Полиморфизм генов TLR и течение двусторонней пневмонии при COVID-19

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. COVID-19 — заболевание, течение которого зависит от ряда факторов, в том числе генетических, среди которых особый интерес представляют гены рецепторов врожденной иммунной системы — толл-подобные рецепторы (TLR), играющие центральную роль в развитии реакций врожденного иммунитета. Структура вируса SARS-CoV-2 включает, помимо нуклеокапсида, белково-липидную мембранную оболочку, что определяет узнавание компонентов вируса разными TLR, в том числе и рецепторами подсемейства TLR2 (TLR1, 6, 10), генетические полиморфизмы генов которых встречаются с разной частотой в различных человеческих популяциях и не только влияют на функциональную активность системы врожденного иммунитета, но и определяют качество адаптивного иммунного ответа.

Цель исследования — определение ассоциации полиморфизмов генов толл-подобных рецепторов TLR1, TLR6 и TLR10 с тяжестью течения коронавирусной инфекции (COVID-19) в русской популяции Челябинской области.

Материалы и методы. В исследование вошли 86 пациентов из ковидных отделений больниц города Челябинска с диагнозом двусторонней пневмонии умеренной (У-ДСП, n = 36) или тяжелой (Т-ДСП, n = 50) степени тяжести. Контрольную группу составили 100 здоровых индивидов из регистра Челябинской областной станции переливания крови («Контроль»). Все исследованные индивиды принадлежали к русской этнической группе. Полиморфизмы 1805T>G гена TLR1, 745C>T гена TLR6 и 721A>C гена TLR10 были определены с помощью полимеразной цепной реакции с полиморфизмом длин рестрикционных фрагментов. Ассоциации между генотипами и статусом индивидов проводили с помощью анализа соответствий и метода Монте-Карло.

Результаты. Выявлено, что различия между исследованными группами полностью определяются генотипами TLR1. Генотип GG статистически значимо чаще встречался в группе «Контроль» по сравнению с У-ДСП и Т-ДСП (p < 0,001, ОШ 12,94), его можно оценивать как протекторный в отношении развития двусторонней пневмонии на фоне COVID-19. Генотип TT можно рассматривать как предрасполагающий к развитию тяжелой формы двусторонней пневмонии при COVID-19 (p = 0,022): генотип TT значимо реже (ОШ 0,20) выявляли в группе У-ДСП по сравнению с Т-ДСП.

Заключение. Можно предположить, что генетический вариант 1805*G гена TLR1, обеспечивающий умеренный провоспалительный ответ и преобладающий в европейских популяциях, дает преимущество своим обладателям, препятствуя развитию осложненных состояний при COVID-19.

Об авторах

Александр Викторович Евдокимов

Челябинский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: avdax@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7011-368X
SPIN-код: 9092-4429
Scopus Author ID: 56946405800
ResearcherId: ABA-8628-2021

кандидат биологических наук, доцент кафедры микробиологии, иммунологии и общей биологии, биологический факультет

Россия, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, д. 129

Татьяна Александровна Суслова

Челябинский государственный университет; Челябинская областная станция переливания крови

Email: hla_chel@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7028-6839
SPIN-код: 2869-1066

кандидат медицинских наук, доцент, заведующая лабораторией иммунологических исследований, доцент кафедры микробиологии, иммунологии и общей биологии биологического факультета

Россия, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, д. 129; Челябинск

Светлана Валерьевна Беляева

Челябинский государственный университет; Челябинская областная станция переливания крови

Email: shshvetlana@gmail.com
SPIN-код: 9485-3361

кандидат биологических наук, биолог лаборатории иммунологических исследований, доцент кафедры микробиологии, иммунологии и общей биологии биологического факультета

Россия, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, д. 129; Челябинск

Александра Леонидовна Бурмистрова

Челябинский государственный университет

Email: burmal@csu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6462-9500
SPIN-код: 2374-7309

доктор медицинских наук, профессор, заведующая кафедрой микробиологии, иммунологии и общей биологии биологического факультета

Россия, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, д. 129

Дарья Сергеевна Сташкевич

Челябинский государственный университет

Email: stashkevich_dary@mail.ru
SPIN-код: 6592-1469

кандидат биологических наук, доцент, декан биологического факультета

Россия, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, д. 129

Список литературы

  1. WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://covid19.who.int/. Дата обращения: 29.11.2021.
  2. Pinheiro D.S., Santos R.S., Jardim P.C.B.V. et al. The combination of ACE I/D and ACE2 G8790A polymorphisms revels susceptibility to hypertension: A genetic association study in Brazilian patients // PLoS One. 2019. Vol. 14, No. 8. P. e0221248. doi: 10.1371/journal.pone.0221248
  3. Gemmati D., Tisato V. Genetic hypothesis and pharmogenetics side of Renin-Angiotensin-System in COVID-19 // Genes (Basel). 2020. Vol. 11, No. 9. P. 1044. doi: 10.3390/genes11091044
  4. Iwasaki A., Medzhitov R. Control of adaptive immunity by the innate immune system // Nat. Immunol. 2015. Vol. 16, No. 4. P. 343–353. doi: 10.1038/ni.3123
  5. Beutler B., Jiang Z., Georgel P. et al. Genetic analysis of host resistance: toll-like receptor signaling and immunity at large // Annu. Rev. Immunol. 2006. Vol. 24. P. 353–389. doi: 10.1146/annurev.immunol.24.021605.090552
  6. Mercier B.C., Cottalorda A., Coupet C.A. et al. TLR2 engagement on CD8 T cells enables generation of functional memory cells in response to a suboptimal TCR signal // J. Immunol. 2009. Vol. 182, No. 4. P. 1860–1867. doi: 10.4049/jimmunol.0801167
  7. Enard D., Depaulis F., Crollius H.R. Human and non-human primate genomes share hotspots of positive selection // PLoS Genet. 2010. Vol. 6, No. 2. P. e1000840. doi: 10.1371/journal.pgen.1000840
  8. Barreiro L.B., Quintana-Murci L. From evolutionary genetics to human immunology: how selection shapes host defense genes // Nat. Rev. Genet. 2010. Vol. 11, No. 1. P. 17–30. doi: 10.1038/nrg2698
  9. Casanova J.L., Abel L., Quintana-Murci L. Human TLRs and IL-1Rs in host defense: natural insights from evolutionary, epidemiological, and clinical genetics // Annu. Rev. Immunol. 2011. Vol. 29. P. 447–491. doi: 10.1146/annurev-immunol-030409-101335
  10. Fumagalli M., Sironi M., Pozzoli U. et al. Signatures of environmental genetic adaptation pinpoint pathogens as the main selective pressure through human evolution // PLoS Genet. 2011. Vol. 7, No. 11. P. e1002355. doi: 10.1371/journal.pgen.1002355
  11. Karlsson E.K., Kwiatkowski D.P., Sabeti P.C. Natural selection and infectious disease in human populations // Nat. Rev. Genet. 2014. Vol. 15, No. 6. P. 379–393. doi: 10.1038/nrg3734
  12. Pickrell J.K., Coop G., Novembre J. et al. Signals of recent positive selection in a worldwide sample of human populations // Genome Res. 2009. Vol. 19, No. 5. P. 826–837. doi: 10.1101/gr.087577.108
  13. Choudhury A., Mukherjee S. In silico studies on the comparative characterization of the interactions of SARS-CoV-2 spike glycoprotein with ACE-2 receptor homologs and human TLRs // J. Med. Virol. 2020. Vol. 92, No. 10. P. 2105–2113. doi: 10.1002/jmv.25987
  14. Gadanec L.K., McSweeney K.R., Qaradakhi T. et al. Can SARS-CoV-2 virus use multiple receptors to enter host cells? // Int. J. Mol. Sci. 2021. Vol. 22, No. 3. P. 992. doi: 10.3390/ijms22030992
  15. Patel S. Danger-Associated Molecular Patterns (DAMPs): The derivatives and triggers of inflammation // Curr. Allergy Asthma Rep. 2018. Vol. 18, No. 11. P. 63. doi: 10.1007/s11882-018-0817-3
  16. Komai K., Shichita T., Ito M. et al. Role of scavenger receptors as damage-associated molecular pattern receptors in Toll-like receptor activation // Int. Immunol. 2017. Vol. 29, No. 2. P. 59–70. doi: 10.1093/intimm/dxx010
  17. Matzinger P. The danger model: a renewed sense of self // Science. 2002. Vol. 296, No. 5566. P. 301–305. doi: 10.1126/science.1071059
  18. Leoratti F.M., Farias L., Alves F.P. et al. Variants in the toll-like receptor signalling pathway and clinical outcomes of malaria // J. Infect. Dis. 2008. Vol. 198, No. 5. P. 772–780. doi: 10.1086/590440
  19. Mailaparambil B., Krueger M., Heinze J. et al. Polymorphisms of toll-like receptors in the genetics of severe RSV associated diseases // Dis. Markers. 2008. Vol. 25, No. 1. P. 59–65. doi: 10.1155/2008/619595
  20. Hope A.C.A. A simplified Monte Carlo significance test procedure // Journal of the Royal Statistical Society Series B. 1968. Vol. 30. P. 582–598. doi: 10.1111/j.2517-6161.1968.tb00759.x
  21. Benjamini Y., Yekutieli D. The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency // Annals of Statistics. 2001. Vol. 29, No. 4. P. 1165–1188. doi: 10.1214/aos/1013699998
  22. Clopper C., Pearson E.S. The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial // Biometrika. 1934. Vol. 26. P. 404–413. doi: 10.1093/BIOMET/26.4.404
  23. R Core Team (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.R-project.org/index.html. Дата обращения: 29.11.2021.
  24. Hawn T.R., Misch E.A., Dunstan S.J. et al. A common human TLR1 polymorphism regulates the innate immune response to lipopeptides // Eur. J. Immunol. 2007. Vol. 37, No. 8. P. 2280–2289. doi: 10.1002/eji.200737034
  25. Bramanti B., Stenseth N.C., Walløe L., Lei X. Plague: a disease which changed the path of human civilization // Adv. Exp. Med. Biol. 2016. Vol. 918. P. 1–26. doi: 10.1007/978-94-024-0890-4_1
  26. Buntgen U., Ginzler C., Esper J. et al. Digitizing historical plague // Clin. Infect. Dis. 2012. Vol. 55, No. 11. P. 1586–1588. doi: 10.1093/cid/cis723
  27. Schmid B.V., Buntgen U., Easterday W.R. et al. Climate-driven introduction of the Black Death and successive plague reintroductions into Europe // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2015. Vol. 112, No. 10. P. 3020–3025. doi: 10.1073/pnas.1412887112
  28. Евдокимов А.В. Генетические паттерны кластера TLR10–TLR1–TLR6 популяций Челябинской области (русские, башкиры, нагайбаки) в сопоставлении с некоторыми евразийскими популяциями: автореф. дис. ... канд. биол. наук. Челябинск, 2016.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Вклад разных сочетаний генотипов TLR1/TLR6/TLR10 в ассоциацию с формой двусторонней пневмонии. Пунктирной линией отмечен средний уровень, выше которого вклад считается значимым

Скачать (271KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Двойной график анализа соответствий. На графике одновременно показаны и сочетания генотипов (изображены лишь внесшие наибольший вклад в ассоциацию с изученными группами), и сами группы. У-ДСП — умеренная форма двусторонней пневмонии; Т-ДСП — тяжелая форма двусторонней пневмонии

Скачать (162KB)
Метаданные

© Евдокимов А.В., Суслова Т.А., Беляева С.В., Бурмистрова А.Л., Сташкевич Д.С., 2021

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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).