Polymorphisms of leukocyte genes human and congenital antigen immunity associated with different the severity of the course of the new coronavirus infections

Cover Page


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

The most significant single nucleotide human leukocyte antigen genes polymorphisms and innate immunity genes associated with varying degrees of acute respiratory infection severity are considered–COVID-19 caused by the SARS-CoV-2 coronavirus. As data accumulated, it became clear that the SARS-CoV-2 virus exhibits significant regional, ethnic, and individual specificity. This is due to the population groups’ genetic characteristics. This is necessary to reliably know the human genotype relationship with the COVID-19 course severity (asymptomatic, mild, moderate, severe, and extremely severe up to fatal outcomes) for more successful therapy and vaccination. At the same time, it was also known that the innate immunity system is on the first line of defense against the pathogenic penetration into the body, and the human leukocyte antigen system encodes molecules of the same name on the surface of cells that present various antigens, including viral infection pathogens, and determine the severity of the course of many diseases; therefore, these systems’ genes. This approach makes it possible to assess the likelihood of a severe and extremely severe disease course in healthy and infected people, which in turn contributes to the correct therapy strategy, pharmacotherapy, and vaccination, as well as to create new antiviral therapeutic and preventive medicines. The genetically determined immune response heterogeneity to SARS-CoV-2 infection requires further study, since there is no unambiguous opinion about the leading mechanism that determines disease severity.

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

В начале декабря 2019 г. в китайской провинции Хубэй были зарегистрированы случаи тяжелого острого респираторного синдрома, связанного с коронавирусом 2 (severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 2 — SARS-CoV-2), способным вызывать у людей тяжелые (вплоть до летальных) первичные вирусные пневмонии. Первый случай такой пневмонии был официально зарегистрирован в г. Ухань 8 декабря 2019 г. [1]. Уже 30 декабря 2019 г. медицинское управление городского комитета здравоохранения г. Ухань уведомило о появлении пневмонии неизвестной этиологии. 12 января 2020 г. заболевание получило название Coronavirus disease 2019 (COVID-19) [2]. К началу 2022 г. в мире зарегистрировано более 400 млн случаев COVID-19 и приблизительно 6 млн смертей [3]. В России к этому времени заразилось 18 379 583 человек, из которых 380 076 умерли1.

В литературе обнаружены данные о наличии в генотипе человека некоторых полиморфных вариантов генов, которые могут влиять на тяжесть течения и летальность заболевания COVID-19. Каждый однонуклеотидный полиморфизм генов различных групп может иметь значение при выявлении предрасположенности к более тяжелому течению заболевания и определении стратегии вакцинопрофилактики [4–6].

Цель исследования — выявить наиболее значимые однонуклеотидные полиморфизмы генов лейкоцитарного антигена человека (human leukocyte antigen — HLA) и генов врожденного иммунитета, ассоциированные с различной степенью тяжести течения COVID-19.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Изучена отечественная и зарубежная научная литература, отражающая роль полиморфизмов генов HLA и врожденного иммунитета, ассоциированных с разной степенью тяжести течения коронавирусной инфекции, вызванной SARS-CоV-2.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Иммунная реакция на коронавирусную инфекцию. Роль врожденного иммунитета. При попадании в организм вируса SARS-CoV-2 первичный иммунный ответ осуществляется посредством активации толл-подобных рецепторов (рецепторы врожденного иммунитета), принадлежащих семейству рецепторов врожденного иммунитета. Помимо этого, они участвуют в регуляции экспрессии цитокинов, непрямой активации адаптивной иммунной системы и распознавании молекулярных паттернов, ассоциированных с патогенами [5, 7]. Затем активируются воспалительные пути, включая клеточный сигнальный путь интерферона (IFN), фактора некроза опухоли α — ядерный путь фактор-каппа, путь толл-подобного рецептора, путь Т-клеточного рецептора, путь янус-киназа — преобразователь сигналов и активатор транскрипции (janus kinase — signal transducer and activator of transcription — JAK-STAT) и т. д. Низкие уровни противовирусных интерферонов, высокие уровни провоспалительных цитокинов (интерлейкинов (ИЛ) 1β, ИЛ-2R, ИЛ-6, ИЛ-7, ИЛ-8, ИЛ-17 и фактора некроза опухоли-α) и хемокинов (CCL-2, CCL-3, CCL-5, CCL-7, CXCL-10) продуцируются различными иммунологическими клетками при контакте с вирусом [6–11]. Чрезмерная секреция этих цитокинов из провоспалительных клеток приводит к неконтролируемой воспалительной реакции, которая играет ключевую роль в патогенезе COVID-19 и осложняет течение инфекции [12].

