Генетическая обусловленность тяжести течения COVID-19 и последующего реинфицирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Новая коронавирусная инфекция (COVID-19), вызванная коронавирусом 2 острого респираторного синдрома (SARS-CoV-2), вспыхнула в конце 2019 г. в г. Ухань (Китай). Быстро распространяясь по всему миру, болезнь обрела масштабы глобальной пандемии и унесла более 6 млн жизней. Вопросы, связанные с механизмами осложненного течения COVID-19, продолжают оставаться предметом активного изучения. При этом известно, что заболеваемость и смертность резко возрастают с увеличением возраста и сопутствующих заболеваний, включая ожирение, диабет, онкологические и сердечно-сосудистые заболевания, и, хотя большинство инфицированных выздоравливают, даже молодые и в остальном здоровые пациенты могут заразиться коронавирусом. В связи с этим актуальной задачей является поиск специфических генетических факторов, которые могут объяснить предрасположенность людей к заражению и развитию тяжелой формы COVID-19. Генетические детерминанты человека могут обеспечить научные основы для прогнозирования заболевания и разработки персонализированной терапии для борьбы с эпидемией. Кроме того, все чаще регистрируются случаи повторного заражения людей вирусом SARS-CoV-2, которое возникает в среднем через 1–6 месяцев после первичного инфицирования и зависит от структуры генома вируса. Проведенные исследования по секвенированию вирусных геномов показали, что некоторые из пациентов были повторно инфицированы одним и тем же штаммом коронавируса, в то время как другие — разными, что, в свою очередь, вызывает у исследователей опасения по поводу эффективности иммунитета после заражения и надежности вакцин. В целом генетические особенности человека и вируса определяют тенденцию к реинфицированию. Пока определить истинную распространенность повторного заражения COVID-19 затруднительно, что объясняется низкой выявляемостью бессимптомной повторной инфекции и тем, что многие пациенты с легким течением болезни не были протестированы на ранней стадии пандемии. Поэтому истинная распространенность повторного заражения COVID-19 не отражает текущую действительность, и случаев повторного заражения намного больше, чем описано в литературе. В связи с этим истинный вклад генетических особенностей вируса в реинфицирование COVID-19 можно будет определить только после проведения популяционных исследований, а при разработке программ COVID-19-иммунизации необходимо учитывать распространенность повторного инфицирования в популяции.

Об авторах

Ольга Владимировна Круско

Военный инновационный технополис «ЭРА»

Email: panarinaolya08@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9111-7914
SPIN-код: 4702-6002

кандидат биологических наук

Россия, Анапа

Евгения Анатольевна Новикова

Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Автор, ответственный за переписку.
Email: europe411@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9353-7928
SPIN-код: 8473-7941

младший научный сотрудник

Россия, Иркутск

Петр Кириллович Потапов

Военный инновационный технополис «ЭРА»

Email: forwardspb@mail.ru
SPIN-код: 5979-4490

кандидат медицинских наук

Россия, Анапа

Алла Германовна Петрова

Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: rudial75@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7965-8061
SPIN-код: 3962-5093

