Субпопуляции лимфоцитов, уровень интерферонов и экспрессия их рецепторов у больных хроническими гепатитами В и С: зависимость от вида вирусов и степени фиброза печени


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме Цель исследования. У больных хроническим гепатитом В (ХГВ) и хроническим гепатитом С (ХГС) определить зависимость субпопуляционного состава циркулирующих лимфоцитов, концентрации интерферонов (ИФН) α, γ и λ3 в сыворотке крови и экспрессии рецепторов ИФН I и II типов лимфоцитами от вида возбудителя заболевания и выраженности фиброза печени (ФП). Материалы и методы. В исследование включили 44 больных ХГС, 9 пациентов ХГВ и 13 клинически здоровых доноров. Степень ФП у больных определяли с помощью транзиентной эластографии печени. Проводили исследование субпопуляционного состава лимфоцитов периферической крови, определение концентрации ИФН-α, ИФН-γ и ИЛ-28В. Результаты. У больных ХГС и ХГВ число лимфоцитов в крови превосходило таковое у здоровых доноров, а количество нейтрофилов было снижено. Не выявлено различий между группами по субпопуляционному составу лимфоцитов за исключением числа клеток CD3CD4, которое у больных ХГС выше, чем у пациентов с ХГВ. Число лимфоцитов CD118у больных ХГС и ХГВ выше, чем у здоровых доноров. По экспрессии CD119 лимфоцитами больные ХГС и ХГВ не различались между собой и со здоровыми донорами. Относительное число клеток CD119среди лимфоцитов CD4у больных ХГС выше, чем у здоровых доноров. Уровни ИФН-α и ИФН-γ в сыворотке крови больных ХГС и ХГВ не различались, однако превышали показатели здоровых доноров. Концентрация ИЛ-28В у больных ХГС была в 2 раза выше, чем у пациентов с ХГВ, но различия статистически незначимы. Число лимфоцитов в крови увеличивалось с прогрессированием ФП, число нейтрофилов — снижалось. Установлена обратная связь числа тромбоцитов с выраженностью ФП. Множественные сравнения кластеров больных с разной степенью ФП по численности основных субпопуляций лимфоцитов различий не выявили. Однако число клеток CD3CD16CD56(NKT) коррелировало с выраженностью ФП. Различий между больными с разной степенью ФП по доле клеток CD118и CD119 среди лимфоцитов, а также по уровню ИФН-α, ИФН-γ и ИЛ-28В в сыворотке крови не установлено. Доля лимфоцитов CD4CD119среди клеток CD45в крови у больных с IV ФП степени, выше чем у пациентов с ФП III степени. Заключение. Выявлено несколько новых клинико-лабораторных закономерностей и уточнены характер и степень ранее описанных гематологических и иммунологических сдвигов у больных ХГС и ХГВ при разной степени ФП. Некоторые показатели могут быть использованы в качестве дополнительных критериев прогноза течения указанных форм гепатита, а ряд вновь описанных фактов свидетельствует о необходимости пересмотра защитного/флогогенного значения ИФН I, II и III типов при хронических вирусных гепатитах С и В.

Об авторах

О В Калюжин

ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» Минздрава России

Москва, Россия

Ж Б Понежева

ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Москва, Россия

И В Семенова

ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Москва, Россия

О Н Хохлова

ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Москва, Россия

Л В Серебровская

ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Москва, Россия

Т С Гусева

ФГБУ ФНИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи Минздрава России

Москва, Россия

О В Паршина

ФГБУ ФНИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи Минздрава России

Москва, Россия

В В Малеев

ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Москва, Россия

Список литературы

  1. Yang Y, Zhou Y, Hou J, Bai C, Li Z, Fan J, Ng IO, Zhou W, Sun H, Dong Q, Lee JM, Lo CM, Man K, Yang Y, Li N, Ding G, Yu Y, Cao X. Hepatic IFIT3 predicts interferon-α therapeutic response in patients of hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2017. https://doi.org/10.1002/hep.29156
  2. Boisvert M, Shoukry NH. Type III interferons in hepatitis C virus infection. Front Immunol. 2016;7:628. https://doi.org/10.3389/fimmu.2016.00628
  3. Lin Z, Zhang J, Ma X, Yang S, Tian N, Lin X, Zhou S, Liu L, Gao Y. The Role of Interferon Lambda 3 Genetic Polymorphisms in Response to Interferon Therapy in Chronic Hepatitis B Patients: An Updated Meta-Analysis. Hepat Mon. 2016;16(7): e37534. https://doi.org/10.5812/hepatmon.37534
  4. Tillmann HL, Thompson AJ, Patel K, Wiese M, Tenckhoff H, Nischalke HD, Lokhnygina Y, Kullig U, Göbel U, Capka E, Wiegand J, Schiefke I, Güthoff W, Grüngreiff K, König I, Spengler U, McCarthy J, Shianna KV, Goldstein DB, McHutchison JG, Timm J, Nattermann J; German Anti-D Study Group. A polymorphism near IL28B is associated with spontaneous clearance of acute hepatitis C virus and jaundice. Gastroenterology. 2010;139:1586-1592. https://doi.org/1592e1581.10.1053/j.gastro.2010.07.005
  5. Chen CL, Huang JY, Wang CH, Tahara SM, Zhou L, Kondo Y, Schechter J, Su L, Lai MM, Wakita T, Cosset FL, Jung JU, Machida K. Hepatitis C virus has a genetically determined lymphotropism through co-receptor B7.2. Nat Commun. 2017;8:13882. https://doi.org/10.1038/ncomms13882
  6. Sinha M, Rao CR, Premalata CS, Shafiulla M, Lakshmaiah KC, Jacob LA, Babu GK, Viveka BK, Appaji L, Subramanyam JR. Plasma Epstein-Barr virus and Hepatitis B virus in non-Hodgkin lymphomas: Two lymphotropic, potentially oncogenic, latently occurring DNA viruses. Indian J Med Paediatr Oncol. 2016; 37(3):146-151. https://doi.org/10.4103/0971-5851.190353
  7. Kuo M-T, Hu T-H, Lu S-N, Hung CH, Wang J-H, Chen C-H, Chiu Y-C, Lee C-M. Neutrophil-to-lymphocyte ratio as a predictor of response to peginterferon plus ribavirin therapy for chronic hepatitis C. Disease Markers. 2014;2014:462958. https://doi.org/10.1155/2014/462958
  8. Gomez D, Farid S, Malik H Z, Young AL, Toogood GJ, Lodge JPA, Prasad KR. Preoperative neutrophil-to-lymphocyte ratio as a prognostic predictor after curative resection for hepatocellular carcinoma. World Journal of Surgery. 2008;32(8):1757-1762. https://doi.org/10.1007/s00268-008-9552-6
  9. Chen T-M, Lin C-C, Huang P-T, Wen C-F. Neutrophil-to-lymphocyte ratio associated with mortality in early hepatocellular carcinoma patients after radiofrequency ablation. Journal of Gastroenterology and Hepatology. 2012;27(3):553-561. https://doi.org/10.1111/j.1440-1746.2011.06910.x
  10. Karasu Z, Tekin F, Ersoz G, Gunsar F, Batur Y, Ilter T, Akarca US. Liver fibrosis is associated with decreased peripheral platelet count in patients with chronic hepatitis B and C. Dig Dis Sci. 2007;52(6):1535-1539. https://doi.org/10.1007/s10620-006-9144-y
  11. Al-Qahtani A, Al-Anazi M, Abdo AA, Sanai FM, Al-Hamoudi W, Alswat KA, Al-Ashgar HI, Khan MQ, Albenmousa A, Khalaf Nisreen, Viswan N, Al-Ahdal MN. Correlation between genetic variations and serum level of interleukin 28B with virus genotypes and disease progression in chronic hepatitis C virus infection. Journal of Immunology Research. 2015;2015:768470. https://doi.org/10.1155/2015/768470
  12. Depla M, Pelletier S, Bedard N, Brunaud C, Bruneau J, Shoukry NH. IFN-lambda3 polymorphism indirectly influences NK cell phenotype and function during acute HCV infection. Immun Inflamm Dis. 2016;4:376-388. https://doi.org/10.1002/iid3.122
  13. Dolganiuc A, Kodys K, Marshall C, Saha B, Zhang S, Bala S, et al. Type III interferons, IL-28 and IL-29, are increased in chronic HCV infection and induce myeloid dendritic cell-mediated FoxP3+ regulatory T cells. PLoS One. 2012;7:e44915. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044915
  14. Ge D, Fellay J, Thompson AJ, Simon JS, Shianna KV, Urban TJ, et al. Genetic variation in IL28B predicts hepatitis C treatment-induced viral clearance. Nature. 2009;461:399-401. https://doi.org/10.1038/nature08309
  15. Langhans B, Kupfer B, Braunschweiger I, Arndt S, Schulte W, Nischalke HD, et al. Interferon-lambda serum levels in hepatitis C. J Hepatol. 2011;54:859-865. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2010.08.020
  16. Torres C, Brahm J, Venegas M. Lambda interferon serum levels in patients with chronic hepatitis C virus infection according to their response to therapy with pegylated interferon and ribavirin. J Interferon Cytokine Res. 2014;34:106-110. https://doi.org/10.1089/jir.2013.0005
  17. Nguyen KB, Watford WT, Salomon R, Hofmann SR, Pien GC, Morinobu A, Gadina M, O’Shea JJ, Biron CA. Critical role for STAT4 activation by type 1 interferons in the interferon-gamma response to viral infection. Science. 2002;297:2063-2066. https://doi.org/10.1126/science.1074900
  18. Pien GC, Nguyen KB, Malmgaard L, Satoskar AR, Biron CA. A unique mechanism for innate cytokine promotion of T cell responses to viral infections. J Immunol. 2002;169:5827-5837. https://doi.org/10.4049/jimmunol.169.10.5827
  19. Донцов Д.В., Романова Е.Б., Амбалов Ю.М. Метод альтернативного анализа Вальда как способ прогноза прогрессирования заболевания у больных хроническим гепатитом С. Кубанский научный медицинский вестник. 2011;4(127):69-71. Ссылка активна на: 21.05.2017. Доступно по: http://cyberleninka.ru/article/n/metod-alternativnogo-analiza-valda-kak-sposob-prognoza-progressirovaniya-zabolevaniya-u-bolnyh-hronicheskim-gepatitom-s
  20. Weng HL, Wang BE, Jia JD, Wu WF, Xian JZ, Mertens PR, Cai WM, Dooley S. Effect of interferon-gamma on hepatic fibrosis in chronic hepatitis B virus infection: a randomized controlled study. Clin Gastroenterol Hepatol. 2005;3(8):819-828. https://doi.org/10.1016/s1542-3565(05)00404-0
  21. Muir AJ, Sylvestre PB, Rockey DC. Interferon gamma-1b for the treatment of fibrosis in chronic hepatitis C infection. J Viral Hepat. 2006;13(5):322-328. https://doi.org/10.1111/j.1365-2893.2005.00689.x
  22. Knight B, Lim R, Yeoh GC, Olynyk JK. Interferon-gamma exacerbates liver damage, the hepatic progenitor cell response and fibrosis in a mouse model of chronic liver injury. J Hepatol. 2007;47(6):826-833. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2007.06.022

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ООО "Консилиум Медикум", 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».