Клеточный сигнальный путь IFN является основным врожденным иммунным ответом для предотвращения репликации вируса на ранних стадиях заражения [12]. Интерфероны участвуют в передаче сигналов через сигнальный путь JAK-STAT (в основном гены JAK1 и JAK2), что вызывает активацию различных генов и белков, таких как ИЛ-6 и прочих, контролируемых IFN, для инактивации вирусов в клетках-хозяевах. При этом путь JAK/STAT является главным сигнальным путем цитокинов и играет ключевую роль в развитии цитокинового шторма [11]. Этот путь преобразует внеклеточные сигналы в транскрипционные ответы [12]. Нарушение регуляции передачи сигналов JAK/STAT приводит к аномальным иммунным реакциям. Ингибирование JAK играет основополагающую роль в снижении уровня цитокинов [13].

С прогрессированием цитокинового шторма у пациентов, страдающих COVID-19, связана дисфункция ренин-ангиотензиновой системы [10]. Связывание S-белка SARS-CoV-2 с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (АПФ2) приводит к снижению его экспрессии и поражению легких [4, 14].

Ассоциация однонуклеотидных полиморфизмов генов врожденного иммунитета. При исследовании иммунопатологических изменений у пациентов, страдающих COVID-19, выявлена связь непрерывно активирующихся IFN с тяжелой формой заболевания [2, 6, 7]. При этом более высокий уровень IFNγ наблюдался у переболевших пациентов по сравнению с пациентами со смертельным исходом [15]. Также показано, что у пациентов с легким течением заболевания обнаружена положительная корреляция с экспрессией нескольких участков IFN-III, что не наблюдалось у пациентов с тяжелой и крайне степенью тяжести заболевания. Исходя из этого, изменения в генах, отвечающих за врожденный иммунитет, могут привести к высокой восприимчивости организма человека к вирусу SARS-CoV-2 [16, 17].

Установлена ассоциация генетического маркера rs12979860 гена IFNL4 (interferon lambda 4) с риском развития заболевания COVID-19. Так, аллель Т был значительно сверхэкспрессирован у пациентов, страдающих COVID-19, по сравнению с контрольной группой здоровых людей. Частота генотипа СС была значительно выше в группе здоровых людей по сравнению с переболевшими (55,51 и 37,85% соответственно) [18]. Полиморфизм rs8099917 гена IFNL4, где частота аллеля Т по сравнению с G значительно выше у пациентов, переболевших COVID-19 (0,808 и 0,429 соответственно), чем у здоровых. Такие же выводы можно сделать об аллеле A однонуклеотидного полиморфизма гена IFNL4 rs12980275, так как его частота встречаемости среди переболевших пациентов выше, чем среди умерших (0,774 и 0,428 соответственно) по сравнению с G аллелем [19].

Показано, что пациенты с генотипом СС гена IFNL3 rs12979860 имеют более высокий риск инфицирования COVID-19 по сравнению с контрольной группой. Однако генотип TC связан с более тяжелыми симптомами и высоким уровнем летальности по сравнению с другими генотипами. У пациентов с генотипами ТС и СС заболевание чаще проходит в тяжелой форме по сравнению со случаями ТТ генотипа. Эти данные свидетельствуют о том, что врожденный иммунитет тесно связан с исходом инфекции SARS-CoV-2 [20].

Также установлена ассоциация ответа хозяина на инфекцию SARS-CoV-2 в сербской популяции полиморфизмов в генах: rs5030737, rs1800450 и rs1800451 в гене лектин, связывающий маннозу 2 (mannose binding lectin 2 — MBL2), его роль заключается в распознавании паттернов в первой линии защиты, и rs751350524, rs753837415 и rs1021340095 в гене 2’-5’-олигоаденилатсинтетаза 1 (2’-5’-oligoadenylate synthetase 1 — OAS1, который активирует латентную РНКазу L, что приводит к деградации вирусной РНК и ингибированию репликации вируса [20]. На основании однородности выборки в исследовании из европеоидной популяции сделаны выводы, что два варианта с потенциально повреждающим действием: rs5030737 и rs1800451 гена MBL2, имеющие аллельную частоту 8 и 14% соответственно — являются популяционно-специфичными маркерами, которые следует рассматривать для изучения ассоциации у пациентов, страдающих COVID-19, в европейской популяции [21, 22]. Также показано, что две однонуклеотидные замены rs10735079(A) и rs6489867(T), которые связаны со сниженной экспрессией гена OAS1, имеют высокий уровень ассоциации с тяжелым течением COVID-19 [23].

Однонуклеотидный полиморфизм rs12252-C/C в гене интерферон-индуцированный трансмембранный белок 3 (interferon-induced transmembrane protein 3 — IFITM3, который является фактором риска тяжелого гриппа, также был обнаружен у пациента, страдающего COVID-19 [24]. Индуцированный IFN трансмембранный белок-3 генетического варианта rs12252-C связан с тяжестью заболевания COVID-19. Гомозиготы по аллелю С rs12252 в гене IFITM3 ассоциируются с более тяжелым течением заболевания в зависимости от возраста, что подтверждает роль IFITM3 в патогенезе заболевания [24].

Гликопротеин AHSG (α2-Heremans-Schmid glycoprotein), необходимый для дезактивации макрофагов эндогенными катионами, связан с регуляцией воспалительного процесса [25]. Вариант rs2248690 гена AHSG влияет на транскрипционную активность промотора гена AHSG и, таким образом, регулирует уровень белка AHSG в крови [22]. Генотип AA rs2268690 связан с более высокой концентрацией белка AHSG в крови и является протективным для развития тяжелого острого респираторного синдрома. Корме того, вариант rs2248690 ассоциирован с восприимчивостью к атипичной пневмонии [25, 26].

Имеет место ассоциация между тяжестью течения COVID-19 и аллелями rs8176747, rs41302905, и rs8176719, определяющими группы крови в китайской популяции [25]. Кровь выполняет защитную функцию, являясь одним из основных факторов иммунитета [22]. Показано, что у носителей 0(I) реже наблюдается тяжелое течение COVID-19, и, наоборот, у носителей А(II) оно возникает чаще [27].

Фермент дипептидилпептидаза 4 (dipeptidyl peptidase-4 — DPP4) является внутримембранным гликопротеином и сериновой экзопептидазой, участвует в нескольких физиологических процессах, включая регуляцию метаболизма глюкозы, инсулина, а также в иммунной реакции. Был обнаружен однонуклеотидный полиморфизм гена DPP4 (rs13015258 — C аллель), который ассоциируется с высокой экспрессией и ростом летальности среди пациентов, страдающих COVID-19 на фоне сахарного диабета 2-го типа [28].