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Зайковская А.В., Гладышева А.В., Карташов М.Ю., и др. Изучение в условиях in vitro биологических свойств штаммов коронавируса SARS-CoV-2, относящихся к различным генетическим вариантам // Проблемы особо опасных инфекций. 2022. № 1. С. 94–100. doi: 10.21055/0370-1069-2022-1-94-100
  2. Москалев А.В., Гумилевский Б.Ю., Апчел В.Я., Цыган В.Н. Старый новый коронавирус // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2020. Т. 22, № 2. С. 182–188. doi: 10.17816/brmma50070
  3. Zhou F., Yu T., Du R., et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study // Lancet. 2020. Vol. 395, No. 10229. P. 1054–1062. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  4. Li X., Xu S., Yu M., et al. Risk factors for severity and mortality in adult COVID-19 inpatients in Wuhan // J Allergy Clin Immunol. 2020. Vol. 146, No. 1. P. 110–118. doi: 10.1016/j.jaci.2020.04.006
  5. Ellinghaus D., Degenhardt F., Bujanda L., et al. Genomewide association study of severe with respiratory failure // N Eng J Med. 2020. Vol. 383, No. 16. P. 1522–1534. doi: 10.1056/NEJMoa2020283
  6. Orlova E.A., Ogarkov O.B., Khromova P.A., et al. SNP rs657152 is not associated with the level of viral load in COVID-19 or the probability of disease in the population of Caucasians in Eastern Siberia // Russ J Genet. 2021. Vol. 57, No. 8. P. 982–984. doi: 10.1134/S1022795421080093
  7. Pairo-Castineira E., Clohisey S., Klaric L., et al. Genetic mechanisms of critical illness in COVID-19 // Nature. 2021. Vol. 591. P. 92–98. doi: 10.1038/s41586-020-03065-y
  8. Fink-Baldauf I.M., Stuart W.D., Brewington J.J., et al. CRISPRi links COVID-19 GWAS loci to LZTFL1 and RAVER1 // EBioMedicine. 2022. Vol. 75. ID 103806. doi: 10.1016/j.ebiom.2021.103806
  9. COVID-19 Host Genetics Initiative. Mapping the human genetic architecture of COVID-19 // Nature. 2021. Vol. 600, No. 7889. P. 472–477. doi: 10.1038/s41586-021-03767-x
  10. Chamnanphon M., Pongpanich M., Suttichet T.B., et al. Host genetic factors of COVID-19 susceptibility and disease severity in a Thai population // J Hum Genet. 2022. Vol. 67, No. 5. P. 295–301. doi: 10.1038/s10038-021-01009-6
  11. Kwok A.J., Mentzer A., Knight J.C. Host genetics and infectious disease: new tools, insights and translational opportunities. Nature reviews // Genetics. 2021. Vol. 22, No. 3. P. 137–153. doi: 10.1038/s41576-020-00297-6
  12. Novelli A., Andreani M., Biancolella M., et al. HLA allele frequencies and susceptibility to COVID-19 in a group of 99 Italian patients // Human leukocyte antigens. 2020. Vol. 96, No. 5. P. 610–614. doi: 10.1111/tan.14047
  13. Nguyen A., David J.K., Maden S.K., et al. Human leukocyte antigen susceptibility map for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 // J Virol. 2020. Vol. 94, No. 13. P. e00510–e00520. doi: 10.1128/JVI.00510-20
  14. Pretti M.A.M., Galvani R.G., Vieira G.F., et al. Class I HLA allele predicted restricted antigenic coverages for spike and nucleocapsid proteins are associated with deaths related to COVID-19 // Front Immunol. 2020. Vol. 11. ID 565730. doi: 10.3389/fimmu.2020.565730
  15. Mohammadpour S., Torshizi Esfahani A., Halaji M., et al. An updated review of the association of host genetic factors with susceptibility and resistance to COVID-19 // J Cell Physiol. 2021. Vol. 236, No. 1. P. 49–54. doi: 10.1002/jcp.29868
  16. Shkurnikov M., Nersisyan S., Jankevic T., et al. Association of HLA class I genotypes with severity of coronavirus disease-19 // Front Immunol. 2021. Vol. 12. ID 641900. doi: 10.3389/fimmu.2021.641900
  17. Debnath M., Banerjee M., Berk M. Genetic gateways to COVID-19 infection: Implications for risk, severity, and outcomes // FASEB J. 2020. Vol. 34, No. 7. P. 8787–8795. doi: 10.1096/fj.202001115R
  18. Kiyotani K., Toyoshima Y., Nemoto K., Nakamura Y. Bioinformatic prediction of potential T cell epitopes for SARS-Cov-2 // J Hum Genet. 2020. Vol. 65, No. 7. P. 569–575. doi: 10.1038/s10038-020-0771-5
  19. Hou Y., Zhao J., Martin W., et al. New insights into genetic susceptibility of COVID-19: an ACE2 and TMPRSS2 polymorphism analysis // BMC medicine. 2020. Vol. 18. ID 216. doi: 10.1186/s12916-020-01673-z
