Prevalence and phylogenetic analysis of cytomegalovirus (Orthoherpesviridae: Cytomegalovirus: Cytomegalovirus humanbeta5) genetic variants from children and immunocompromised patients in central Russia

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Cytomegalovirus (CMV) is a DNA-containing virus that is widespread worldwide and is of great importance in infectious pathology of children and adults.

The aim of this study is to evaluate the prevalence of CMV among children and immunocompromised patients in the Nizhny Novgorod region (central Russia) and to perform a phylogenetic analysis of the identified strains.

Materials and methods. DNA samples of CMV detected in frequently ill children and adult recipients of solid organs were studied. The genetic diversity of CMV was assessed for two variable genes: UL55(gB) and UL73(gN), using NGS technology on the Illumina platform. Phylogenetic trees were constructed in the MEGA X program, the reliability of the cluster topology on the trees was confirmed using the rapid bootstrap method based on the generation of 500 pseudo-replicas.

Results. Circulation of 5 CMV genotypes by gene UL55(gB) and 5 genotypes by gene UL73(gN) was established in the territory of the Nizhny Novgorod region. While genotypes gB1 and gB2 dominated both in children and in adults, genotype gB5 was detected only in children. The spectrum of gN genotypes was more diverse: genotypes gN4a and gN3b prevailed in children, and gN1 and gN4b genotypes were predominant in adults. The obtained results allowed us to establish the similarity of the landscape of CMV genotypes circulating in Russia (Nizhny Novgorod region), Brazil, China and the USA.

Conclusion. The obtained data indicate the similarity of the landscape of CMV genotypes circulating in Russia (Nizhny Novgorod region), Brazil, China and the USA: in children, the predominant genotypes are gB1 (40.0%), gB2 (33.3%), gN4a (42.8%), and gN3b (28.6%), while in adults (recipients of solid organs) genotypes gB1 (37.5%), gB2 (37.5%), gN1 (26.3%), and gN4b (26.3%) are prevailed.

About the authors

Ol’ga E. Van’kova

Nizhny Novgorod Research Institute of Epidemiology and Microbiology named after Academician I.N. Blokhina

Author for correspondence.
Email: voe0@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9838-1133

art. researcher, laboratory of metagenomics and molecular indication of pathogens 

Russian Federation, 603950, Nizhny Novgorod

Nina F. Brusnigina

Nizhny Novgorod Research Institute of Epidemiology and Microbiology named after Academician I.N. Blokhina

Email: nfbrusnigina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4582-5623

PhD, leading researcher, head of the laboratory of metagenomics and molecular Indication of pathogens 

Russian Federation, 603950, Nizhny Novgorod

Nadezhda A. Novikova

Nizhny Novgorod Research Institute of Epidemiology and Microbiology named after Academician I.N. Blokhina

Email: novikova_na@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3710-6648

DrSci (Biology), professor, leading researcher, head of the laboratory of molecular epidemiology of viral infections 

Russian Federation, 603950, Nizhny Novgorod

References

  1. Connoly S.A., Jardetzky T.S., Longnecker R. The structural basis of herpesvirus entry. Nat. Rev. Microbiol. 2021; 19(2): 110–21. https://doi.org/10.1038/s41579-020-00448-w
  2. Ssentongo P., Hehnly C., Birungi P., Roach M.A., Spady J., Fronterre C., et al. Congenital cytomegalovirus infection burden and epidemiologic risk factors in countries with universal screening. JAMA Netw. Open. 2021; 4(8): e2120736. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.20736
  3. Gorbachev V.V., Dmitrachenko T.I., Semenov V.M., Egorov S.K. Aspects of cytomegalovirus reactivation in critically ill patients. Zhurnal infektologii. 2022; 14(4): 61–8. https://doi.org/10.22625/2072-6732-2022-14-4-61-68 https://elibrary.ru/davphd (in Russian)
  4. Hayden R.T., Caliendo A.M. Persistent challenges of interassay variability in transplant viral load testing. J. Clin. Microbiol. 2020; 58(10): e00782-20. https://doi.org/10.1128/JCM.00782-20
  5. Mu H., Qiao W., Zou J., Zhang H. Human cytomegalovirus glycoprotein B genotypic distributions and viral load in symptomatic infants. J. Infect. Dev. Ctries. 2023; 17(12): 1806-1813. https://doi.org/10.3855/jidc.18291
  6. Shakhgildyan V.I. Congenital cytomegalovirus infection: current challenges and possible solutions. Neonatologiya: novosti, mneniya, obuchenie. 2020; 8(4): 61–72. https://doi.org/10.33029/2308-2402-2020-8-4-61-72 https://elibrary.ru/xsnbrk (in Russian)
  7. Vankova O.E., Brusnigina N.F. Molecular and phylogenetic characteristics of cytomegaloviruses isolated from children in Nizhny Novgorod. Zdorov‘e naseleniya i sreda obitaniya – ZNiSO. 2021; (4): 25–30. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2021-337-4-25-30 https://elibrary.ru/rfedkt (in Russian)
  8. Vankova O.E., Brusnigina N.F. Genotyping clinical cytomegalovirus isolates in solid-organs-transplant recipients. Infektsiya i immunitet. 2022; 12(1): 59–68. https://doi.org/10.15789/2220-7619-GCC-1653 https://elibrary.ru/thvdbq (in Russian)
  9. Ye L., Qian Y., Yu W., Guo G., Wang H., Xue X. Functional profile of human cytomegalovirus genes and their associated diseases: a review. Front. Microbiol. 2020; 11: 2104. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.02104
  10. Marti-Carreras J., Maes P. Human cytomegalovirus genomics and transcriptomics through the lens of next-generation sequencing: revision and future challenges. Virus Genes. 2019; 55(2): 138–64. https://doi.org/10.1007/s11262-018-1627-3
  11. Sijmons S., Thys K., Ngwese M.M., Damme V.E., Dvorak J., Loock M.V., et al. High-throughput analysis of human cytomegalovirus genome diversity highlights the widespread occurrence of gene-disrupting mutations and pervasive recombination. J. Virol. 2015; 89(15): 7673–95. https://doi.org/10.1128/jvi.00578-15
  12. Dong N., Cao L., Zheng D., Su L., Lu L., Dong Z., et al. Distribution of CMV envelop glycoprotein B, H and N genotypes in infants with congenital cytomegalovirus symptomatic infection. Front. Pediatr. 2023; 11: 1112645. https://doi.org/10.3389/fped.2023.1112645
  13. Vankova O.E., Brusnigina N.F., Novikova N.A. NGS technology in monitoring the genetic diversity of cytomegalovirus strains. Sovremennye tekhnologii v meditsine. 2023; 15(2): 41–7. https://doi.org/10.17691/stm2023.15.2.04 https://elibrary.ru/gwepec (in Russian)
  14. Kumar S., Stecher G., Li M., Knyaz C., Tamura K. MEGA X: Molecular Evolutionary Genetics Analysis across computing platforms. Mol. Biol. Evol. 2018; 35(6): 1547–9. https://doi.org/10.1093/molbev/msy096
  15. Sarkar A., Das D., Ansari S., Chatterjee R. P., Mishra L., Basu B., et al. Genotypes of glycoprotein B gene among the Indian symptomatic neonates with congenital CMV infection. BMC Pediatr. 2019; 19(1): 291. https://doi.org/10.1186/s12887-019-1666-5
  16. Puhakka L., Pati S., Lappalainen M., Lonnqvist T., Niemensivu R., Lindahl P., et al. Viral shedding and distribution of cytomegalovirus glycoprotein H(UL75), glycoprotein B (UL55), and glycoprotein N(UL73) genotypes in congenital cytomegalovirus infection. J. Clin. Virol. 2020; 125: 104287. https://doi.org/10.1016/j.jcv.2020.104287
  17. Pati S., Pinninti S., Novak Z., Chowdhury N., Patro R., Fowler K., et al. Genotypic diversity and mixed infection in newborn disease and hearing loss in congenital cytomegalovirus infection. J. Pediatr. Infect. Dis. 2014; 32(10): 1050–4. https://doi.org/10.1097/inf.0b013e31829bb0b9
  18. Wu X.J., Wang Y., Zhu Z.L., Xu Y., He G.S., Han Y., et al. The correlation of cytomegalovirus gB genotype with viral DNA load and treatment time in patients with CMV infection after hematopoietic stem cell transplantation. Zhonghua Xue Ye Xue Za Zhi. 2013; 34(2): 109–12. (in Chinese)
  19. Pignatelli S., Lazzarotto Т., Gatto M.R. Cytomegalovirus gN genotypes distribution among congenitally infected newborns and their relationship with symptoms at birth and sequelae. Clin. Infect. Dis. 2010; 51(1): 33–41. https://doi.org/10.1086/653423
  20. Jankovića M., Ćupića M., Kneževića A., Vujićb D., Soldatovićc I., Zečevićb Ž., et al. Cytomegalovirus glycoprotein B and N genotypes in pediatric recipients of the hematopoietic stem cell transplant. J. Virology. 2020; 548: 168–73. https://doi.org/10.1016/j.virol.2020.07.010
  21. Wang H., Valencia S.M., Preifer S.P., Jensen J.D., Kowalik T.F., Permar S.R. Common polymorphisms in the glycoproteins of human cytomegalovirus and associated strain-specific immunity. Viruses. 2021; 13(6): 1106. https://doi.org/10.3390/v13061106
  22. Suárez N.M., Wilkie G.S., Hage E., Camiolo S., Holton M., Hughes J., et al. Human cytomegalovirus genomes sequenced directly from clinical material: variation, multiple-strain infection, recombination, and gene loss. J. Infect. Dis. 2019; 220(5): 781–91. https://doi.org/10.1093/infdis/jiz208

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Frequency of occurrence of CMV gB genotypes in children (a) and adult organ recipients (b).

Download (125KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Frequency of occurrence of CMV gN genotypes in children (a) and adult organ recipients (b).

Download (128KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Phylogenetic tree based on partial nucleotide sequences of CMV UL55(gB) gene (366 nt) isolated from children, built using the Maximum Likelihood algorithm.

Download (543KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Phylogenetic tree based on nucleotide sequences of CMV UL73(gN) gene (420 nt) isolated from children, built using the Maximum Likelihood algorithm.

Download (517KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Phylogenetic tree based on partial nucleotide sequences CMV UL55(gB) gene (366 nt) isolated from adults solid organ recipients, built using the Maximum Likelihood algorithm.

Download (401KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Phylogenetic tree based on nucleotide sequences of CMV UL73(gN) gene (420 nt) isolated from adults solid organ recipients, built using the Maximum Likelihood algorithm.

Download (658KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Van’kova O.E., Brusnigina N.F., Novikova N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».