Генетические полиморфизмы генов HLA. Комплекс генов HLA — это локус генов, расположенный на 6-й хромосоме, который кодирует белки, известные как основной комплекс гистосовместимости (major histocompatibility complex — MHC). Они представляют собой специфическую группу молекул, экспрессируемых на поверхность клеток и имеющих решающее значение для распознавания несамостоятельных молекул приобретенной иммунной системой [29–31]. Основная функция MHC — связывать и раскрывать антигены, полученные от патогенов, чтобы репрезентировать их соответствующим Т-лимфоцитам, активируя иммунный ответ организма. В частности, молекулы MHC I класса раскрывают пептидные антигены, присутствующие в цитоплазме, активируя ответ Т-клеток, а молекулы MHC II класса раскрывают пептидные антигены, присутствующие во внеклеточном пространстве, также активируя ответ Т-клеток [31, 32].

Ассоциацию полиморфизмов генов группы HLA с тяжестью протекания коронавирусной инфекции подтверждают исследования сродства связывания молекул HLA с вирусными пептидами [33–35]. Также показана высокая вероятность осложненного течения COVID-19 для пациентов, имеющих полиморфизмы HLA-B*46:01, HLA-A*25:01 и HLA-C*01:02, и, напротив, низкая вероятность при полиморфизмах HLA-A*02:02, HLA-B*15:03 и HLAC*12:03 [33]. Полиморфизмы антигенов системы HLA, такие как HLAB*07:03, HLA-DRB1*12:02 и HLA-Cw*08:01, высокоассоциированы с восприимчивостью к коронавирусам, в то время как аллели HLA-DPB1*03:01 и HLACw*15:02 связаны с низким риском развития коронавирусной инфекции. Аллель HLA-A*01:01 связан с высоким риском летального исхода, тогда как HLA-A*03:01 — с низким. Гомозиготность по аллелю HLA-A*01:01 ассоциирована со смертельным исходом инфицированных COVID-19 [34].

Были найдены ассоциации между HLA-A*02:01 генотипом, определяющим сравнительно низкую связывающую способность с SARSCoV-2 антигенами, по сравнению с индивидуумами с генотипом HLAA*11:01 или HLA-A*24:01, развивающими более эффективный T-клеточный опосредованный противовирусный ответ на инфекцию [36]. Вместе с тем в популяциях, например, на территории Японии, где был более распространен генотип HLA-А*02:01, отмечалась статистически значимая более высокая заболеваемость COVID-19 по сравнению с теми, где преобладал генотип HLA-A*24:02 и HLAA*11:01 (Океания и др.) [37].

Исследования генотипов пациентов, больных COVID-19, позволили выявить группы рисковых (полиморфизмы, ассоциированные с тяжелым и осложненным течением болезни) и протективных (полиморфизмы, ассоциированные с легкими бессимптомным течением болезни) полиморфизмов (табл. 1). Данные об ассоциации со степенью тяжести течения COVID-19 полиморфизмов HLA-B*54:01, HLAA*02:04 остаются противоречивыми [38–40].

 

Таблица 1. Полиморфизмы генов HLA, ассоциированные с вероятностью различного течения COVID-19

Table 1. Polymorphisms of HLA genes associated with the probability of different COVID-19 course

Рисковые полиморфизмы

Протективные полиморфизмы

HLA-A*01:01 [34]

HLA-A*02:02 [34, 38]

HLA-A*25 [38]

HLA-A*02:03 [38]

HLA-A*25:01 [38]

HLA-A*02:05 [38, 39]

HLA-A*25:02 [29]

HLA-A*02:06 [38, 39]

HLA-B*08 [39]

HLA-A*02:09 [38]

HLA-B*15:01 [29]

HLA-A*02:11 [38]

HLA-B*15:27 [34, 39]

HLA-A*02:12 [29]

HLA-B*27:07 [39]

HLA-A*02:22 [29]

HLA-B*46:01 [36, 38, 39]

HLA-A*02:24 [29]

HLA-B*51 [38]

HLA-A*02:35 [29]

HLA-B*55:01 [38]

HLA-A*02:40 [29]

HLA-B*55:07 [41]

HLA-A*11:01 [39]

HLA-B*55:12 [41]

HLA-A*24:02 [34, 39]