  20. Senapati S., Kumar S., Singh A.K., et al. Assessment of risk conferred by coding and regulatory variations of TMPRSS2 and CD26 in susceptibility to SARS-CoV-2 infection in human // J Genet. 2020. Vol. 99, No. 1. ID 53. doi: 10.1007/s12041-020-01217-7
  21. Saad H., Jabotian K., Sakr C., et al. The role of angiotensin converting enzyme 1 insertion/deletion genetic polymorphism in the risk and severity of COVID-19 infection // Front Med (Lausanne). 2021. Vol. 8. ID 798571. doi: 10.3389/fmed.2021.798571
  22. Irham L.M., Chou W.-H., Calkins M.J., et al. Genetic variants that influence SARS-CoV-2 receptor TMPRSS2 expression among population cohorts from multiple continents // Biochem Biophys Res Commun. 2020. Vol. 529, No. 2. P. 263–269. doi: 10.1016/j.bbrc.2020.05.179
  23. Shikov A.E., Barbitoff Y.A., Glotov A.S., et al. Analysis of the spectrum of ACE2 variation suggests a possible influence of rare and common variants on susceptibility to COVID-19 and Severity of outcome // Front Genet. 2020. Vol. 11. ID 551220. doi: 10.3389/fgene.2020.551220
  24. Cui C., Huang C., Zhou W., et al. AGTR2, one possible novel key gene for the entry of SARS-CoV-2 into human cells // IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2021. Vol. 18, No. 4. P. 1230–1233. doi: 10.1109/TCBB.2020.3009099
  25. Bullerdiek J. COVID-19 challenging cell biology // Protoplasma. 2020. Vol. 257, No. 3. P. 619–620. doi: 10.1007/s00709-020-01506-z
  26. Andolfo I., Russo R., Lasorsa V.A., et al. Common variants at 21q22.3 locus influence MX1 and TMPRSS2 gene expression and susceptibility to severe COVID-19 // iScience. 2021. Vol. 24, No. 4. ID 103322. doi: 10.1016/j.isci.2021.102322
  27. Москалев А.В., Гумилевский Б.Ю., Апчел А.В., Цыган В.Н. Паттерн-распознающие рецепторы и их сигнальные пути в реализации механизмов врожденного иммунитета при вирусных инфекциях // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2022. Т. 24, № 2. С. 381–389. doi: 10.17816/brmma91018
  28. Made C.I., Simons A., Schuurs-Hoeijmakers J., et al. Presence of genetic variants among young men with severe COVID-19 // JAMA. 2020. Vol. 324, No. 7. P. 663–673. doi: 10.1001/jama.2020.13719
  29. Zhao X., Sehgal M., Hou Z., et al. Identification of residues controlling restriction versus enhancing activities of IFITM proteins on entry of human coronaviruses // J Virol. 2018. Vol. 92, No. 6. P. e01535–e01517. doi: 10.1128/JVI.01535-17
  30. Zhang Y., Qin L., Zhao Y., et al. Interferon-induced transmembrane protein-3 genetic variant rs12252-C is associated with disease severity in COVID-19 // J Infect Dis. 2020. Vol. 222, No. 1. P. 34–37. doi: 10.1093/infdis/jiaa224
  31. Kim Y.C., Jeong B.H. Strong correlation between the case fatality rate of COVID-19 and the rs6598045 single nucleotide polymorphism (SNP) of the interferon-induced transmembrane protein 3 (IFITM3) gene at the population-level // Genes (Basel). 2020. Vol. 12, No. 1. ID 42. doi: 10.3390/genes12010042
  32. Fricke-Galindo I., Falfán-Valencia R. Genetics insight for COVID-19 susceptibility and severity: a review // Front Immunol. 2021. Vol. 12. ID 622176. doi: 10.3389/fimmu.2021.622176
  33. Шишиморов И.Н., Магницкая О.В., Пономарева Ю.В. Генетические предикторы тяжести течения и эффективности фармакотерапии COVID-19 // Фармация и фармакология. 2021. Т. 9, № 3. С. 174–184. doi: 10.19163/2307-9266-2021-9-3-174-184
  34. Saleh A., Sultan A., Elashry M.A., et al. Association of TNF-α G-308 a promoter polymorphism with the course and outcome of COVID-19 patients // Immunol Invest. 2022. Vol. 51, No. 3. P. 546–557. doi: 10.1080/08820139.2020.1851709
  35. Al-Jaf S.M.A., Niranji S.S., Ali H.N., Mohammed O.A. Association of Apolipoprotein e polymorphism with SARS-CoV-2 infection // J Mol Epidemiol Evol Genet Infect Dis. 2021. Vol. 95. ID 105043. doi: 10.1016/j.meegid.2021.105043
  36. Kuo C.L., Pilling L.C., Atkins J.L., et al. APOE e4 genotype predicts severe COVID-19 in the UK Biobank Community Cohort // J Gerontol – Biol Sci Med Sci. 2020. Vol. 75, No. 11. P. 2231–2232. doi: 10.1093/gerona/glaa131
