Ассоциация генетических вариантов супероксиддисмутазы и каталазы и их межгенное взаимодействие с тяжестью течения COVID-19

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Актуальность. С момента вспышки инфекции COVID-19, вызванной коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2), окислительный стресс был предложен в качестве важного фактора, способствующего ее тяжести. Это повысило интерес к изучению антиоксидантных систем с целью оценки их возможной роли в противодействии прогрессированию заболеваний.

Цель — изучение ассоциации однонуклеотидного полиморфизма (SNP) генов супероксиддисмутазы (SOD) и каталазы (CAT) с тяжестью течения COVID-19.

Материалы и методы. Пациенты были разделены на две группы в зависимости от тяжести симптомов. Аллель-специфическая ПЦР использовалась для генотипирования, а для исследования моделей взаимодействия SNP–SNP был проведен многофакторный анализ снижения размерности (MDR).

Результаты. Результаты показали значительную ассоциацию SOD2 rs4880 с тяжестью течения COVID-19 (p = 0,002). Генотип SOD2 47TT достоверно чаще встречался среди пациентов с тяжелым течением COVID-19 (отношение шансов 4,34; 95 % доверительный интервал 1,72–10,96). Модель взаимодействия SNP–SNP с тремя локусами, полученная в результате анализа MDR, была статистически значимой (0,55 × 10–4, отношение шансов 3,81; 95 % доверительный интервал 1,96–7,42). Носители сочетания аллелей SOD1 7958G * SOD2 47T * CAT 262C имели более высокий риск тяжелого течения COVID-19 (p = 0,0045, отношение шансов 2,84, 95 % доверительный интервал 1,40–5,78).

Заключение. Полученные результаты способствуют лучшему пониманию патогенеза COVID-19 и предлагают новые потенциальные прогностические биомаркеры инфекции.

Об авторах

Муэз Ид

Южный федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: moez1995.mae@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3554-3529
Россия, Ростов-на-Дону

Анжела Аслановна Александрова

Южный федеральный университет; Медицинский центр «Наука»

Email: aalexsandrova@sfedu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1948-4995
SPIN-код: 2518-5138

канд. биол. наук

Россия, Ростов-на-Дону; Ростов-на-Дону

Петр Олегович Косенко

Южный федеральный университет

Email: peza-i@mail.ru
SPIN-код: 1393-6905

канд. биол. наук

Россия, Ростов-на-Дону

Татьяна Павловна Шкурат

Южный федеральный университет; Медицинский центр «Наука»

Email: tshkurat@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6197-7374
SPIN-код: 5620-2091