HLA-B*56:01 [41]

HLA-B*14 [38]

HLA-C*01 [34, 41]

HLA-B*15:03 [31, 38]

HLA-C*01:02 [38, 39]

HLA-B*18 [29]

HLA-C*03 [29]

HLA-В*49 [29]

HLA-C*04:01 [38]

HLA-B*52:01 [29]

HLA-C*05 [34]

HLA-C*12:02 [39]

HLA-DRB1*01:01 [41]

HLA-C*12:03 [39]

HLA-DRB1*14:04 [38]

HLA-DRB1*12:01 [40]

HLA-DRB1*15:01 [38]

HLA-DPB1*03:01 [40]

HLA-DQA1*01:01 [41]

HLA-A*03:01 [39]

HLA-DQA1_509 [41]

HLA-A*02:05-B*58:01-DRB1*08:01 [39, 40]

HLA-B*07:03 [40]

HLA-A*02:05-B*58:01-C*07:01 [39, 40]

HLA-DQB1*06:02 [41]

HLA-Cw*15:02 [40]

HLA-DRB1*12:02 [40]

HLA-A*24:01 [39]

HLA-Cw*08:01 [40]

HLA-A*11:01 [39]

 

Отмечено, что HLA-A и HLA-C обладают относительно большей и наименьшей способностью репрезентировать SARS-CoV-2 соответственно, а HLA-B преимущественно включает восприимчивость к COVID-19. Люди с аллелями HLA-A*25:01, HLA-A*25:02, HLA-B*46:01, HLAC*01:02 более предрасположены к инфицированию COVID-19 [29, 36, 39].

Аллели HLA-A*02:02, HLA-A*02:03, HLAA*02:05, HLA-A*02:06, HLA-A*02:09, HLA- A*02:11, HLA-A*02:12, HLA-A*02:22, HLA-A*02:24, HLA-A*02:35 и HLA-A*02:40, а также HLAA*24:02, HLA-B*15:03, HLAB*52:01, HLA-C*12:02 и HLA-C*12:03 являются протективными, так как связывают фрагменты патогенных пептидов [29, 34, 38].

Аллель HLA-B*15:03 обеспечивает более эффективный перекрестный Т-клеточный иммунитет. Полиморфизмы HLA-A*25, HLA-B*08, HLA-B*15:01, HLA-B*15:27, HLA-B*27:07, HLA-B*44, HLAB*51, HLAC*01, HLA-C*03, HLA-C*04:01, HLA-DRB1*15:01, HLADQA1_509, HLADQB1*04 и HLA-DQB1*06:02 были связаны с крайне тяжелым протеканием заболевания и смертельным исходом, в то время как HLA-B*14, HLAB*18 и HLA-B*49 показали обратную логарифмически-линейную связь с COVID-19 [29, 38, 41].

Также выявлены два гаплотипа, HLA-A*02:05-B*58:01-DRB1*08:01 и HLA-A*02:05-B*58:01-C*07:01, защищающие от тяжелых последствий COVID-19. Многие ученые предлагают одновременно проводить HLA-типирование и тестирование на COVID-19 для определения группы риска, чтобы вакцинировать в первую очередь лиц с высоким риском тяжелого течения заболевания в соответствии с данными генетических исследований [39, 40, 42].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изучение полиморфизмов, рассмотренных в данной статье, позволит оценить вероятность тяжелого и крайне тяжелого течения заболевания COVID-19, что в свою очередь будет способствовать правильно выстроенной стратегии терапии, фармакотерапии пациентов и вакцинопрофилактики населения, а также созданию новых противовирусных как терапевтических, так и профилактических лекарственных средств. Генетически обусловленная гетерогенность иммунного ответа на инфекцию SARS-CoV-2 требует дальнейшего изучения, так как нет однозначного мнения о ведущем механизме, который определяет тяжесть заболевания. Так как гены HLA по-разному влияют на протекание COVID-19, то и вакцины против него могут иметь различную степень связывания с разными генотипами HLA в разных популяциях. Прогнозирование хорошего связывания определенных аллелей HLA и нахождение ведущего механизма иммунного ответа будут способствовать разработке наиболее эффективной вакцины.

1 Коронавирус-монитор — интерактивная карта распространения и статистика COVID-19 по данным Роспотребнадзора РФ. [Дата обращения: 11.07.2022]. Доступ по ссылке: https://coronavirus-monitor.info/country/russia.

×

About the authors

Alexander M. Butusov

Military Innovation Technopolis “ERA”

Email: butus98@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3074-2449

Master

Russian Federation, Anapa

Olga V. Krusko

Military Innovation Technopolis “ERA”

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

Candidate of Biological Sciences

Russian Federation, Anapa

Petr K. Potapov

Military Innovative Technopolis "ERA"

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

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Anapa

Dmitriy S. Derevyankin

Military Innovation Technopolis “ERA”

Email: derev.dima1@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0370-0347

Master

Russian Federation, Anapa

Valentin D. Zagranichnov

Military Innovation Technopolis “ERA”

Email: valentin.zagranichnov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0238-8486

Resident

Russian Federation, Anapa

Svyatoslav S. Malyshkin

Military Innovation Technopolis “ERA”

Author for correspondence.
Email: svytoslavmal@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4366-0028
SPIN-code: 8109-3446

Master

Russian Federation, Anapa

Evgeniy A. Zhurbin

Military Innovation Technopolis “ERA”

Email: zhurbin-90@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0867-3838
SPIN-code: 8426-1354
Scopus Author ID: 57198886746