  37. Posadas-Sánchez R., Sánchez-Muñoz F., Guzmán-Martín C.A., et al. Dipeptidylpeptidase-4 levels and DPP4 gene polymorphisms in patients with COVID-19. Association with disease and with severity // Life Sci. 2021. Vol. 276. ID 119410. doi: 10.1016/j.lfs.2021.119410
  38. Колюбаева С.Н., Кондратенко А.А., Алхаже К., и др. Исследование полиморфизма генов HLA-DRB1 и IL28 у пациентов, перенесших новую коронавирусную инфекцию (COVID-19) c различной степенью тяжести // Гены и клетки. 2021. Т. 16, № 3. С. 86–90. doi: 10.23868/202110012
  39. Крюков Е.В., Тришкин Д.В., Салухов В.В., и др. Особенности формирования и продолжительность сохранения нейтрализующих антител к S-белку SARS-CoV-2 у лиц, перенесших новую коронавирусную инфекцию (COVID-19) легкого или бессимптомного течения // Вестник Российской академии медицинских наук. 2021. Т. 76, № 4. C. 361–367. doi: 10.15690/vramn1582
  40. Yan Y., Liu B., Ding H., et al. Characterizing COVID-19 severity, epidemiology and SARS-CoV-2 genotypes in a regional business hub of China // J Infect. 2021. Vol. 82, No. 2. P. 282–327. doi: 10.1016/j.jinf.2020.08.031
  41. Никонова А.А., Файзулоев Е.Б., Грачева А.В., и др. Генетическое разнообразие и эволюция биологических свойств коронавируса SARS-CoV-2 в условиях глобального распространения // Acta Naturae (русскоязычная версия). 2021. Т. 13, № 3. С. 77–89. doi: 10.32607/actanaturae.11337
  42. Hamed S.M., Elkhatib W.F., Khairalla A.S., Noreddin A.M. Global dynamics of SARS-CoV-2 clades and their relation to COVID-19 epidemiology // Sci Rep. 2021. Vol. 11, No. 1. ID 8435. doi: 10.1038/s41598-021-87713-x
  43. van Dorp L., Richard D., Tan C.C.S., et al. No evidence for increased transmissibility from recurrent mutations in SARS-CoV-2 // Nat Commun. 2020. Vol. 11, No. 1. ID 5986. doi: 10.1038/s41467-020-19818-2
  44. Wang Q.X., Huang K.C., Qi L., et al. No infectious risk of COVID-19 patients with long-term fecal 2019-nCoV nucleic acid positive // Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2020. Vol. 24. P. 5772–5777. doi: 10.26355/eurrev_202005_21370
  45. Azam M., Sulistiana R., Ratnawati M., et al. Recurrent SARS-CoV-2 RNA positivity after COVID-19: a systematic review and meta-analysis // Sci Rep. 2020. Vol. 10, No. 1. ID 20692. doi: 10.1038/s41598-020-77739-y
  46. Carfì A., Bernabei R., Landi F. Persistent symptoms in patients after acute COVID-19 // JAMA. 2020. Vol. 324, No. 6. P. 603–605. doi: 10.1001/jama.2020.12603
  47. Москалева Е.В., Петрова А.Г., Рычкова Л.В., и др. Состояние показателей иммунного статуса у детей после перенесенной новой коронавирусной инфекции // Acta Biomedica Scientifica (East Siberian Biomedical Journal). 2021. Т. 6, № 2. С. 58–62. doi: 10.29413/ABS.2021-6.2.6.
  48. Новикова Е.А., Петрова А.Г., Москалева Е.В., и др. Ретроспектива международных серологических исследований по формированию и динамике гуморального иммунного ответа к SARS-CoV-2: от 2020 к 2021 // Acta Biomedica Scientifica. 2021. Т. 6, № 2. С. 47–57. doi: 10.29413/ABS.2021-6.2.5
  49. Stokel-Walker C. What we know about covid-19 reinfection so far // BMJ. 2021. Vol. 372. ID n99. doi: 10.1136/bmj.n99
  50. Bao L., Deng W., Gao H., et al. Reinfection could not occur in SARS-CoV-2 infected rhesus macaques // BioRxiv. 2020. ID 990226. doi: 10.1101/2020.03.13.990226
  51. Karthik K., Senthilkumar T.M.A., Udhayavel S., Raj G.D. Role of antibody-dependent enhancement (ADE) in the virulence of SARS-CoV- 2 and its mitigation strategies for the development of vaccines and immunotherapies to counter COVID-19 // Hum Vaccines Immunother. 2020. Vol. 16, No. 12. P. 3055–3060. doi: 10.1080/21645515.2020.1796425
  52. Wang J., Kaperak C., Sato T., Sakuraba A. COVID-19 reinfection: a rapid systematic review of case reports and case series // J Invest Med. 2021. Vol. 69, No. 6. P. 1253–1255. doi: 10.1136/jim-2021-001853
  53. Colson P., Finaud M., Levy N., et al. Evidence of SARS-CoV-2 re-infection with a different genotype // J Infect. 2021. Vol. 82, No. 4. P. 84–123. doi: 10.1016/j.jinf.2020.11.011

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Эко-Вектор", 2022



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».