д-р биол. наук

Россия, Ростов-на-Дону; Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Adam-Vizi V., Chinopoulos C. Bioenergetics and the formation of mitochondrial reactive oxygen species // Trends Pharmacol Sci. 2006. Vol. 27, N 12. P. 639–645. doi: 10.1016/j.tips.2006.10.005
  2. Bae Y.S., Oh H., Rhee S.G., Yoo Y.D. Regulation of reactive oxygen species generation in cell signaling // Mol Cell. 2011. Vol. 32, N 6. P. 491–509. doi: 10.1007/s10059-011-0276-3
  3. Finkel T. Signal transduction by reactive oxygen species // J Cell Biol. 2011. Vol. 194, N 1. P. 7–15. doi: 10.1083/jcb.201102095
  4. Ngo V., Duennwald M.L. Nrf2 and oxidative stress: A general overview of mechanisms and implications in human disease // Antioxidants. 2022. Vol. 11, N 12. ID 2345. doi: 10.3390/antiox11122345
  5. Camini F.C., da Silva Caetano C.C., Almeida L.T., de Brito Magalhães C.L. Implications of oxidative stress on viral pathogenesis // Arch Virol. 2017. Vol. 162. P. 907–917. doi: 10.1007/s00705-016-3187-y
  6. Reshi M.L., Su Y.-C., Hong J.-R. RNA viruses: ROS-mediated cell death // Int J Cell Biol. 2014. Vol. 2014. ID 467452. doi: 10.1155/2014/467452
  7. data.who.int [Электронный ресурс]. World Health Organization: WHO COVID-19 dashboard. Режим доступа: https://data.who.int/dashboards/covid19/cases?n=c Дата обращения 05.05.2024
  8. covid19treatmentguidelines.nih.gov [Электронный ресурс]. National Institutes of Health: COVID-19 Treatment guidelines. Режим доступа: https://www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/overview/clinical-spectrum/ Дата обращения 29.02.2024
  9. Booth A., Reed A.B., Ponzo S., et al. Population risk factors for severe disease and mortality in COVID-19: A global systematic review and meta-analysis // PloS one. 2021. Vol. 16. N 3. ID e0247461. doi: 10.1371/journal.pone.0247461
  10. Rashedi J., Poor B.M., Asgharzadeh V., et al. Risk factors for COVID-19 // Infez Med. 2020. Vol. 28, N 4. P. 469–474.
  11. Lewandowski Ł., Kepinska M., Milnerowicz H. Alterations in concentration/activity of superoxide dismutases in context of obesity and selected single nucleotide polymorphisms in genes: SOD1, SOD2, SOD3 // Int J Mol Sci. 2020. Vol. 21, N 14. ID 5069. doi: 10.3390/ijms21145069
  12. Zheng M., Liu Y., Zhang G., et al. The applications and mechanisms of superoxide dismutase in medicine, food, and cosmetics // Antioxidants. 2023. Vol. 12, N 9. ID 1675. doi: 10.3390/antiox12091675
  13. Qin M., Cao Z., Wen J., et al. An antioxidant enzyme therapeutic for COVID-19 // Adv Mater. 2020. Vol. 32, N 43. ID 2004901. doi: 10.1002/adma.202004901
  14. iris.who.int [Электронный ресурс]. World Health Organization. (2020). Clinical management of COVID-19: interim guidance, 27 May 2020. World Health Organization. Режим доступа: https://iris.who.int/handle/10665/332196. Дата обращения 29.02.2024
  15. World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects // JAMA. 2013. Vol. 310, N 20. P. 2191–2194. doi: 10.1001/jama.2013.281053
  16. Solé X., Guino E., Valls J., et al. SNPStats: a web tool for the analysis of association studies // Bioinformatics. 2006. Vol. 22, N 15. P. 1928–1929. doi: 10.1093/bioinformatics/btl268
  17. Шкурат М.А., Машкина Е.В., Милютина Н.П., Шкурат Т.П. Роль полиморфизма редокс-чувствительных генов в механизмах окислительного стресса при ожирении и метаболических заболеваниях // Экологическая генетика. 2023. Т. 21, № 3. C. 261–287. EDN: IXWKNL doi: 10.17816/ecogen562714
  18. Sadia K., Sultan S., Khan K., et al. Antioxidant enzymes and association of CAT SNP-21 A/T (rs7943316) with male infertility // Mol Reprod Dev. 2021. Vol. 88, N 9. P. 598–604. doi: 10.1002/mrd.23530
  19. Wigner P., Dziedzic A., Synowiec E., et al. Variation of genes encoding nitric oxide synthases and antioxidant enzymes as potential risks of multiple sclerosis development: a preliminary study // Sci Rep. 2022. Vol. 12, N 1. ID 10603. doi: 10.1038/s41598-022-14795-6
  20. Galasso M., Gambino S., Romanelli M.G., et al. Browsing the oldest antioxidant enzyme: catalase and its multiple regulation in cancer // Free Radic Biol Med. 2021. Vol. 172. P. 264–272. doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2021.06.010
  21. Birk R. Nutrigenetics of antioxidant enzymes and micronutrient needs in the context of viral infections // Nutr Res Rev. 2021. Vol. 34, N 2. P. 174–184. doi: 10.1017/S0954422420000244
  22. Ali R.M., Lomteva S.V., Aleksandrova A.A., et al. Effect of polymorphisms CYP17 (rs743572), SOD2 (rs4880) and CAT (rs1001179) on hormonal profile and redox status of blood serum and follicular fluid in patients with polycystic ovary syndrome // Gene Rep. 2023. Vol. 33. ID 101817. doi: 10.1016/j.genrep.2023.101817
  23. Mashkina E.V., Kovalenko K.A., Miktadova A.V., Shkurat M.A. Association of gene polymorphisms of antioxidants with reproductive losses // Russian Journal of Genetics. 2020. Vol. 56. P. 354–362. doi: 10.1134/S1022795420030114
  24. Savikina K.G., Abd Ali A.H., Shkurat M.A., et al. Association of CAT C262T (rs1001179) polymorphism with male infertility: Meta-analysis // Meta Gene. 2021. Vol. 30. ID 100974. doi: 10.1016/j.mgene.2021.100974
  25. Eid M.A., Aleksandrova A.A., Shkurat M.A., Shkurat T.P. The association of PON1 and NOS3 genetic variants with the severity of COVID-19 // Gene Rep. 2023. Vol. 33. ID 101814. doi: 10.1016/j.genrep.2023.101814
  26. Gallegos-Arreola M.P., Ramírez-Patiño R., Sánchez-López J.Y., et al. SOD2 gene variants (rs4880 and rs5746136) and their association with breast cancer risk // Curr Issues Mol Biol. 2022. Vol. 44, N 11. P. 5221–5233. doi: 10.3390/cimb44110355
  27. Yi J.-F., Kang S.-L., Zeng X.-T. Mn-SOD and CuZn-SOD polymorphisms and interactions with risk factors in gastric cancer // World J Gastroenterol. 2010. Vol. 16, N 37. ID 4738. doi: 10.3748/wjg.v16.i37.4738
  28. Xu B., Lei Y., Ren X., et al. SOD1 is a possible predictor of COVID-19 progression as revealed by plasma proteomics // ACS omega. 2021. Vol. 6, N 26. P. 16826–16836. doi: 10.1021/acsomega.1c01375
  29. Galasso M., Pozza E.D., Chignola R., et al. The rs1001179 SNP and CpG methylation regulate catalase expression in chronic lymphocytic leukemia // Cell Mol Life Sci. 2022. Vol. 79, N 10. ID 521. doi: 10.1007/s00018-022-04540-7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Многофакторный анализ снижения размерности (MDR). Краткое изложение трехфакторной модели (SOD1 rs4998557, SOD2 rs4880 и CAT rs1001179). Темный и светлый фон представляют комбинации высокого и низкого риска соответственно. 0 — гомозиготный по аллелю дикого типа, 1 — гетерозиготный, 2 — гомозиготный по мутантному аллелю. Правые столбцы соответствуют легким случаям COVID-19, а левые столбцы — тяжелым случаям

Скачать (81KB)
Метаданные
3. Рис. 2. График Фрюхтермана–Рейнгольда с типами взаимодействия между SNP. Каждый блок SNP содержит значение энтропии (%), которое указывает на его независимый эффект. Цвета и значения между блоками указывают на эффекты взаимодействия. Положительные значения представляют синергический эффект, а отрицательные — антагонизм. Цвет линии указывает на тип взаимодействия SNP–SNP (a). График дендрограммы, который показывает уровень взаимодействия между изучаемыми SNP (b)

Скачать (71KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

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