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Anapa

References

  1. Ryu S, Chun BC. An interim review of the epidemiological characteristics of 2019 novel coronavirus. Epidemiology and Health. 2020;42:e2020006. doi: 10.4178/epih.e2020006
  2. Moskalev AV, Gumilevskiy BY, Apchel VY, Cygan VN. Old new coronavirus. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2020;22(2):182–188. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma50070
  3. Zaykovskaya AV, Gladysheva AV, Kartashov MYu, et al. In vitro study of biological properties of SARS-CoV-2 coronavirus strains related to various genetic variants. Problems of Particularly Dangerous Infections. 2022;(1):94–100. (In Russ.). doi: 10.21055/0370-1069-2022-1-94-100
  4. Saponaro F, Rutigliano G, Sestito S, et al. ACE2 in the era of SARS-CoV-2: Controversies and novel perspectives. Front Mol Biosci. 2020;7:e588618. doi: 10.3389/fmolb.2020.588618
  5. Khanmohammadi S, Rezaei N. Role of Tol-like receptors in the pathogenesis of COVID-19. J Med Virol. 2021;93(5):2735–2739. doi: 10.1002/jmv.26826
  6. Iwasaki A, Medzhitov R. Toll-like receptor control of the adaptive immune responses. Nat Immunol. 2004;5(10):987–995. doi: 10.1038/ni1112
  7. Moskalev AV, Gumilevsky BY, Apchel VY, Tsygan VN. Modern view on the role of pattern-recognition receptors and signaling pathways in the development of innate immunity in viral infections. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2022;24(2): 381–389. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma91018
  8. Van Der Made CI, Simons A, Schuurs-Hoeijmakers J, et al. Presence of genetic variants among young men with severe COVID-19. JAMA. 2020;324(7):663–673. doi: 10.1001/jama.2020.13719
  9. Zhang C, Wu Z, Li J-W, et al. Cytokine release syndrome in severe COVID-19: interleukin-6 receptor antagonist tocilizumab may be the key to reduce mortality. Int J Antimicrob Agents. 2020;55(5):105954. doi: 10.1016/j.ijantimicag.2020.105954
  10. Ye Q, Wang B, Mao J. The pathogenesis and treatment of the ‘Cytokine Storm’ in COVID-19. J Infect. 2020;80(6):607–613. doi: 10.1016/j.jinf.2020.03.037
  11. Richardson PJ, Corbellino M, Stebbing J. Baricitinib for COVID-19: a suitable treatment? Lancet Infect Dis. 2020;20(9):1013–1014. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30270-X
  12. Tian Y, Rong L, Nian W, He Y. Gastrointestinal features in COVID-19 and the possibility of faecal transmission. Aliment Pharmacol Ther. 2020;51(9):843–851. doi: 10.1111/apt.15731
  13. McElvaney OJ, McEvoy NL, McElvaney OF, et al. Characterization of the inflammatory response to severe COVID-19 illness. Am J Respir Crit Care Med. 2020;202(6):812–821. doi: 10.1164/rccm.202005-1583OC
  14. Gumilevskiy BY, Moskalev AV, Gumilevskaya OP, et al. Features of immunopathogenesis of a new coronavirus infection. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2021;23(1):187–198. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma63654
  15. Chen Y-M, Zheng Y, Yu Y, et al. Blood molecular markers associated with COVID-19 immunopathology and multi-organ damage. EMBO J. 2020;39(24):e105896. doi: 10.15252/embj.2020105896
  16. Sposito B, Broggi A, Pandolfi L, et al. The interferon landscape along the respiratory tract impacts the severity of COVID-19. Cell. 2021;184(19):4953–4968. doi: 10.1016/j.cell.2021.08.016
  17. Minnullin TI, Stepanov AV, Chepur SV, et al. Immunological aspects of SARS-CoV-2 coronavirus damage. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2021;23(2):187–198. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma72051
  18. Saponi-Cortes JMR, Rivas MD, Calle-Alonso F, et al. IFNL4 genetic variant can predispose to COVID-19. Sci Rep. 2021;11:21185. doi: 10.1038/s41598-021-00747-z
  19. Rahimi P, Tarharoudi R, Rahimpour A, et al. The association between interferon lambda 3 and 4 gene single-nucleotide polymorphisms and the recovery of COVID-19 patients. Virol J. 2021;18:221. doi: 10.1186/s12985-021-01692-z
  20. Agwa SHA, Kamel MM, Elghazaly H, et al. Association between interferon-lambda-3 rs12979860, TLL1 rs17047200 and DDR1 rs4618569 variant polymorphisms with the course and outcome of SARS-CoV-2 patients. Genes. 2021;12(6):830. doi: 10.3390/genes12060830
  21. Grimaudo S, Amodio E, Pipitone RM, et al. PNPLA3 and TLL-1 polymorphisms as potential predictors of disease severity in patients with COVID-19. Front Cell Dev Biol. 2021;9:1589. doi: 10.3389/fcell.2021.627914
