Ученые выявили генетическую предрасположенность к тяжелой форме COVID-19

Ученые из НИУ Высшая школа экономики (Россия) первыми в мире обнаружили генетическую предрасположенность к тяжелой форме коронавирусной инфекции COVID-19. Результаты исследования они опубликовали в журнале Frontiers in Immunology.

Один из ключевых механизмов, используемых человеческим организмом для борьбы с вирусными инфекциями, - Т-клеточный иммунитет, в основе которого лежит процесс презентации, или обнаружения вирусных пептидов на поверхности инфицированных клеток, за которым следует активация Т-лимфоцитов, способных убивать вирус.

Как рассказывает Ria.ru, за презентацию вируса в клетках человека отвечают молекулы человеческого лейкоцитарного антигена класса I (HLA-I). Набор из 6 таких молекул уникален для каждого человека. Более того, он передается по наследству, поэтому способность быстро обнаруживать вирусные пептиды во многом определяется генетикой. Если набор аллелей эффективно обнаруживает вирус, иммунные клетки быстро находят и уничтожают вирус. Если же у человека генный набор плохо справляется с обнаружением, более вероятно, что у него заболевание будет протекать тяжелее.

Исследователи с факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ с коллегами из Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н. И. Пирогова и московской Городской клинической больницы № 15 имени О.М. Филатова изучили взаимосвязь между генотипом HLA-I и тяжестью COVID-19.

Используя машинное обучение, они построили модель, которая обеспечивает интегральную оценку возможной мощности Т-клеточного иммунного ответа на COVID-19. Авторы предположили, что если набор аллелей HLA-I позволяет эффективно презентовать пептиды вируса SARS-CoV-2, риск развития тяжелой формы коронавирусной инфекции будет минимальным, и наоборот.

Для проверки модели ученые также проанализировали генотипы более 100 пациентов, перенесших COVID-19, и более 400 — здоровых людей из контрольной группы. В каждом случае программа оценивала риск тяжелой формы заболевания в баллах от 0 до 100. Сравнение с реальной клинической картиной показало, что прогнозная модель очень эффективна.

Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter