उदाहरण के लिए, 1960 के दशक में जन्मे लोगों का पहला एक्सपोजर 1980 में जन्मे लोगों की तुलना में एक अलग फ्लू स्ट्रेन के प्रति रहा होगा, और जैसे-जैसे लोग बूढ़े होते हैं, उनका प्रतिरक्षा तंत्र भी बदलता है। शोधकर्ताओं ने इस प्रारंभिक जीवन के "इमप्रिंटिंग" के प्रभाव को उम्र बढ़ने के साथ होने वाले प्राकृतिक परिवर्तनों से अलग करने के लिए उन्नत सांख्यिकीय मॉडलों का उपयोग किया।
रक्त के नमूनों के विश्लेषण ने ऐसे पैटर्न प्रकट किए जो इम्यून इम्प्रिंटिंग के अनुरूप लग रहे थे। विशेष रूप से, डेटा ने सुझाव दिया कि जिन लोगों का पहला फ्लू एक्सपोजर कुछ विशिष्ट सबटाइप्स (subtypes) के प्रति था, उनमें जीवन में बाद में अन्य सबटाइप्स के प्रति एंटीबॉडी प्रतिक्रिया कम थी, ठीक वैसे ही जैसा कि इम्प्रिंटिंग सिद्धांत भविष्यवाणी करता है। हालाँकि, शोधकर्ता वहीं नहीं रुके। वे जानते थे कि आयु और समय का जटिल मिश्रण बिना किसी जैविक इम्प्रिंटिंग के भी भ्रामक पैटर्न बना सकता है। इसकी जांच करने के लिए, उन्होंने 1968 से 2014 तक के फ्लू सीजन का एक कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया। महत्वपूर्ण रूप से, इस सिमुलेशन में इम्यून इम्प्रिंटिंग का कोई तंत्र शामिल नहीं था; इसने केवल यह मॉडल किया कि उम्र और एक्सपोजर के साथ एंटीबॉडीज स्वाभाविक रूप से कैसे ऊपर-नीचे होते हैं। जब उन्होंने इस सिम्युलेटेड डेटा पर अपने सांख्यिकीय परीक्षण चलाए, तो उन्होंने पाया कि इसने उन वास्तविक दुनिया के रक्त के नमूनों के समान ही पैटर्न उत्पन्न किए। कंप्यूटर मॉडल, जिसमें कोई इम्प्रिंटिंग शामिल नहीं थी, फिर भी उसी "सिग्नेचर" को उत्पन्न कर सका जिसे शोधकर्ताओं ने शुरू में इम्प्रिंटिंग के प्रमाण के रूप में सोचा था।
यह निष्कर्ष तस्वीर को जटिल बना देता है। जबकि वास्तविक दुनिया के डेटा ने ऐसे संकेत दिखाए जो इम्प्रिंटिंग परिकल्पना के अनुरूप थे, तथ्य यह है कि बिना इम्प्रिंटिंग वाले मॉडल ने भी समान संकेत उत्पन्न किए, इसका अर्थ है कि प्रमाण निर्णायक नहीं है। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि उनके द्वारा देखे गए रक्त के पैटर्न आंशिक रूप से इम्यून इम्प्रिंटिंग के कारण हो सकते हैं, लेकिन वे अन्य आयु-संबंधी कारकों का परिणाम भी हो सकते हैं जिन्हें मॉडल पूरी तरह से अलग करने में संघर्ष कर रहे थे। उन्होंने पाया कि सिग्नल उन लोगों के लिए सबसे मजबूत था जिनका पहला एक्सपोजर 1950 के दशक के एक विशिष्ट सबटाइप से था, लेकिन फिर भी, परिणाम इस बात के प्रति संवेदनशील थे कि सांख्यिकीय मॉडल कैसे निर्मित किए गए थे। इस अध्ययन ने यह सिद्ध नहीं किया कि इम्यून इम्प्रिंटिंग मौजूद नहीं है; बल्कि, इसने दिखाया कि रक्त परीक्षणों में इसे पहचानना अविश्वसनीय रूप से कठिन है क्योंकि इसके सिग्नल को फ्लू वायरस के प्रसार के इतिहास और लोगों के उम्र बढ़ने के तरीके द्वारा नकल किया जा सकता है। यह कार्य बताता है कि हालांकि इम्प्रिंटिंग का सिद्धांत यह समझने के लिए एक शक्तिशाली स्पष्टीकरण बना हुआ है कि कुछ आयु समूह कुछ फ्लू स्ट्रेन से अधिक क्यों पीड़ित होते हैं, लेकिन इसे सिद्ध करने के लिए प्रतिरक्षा प्रणाली के इतिहास की पूर्ण जटिलता को समझने हेतु केवल एंटीबॉडी स्तरों से परे देखना आवश्यक है।
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