  22. Klaassen K, Stankovic B, Zukic B, et al. Functional prediction and comparative population analysis of variants in genes for proteases and innate immunity related to SARS-CoV-2 infection. Infect Genet Evol. 2020;84:104498. doi: 10.1016/j.meegid.2020.104498
  23. Magusali N, Graham AC, Piers TM, et al. A genetic link between risk for Alzheimer's disease and severe COVID-19 outcomes via the OAS1 gene. Brain. 2021;144(12):3727–3741. doi: 10.1093/brain/awab337
  24. Zhang Y, Qin L, Zhao Y, et al. Interferon-induced transmembrane protein 3 genetic variant rs12252-C associated with disease severity in coronavirus disease 2019. J Infect Dis. 2020;222(1):34–37. doi: 10.1093/infdis/jiaa224
  25. Zhu X, Wang Y, Zhang H, et al. Genetic variation of the human α-2-Heremans-Schmid glycoprotein (AHSG) gene associated with the risk of SARS-CoV infection. PloS One. 2011;6(8):E23730. doi: 10.1371/journal.pone.0023730
  26. Kryukov EV, Salukhov VV, Kotiv BN, et al. Factors affecting the content of Ig G-antibodies to S-protein SARS-CoV-2 in the blood of reconvalescents after new coronaviral infection (COVID-19). Medical Council. 2022;(4):51–65. (In Russ.). doi: 10.21518/2079-701X-2022-16-4-51-65
  27. Wu Y, Feng Z, Li P, Yu Q. Relationship between ABO blood group distribution and clinical characteristics in patients with COVID-19. Clin Chim Acta. 2020;509:220–223. doi: 10.1016/j.cca.2020.06.026
  28. Senapati S, Kumar S, Singh AK, 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;99:53. doi: 10.1007/s12041-020-01217-7
  29. Deng H, Yan X, Yuan L. Human genetic basis of coronavirus disease 2019. Signal Transduct Target Ther. 2021;6:344. doi: 10.1038/s41392-021-00736-8
  30. Kulski JK, Shiina T, Dijkstra JM. Genomic diversity of the major histocompatibility complex in health and disease. Cells. 2019;8(10):1270. doi: 10.3390/cells8101270
  31. Ambagala APN, Solheim JC, Srikumaran S. Viral interference with MHC class I antigen presentation pathway: the battle continues. Vet Immunol Immunopathol. 2005;107(1-2):1–15. doi: 10.1016/j.vetimm.2005.04.006
  32. Yewdell JW, Hill AB. Viral interference with antigen presentation. Nat Immunol. 2002;3(11):1019–1025. doi: 10.1038/ni1102-1019
  33. Nguyen A, David JK, Maden SK, et al. Human leukocyte antigen susceptibility map for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. J Virol. 2020;94(13):e00510-20. doi: 10.1128/JVI.00510-20
  34. Shkurnikov M, Nersisyan S, Jankevic T, et al. Association of HLA class I genotypes with severity of coronavirus disease-19. Front Immunol. 2021;12:423. doi: 10.3389/fimmu.2021.641900
  35. Ivchenko EV, Kotiv BN, Ovchinnikov DV, Bucenko SA. Results of the work of the Military medical academy research institute of novel coronavirus infection problems through 2020–2021. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2021;23(4):93–104. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma83094
  36. Tomita Y, Ikeda T, Sato R, Sakagami T. Association between HLA gene polymorphisms and mortality of COVID-19: An in silico analysis. J Virol. 2020;94(13):e00510-20. doi: 10.1002/iid3.358
  37. 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. 2020;236(1):49–54. doi: 10.1002/jcp.29868
  38. Debnath M, Banerjee M, Berk M. Genetic gateways to COVID-19 infection: Implications for risk, severity, and outcomes. FASEB J. 2020;34(7):8787–8795. doi: 10.1096/fj.202001115R
  39. Kiyotani K, Toyoshima Y, Nemoto K, Nakamura Y. Bioinformatic prediction of potential T cell epitopes for SARS-Cov-2. J Hum Genet. 2020;65(7):569–575. doi: 10.1038/s10038-020-0771-5
  40. Pisanti S, Deelen J, Gallina AM, et al. Correlation of the two most frequent HLA haplotypes in the Italian population to the differential regional incidence of COVID-19. J Transl Med. 2020;18:352. doi: 10.1186/s12967-020-02515-5
  41. Migliorini F, Torsiello E, Spiezia F, et al. Association between HLA genotypes and COVID-19 susceptibility, severity and progression: a comprehensive review of the literature. Eur J Med Res. 2021;26:84. doi: 10.1186/s40001-021-00563-1
  42. Zhogolev SD, Gorenchuk AN, Kuzin AA, et al. Evaluation of vaccine “Sputnik V” immunogenicity and reactogenicity when it is used in military personnel. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2021;23(4):147–152. (In Russ.). doi: 10.17816/brmma80760

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2022 Butusov A.M., Krusko O.V., Potapov P.K., Derevyankin D.S., Zagranichnov V.D., Malyshkin S.S., Zhurbin E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 77762 от 10.02.2020.


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies