The impact of polymorphic variants of interferon receptor genes on COVID-19 severity and antibiotic resistance

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Single nucleotide substitutions in gene sequence associated with conformational changes in protein receptor or in expression of interferon receptors may explain variations in human susceptibility to infection and severity of COVID-19 along with other well-known risk factors. The study aimed to investigate associations between polymorphic variants of interferon receptor genes, COVID-19 severity and prevalence of antibiotic resistance genes in the gut microbiota. Materials and methods. The study was conducted using a random sample of Arkhangelsk population aged 42 to 76 years (n = 305). The research involved gathering COVID-19 data from the Federal Register, conducting blood tests for SARS-CoV-2 antibodies and polymorphic interferon receptor gene variants, and identifying antibiotic resistance genes in stool samples. Results. During the first 12–15 months of the COVID-19 pandemic, 17.4% of the study participants had symptomatic COVID-19, while 32.8% were asymptomatic. By the Autumn of 2022, symptomatic COVID-19 cases rose up to 36.4%, while asymptomatic cases increased to 61.3%. We reveal an association between the CC genotype of the IFNAR1 gene rs2257167 variant, the presence of the T allele of IFNAR2 gene rs2229207 variant, the CCTT haplotype and symptomatic COVID-19. The GCTC haplotype was associated with pneumonia and COVID-19 severity. In November 2022, macrolide resistance genes were observed in 98.4% of cases, whereas those to beta-lactams and glycopeptides — in 26.9% and 13.8% cases, respectively. Resistance to three classes of antibiotics was observed in 4.9% and was more frequently detected in individuals with the ССТТ haplotype. Genes encoding beta-lactamases were more often found in individuals with the GCTC haplotype, those who had COVID-19 with pneumonia and those who received hospital treatment. Glycopeptide resistance genes were associated with the CC genotype of the rs2257167 variant of IFNAR1 gene. Conclusion. We identified genetic determinants of susceptibility, symptomatic infection and COVID-19 severity. The associations between polymorphic variants of interferon receptor genes and COVID-19 severity can be used to identify people with a genetic predisposition to severe infection and to determine priority groups for vaccination, including the prevention of antibiotic resistance in complicated course of viral infections.

Full Text

Введение

Новая коронавирусная инфекция (COVID-19) — мультисистемное заболевание с широким спектром клинических проявлений, от бессимптомного инфицирования до крайне тяжелого течения, требующего проведения интенсивной терапии [29]. Тяжесть COVID-19 зависит от многих факторов, в том числе от штамма SARS-CoV-2, инфицирующей дозы вируса, наличия у пациента факторов риска, таких, как пожилой возраст, сердечно-сосудистые заболевания, хронические заболевания легких, сахарный диабет, ожирение [25]. Немаловажную роль в восприимчивости к SARS-CoV-2 играют иммунологические и генетические детерминанты. Тяжесть заболевания может быть обусловлена индивидуальными вариациями в структуре генов, отвечающих за иммунный ответ [24]. Особенное значение в защите против SARS-CoV-2 имеют факторы, обусловливающие интерфероновый ответ на инфекцию: интерфероны I типа являются основным связующим звеном между врожденным и адаптивным иммунным ответом [19]. Интерфероны I типа (IFN α/β) продуцируются преимущественно эпителиальными и дендритными клетками в течение первых 24 часов после инфицирования [6]. Противовирусное действие интерферонов I типа осуществляется за счет активации транскрипции генов ряда противовирусных белков, подавляющих репликацию вируса в пораженных клетках и препятствующих инфицированию соседних клеток [16, 18]. Интерфероны II типа (IFNγ) синтезируются к 3–5 дню клетками иммунной системы и обеспечивают иммунорегуляторную функцию [5]. IFNγ стимулирует как врожденные, так и адаптивные иммунные реакции, повышая устойчивость клеток к вирусной инфекции и активируя воспалительный ответ [14].

Свои функции интерфероны I и II типа реализуют путем связывания с трансмембранными рецепторами на клеточной поверхности, что приводит к активации и экспрессии интерферон-стимулируемых генов. Рецепторы к интерферонам I типа, состоящие из двух субъединиц — IFNAR1 и IFNAR2, экспрессируются большинством типов клеток, тогда как рецепторы интерферонов II типа, в частности IFNGR1, — преимущественно клетками иммунной системы [20].

Выраженность противовирусных иммунных реакций, опосредованных интерферонами, коррелирует с концентрацией интерфероновых рецепторов на поверхности клеток [11]. Количество и структура интерфероновых рецептов во многом зависит от генетических особенностей индивида, что в свою очередь влияет на выраженность иммунного ответа. Самые распространенные изменения в гене человека — это полиморфизмы, которые заключаются в изменении одного нуклеотида в последовательности ДНК (single nucleotide variation — SNV) [17]. Полиморфный вариант гена IFNAR1 рецептора IFNα проявляется в замене аллеля G на C в позиции 34715699 хромосомы 21 (rs2257167), что приводит к замене валина на лейцин при синтезе молекулы белка-рецептора. При полиморфном варианте гена IFNAR2 рецептора IFNα происходит замена аллеля T на C в позиции 34614250 хромосомы 21 (rs2229207), что приводит к замене фенилаланина на серин в белковой молекуле. Описан также полиморфизм в промоторной области гена IFNGR1 рецептора IFNγ, представляющий собой замену аллеля С на T в позиции 137541075 хромосомы 6 (rs1327474), которая может приводить к снижению экспрессии рецепторов и не влияет на их структуру.

Полиморфизм генов интерфероновых рецепторов имеет прогностическое значение и может объяснить врожденную восприимчивость или толерантность к инфекционным заболеваниям, в том числе вирусу SARS-CoV-2 [10, 12, 22, 26]. Изменение структуры белка рецептора вследствие однонуклеотидного полиморфизма может снижать чувствительность клеток к интерферонам, создавая более благоприятную среду для репликации вируса, что приводит к большей вероятности инфицирования, увеличению инфицирующей дозы, тяжести заболевания и вероятности неблагоприятного исхода [27]. Лица с генетической предрасположенностью к рецидивирующим и/или тяжелым инфекциям чаще требуют назначения антибиотикотерапии, что является одним из факторов, влияющих на количественный и качественный состав кишечного микробиома и резистома [9].

Цель: оценить взаимосвязи между полиморфными вариантами генов интерфероновых рецепторов, тяжестью течения COVID-19 и распространенностью генов антибиотикорезистентности в микробиоте кишечника.

Материалы и методы

Участники исследования. Для участия в исследовании была сформирована выборка жителей Архангельска в возрасте от 42 до 76 лет (n = 305), отобранных случайным образом из числа участников популяционного исследования сердечно-сосудистых заболеваний «Узнай свое сердце» (n = 2380), проведенного на базе ФГБОУ ВО Северный государственный медицинский университет (Архангельск) Минздрава России (СГМУ) в 2015–2017 гг., наблюдаемых проспективно на предмет постановки клинических диагнозов и смертности от всех причин. Все участники предоставили добровольное информированное согласие на участие в исследовании. Проведение всех этапов исследования было одобрено этическим комитетом СГМУ (протокол № 01/02-21 от 17.02.2021, протокол № 07/09-2022 от 28.09.2022, протокол № 06/09-23 от 27.09.23).

Процедура исследования и сбор данных о COVID-19. Процедура исследования включала сбор данных о факте заболевания и тяжести COVID-19, взятие крови для серологических и иммуногенетических исследований, а также сбор образцов кала для выявления генов антибиотикорезистентности.

Сбор данных о перенесенной участниками COVID-19 осуществлялся в течение двух периодов: I период — с 17 марта 2020 г. (дата выявления первого случая COVID-19 в Архангельске) до 30 июня 2021 г. (далее в тексте упоминается, как первые 12–15 месяцев пандемии) соответствует периоду циркуляции Уханьского штамма SARS-CoV-2; II период — с 1 июля 2021 г. по 10 ноября 2022 г., совпадает по времени с циркуляцией штаммов Дельта и Омикрон [1]. Информация о перенесенном COVID-19, включающая данные о тяжести заболевания, наличии пневмонии, факте госпитализации, собиралась по данным Федерального регистра переболевших COVID-19, на основании предоставленного участниками информированного согласия на доступ к медицинским данным. Сведения о вакцинации против SARS-CoV-2 получены из Федерального регистра вакцинированных от COVID-19.

Сбор биообразцов. Забор крови для оценки серологического статуса участников проводился двукратно: в период с 24 февраля по 30 июня 2021 г. (через 12–15 месяцев от начала пандемии), и в период с 3 октября по 10 ноября 2022 г. (окончание периода наблюдения) в клинико-диагностической лаборатории СГМУ. Забор крови проводили натощак. Вакутэйнеры с кровью центрифугировали для отделения сыворотки, затем аликвотировали в стрипованные пробирки. Образцы сыворотки, предназначенные для серологических исследований, и образцы цельной крови для иммуногенетических исследований замораживали и хранили при –80°С.

Образцы кала для изучения антибиотикорезистентности собирались однократно с 3 октября по 10 ноября 2022 г. после получения участниками подробного инструктажа по технике сбора и в течение суток доставлялись в лабораторию СГМУ, где они помещались в криопробирки, замораживались и хранились при температуре –80°С.

Серологическое исследование на антитела к SARS-CoV-2 и интерпретация их результатов. Образцы сыворотки крови участников, собранные в 2021 г., были исследованы с использованием набора реагентов для полуколичественного определения IgG к cпайк (S)-белку SARS-CoV-2 методом иммуноферментного анализа (Вектор-Бест, Россия). Положительный результат серологического исследования у участников, не имеющих сведений о перенесенном заболевании в Федеральном регистре переболевших COVID-19, рассматривался как бессимптомная инфекция. Поскольку исследование антител только к S-белку не позволяло дифференцировать участников на переболевших и вакцинированных против COVID-19, участники, получившие хотя бы одну дозу вакцины по данным Федерального регистра вакцинированных от COVID-19, были отнесены к категории не болевших COVID-19.

Образцы сыворотки, полученные в 2022 г., исследовались на наличие IgG к рецептор-связывающему домену (receptor-binding domain — RBD) и S2-субъединице S-белка и нуклеокапсидному (N)-белку SARS-CoV-2 методом иммуноферментного анализа (Литех, Россия). Выявление серологических маркеров перенесенной COVID-19 (антитела к S2-, N-белку) у лиц, не болевших COVID-19 по данным Федерального регистра, расценивалось как бессимптомное инфицирование.

Исследование полиморфизма генов интерфероновых рецепторов. Для изучения полиморфизма генов интерфероновых рецепторов образцы цельной крови участников были транспортированы на сухом льду в лабораторию ФГБНУ НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова (Москва) с соблюдением температурного режима на уровне не выше –50°С.

Исследование известных полиморфных вариантов генов рецепторов IFNα (rs2257167 и rs2229207) и IFNγ (rs1327474) проводилось методом ПЦР в режиме реального времени на амплификаторе «DTprime 5» (ДНК-Технология, Россия). По результатам исследования полиморфного варианта гена IFNAR1 (rs2257167) участники были разделены на группы по наличию аллелей G и C и по генотипам: GG, GC, CC. По полиморфному варианту гена IFNAR2 (rs2229207) были сформированы группы по наличию аллелей T и C и по генотипам: TT, TC, CC. Поскольку гены IFNAR1 и IFNAR2 локализованы в одной хромосоме не исключается возможность сцепленного наследования возникающих в них мутаций. С учетом этого участники исследования были разделены по гаплотипам: GGTT, GCTT, CCTT, GGTC, GCTC, CCTC, GGCC, GCCC, CCCC. По результатам исследования полиморфного гена IFNGR1 (rs1327474) сформированы группы по наличию аллелей T и C и по генотипам: TT, CТ, CC.

Исследование антибиотикорезистентности. Для изучения генов антибиотикорезистентности замороженные образцы кала транспортировали в ФБУН НИИ системной биологии и медицины Роспотребнадзора (Москва) в криоконтейнерах на сухом льду, с поддержанием температурного режима на уровне не выше –50°С.

Выделение ДНК проводили с использованием набора «НК-магнит» (Литех, Россия) на автоматической выделительной станции «KingFisher Flex» (Thermo Fisher Scientific, США). Для определения концентрации ДНК использовался спектрофотометр «UV-Vis NanoDrop» (Thermo Fisher Scientific, США). Образцы исследовались на наличие генов резистентности к макролидам: Erythromycin ribosomal methylation gene (ermB), Macrolide efflux gene (mefA); бета-лактамным антибиотикам, включая гены, кодирующие Сefotaxime-beta-lactamase (blaCTX-M), Dhahran beta-lactamase (blaDHA), Oxacillinase 10 (blaOXA-10), Oxacillinase 23 (blaOXA-23), New Delhi metallo-beta-lactamase (blaNDM); гликопептидам (vanA и vanB). Исследование генов антибиотикорезистентности в образцах кала проводилось методом ПЦР в режиме реального времени с применением набора реагентов «Резистом комплекс ESKAPE-V» (Литех, Россия) на амплификаторе «CFX96 Touch» (Bio-Rad Laboratories, США) [4].

Статистический анализ данных. Количественные данные, имеющие непараметрическое распределение, представлены в виде медианы. Качественные характеристики приведены в виде процентных долей. Сравнения качественных характеристик участников, разделенных на группы по наличию/отсутствию аллелей генов интерфероновых рецепторов, генотипам, гаплотипам, тяжести перенесенной COVID-19 и наличию генов резистентности к антибиотикам, проведены с использованием теста Хи-квадрат Пирсона или точного критерия Фишера. Статистический анализ данных проведен с помощью пакета статистических программ SPSS v.23 (IBM).

Результаты

Возраст участников исследования варьировал от 42 до 76 лет, медиана возраста составила 60 лет, 63,0% — женщины. Частота встречаемости аллеля С варианта rs2257167 гена IFNAR1 (rs2257167) в исследуемой группе составила 0,135, аллель С варианта rs2229207 гена IFNAR2 встречался с частотой 0,167, распространенность аллеля С вариант rs1327474 гена IFNGR1 составила 0,325. В выборке преобладали гомозиготы по аллелю G варианта rs2257167 гена IFNAR1, гомозиготы по аллелю Т варианта rs2229207 гена IFNAR2 и гетерозиготы CT варианта rs1327474 гена IFNGR1 (рис. 1).

 

Рисунок 1. Генотипы участников по полиморфным вариантам генов интерфероновых рецепторов

Figure 1. Genotypes of participants based on polymorphic variants of interferon receptor genes

 

По данным Федерального регистра переболевших COVID-19 манифестную (симптоматическую) форму COVID-19 в течение 12–15 месяцев пандемии (период циркуляции Уханьского штамма SARS-CoV-2) перенесли 17,4% (n = 53/305) участников исследования (рис. 2).

 

Рисунок 2. Доли участников, переболевших COVID-19 с симптомами и без симптомов в течение 12–15 месяцев от начала пандемии (А) и в течение 2,5 лет от начала пандемии (Б)

Figure 2. Percentage of COVID-19 participants with and without symptoms 12–15 months (A) and 2.5 years after the onset of the pandemic (B)

Примечание. На рис. 2А — вакцинированные против SARS-CoV-2 отнесены к категории не болевших COVID-19.

Note. On Fig. 2A — vaccinated subjects against SARS-CoV-2 are classified as not contracted COVID-19.

 

У трети участников (32,8%, 100/305), не получивших вакцинацию в течение первых 12–15 месяцев, не внесенных в регистр переболевших и не сообщивших при опросе о симптомах COVID-19, были обнаружены антитела к S-белку SARS-CoV-2, что было расценено как бессимптомная форма COVID-19. Носители гомозигот по аллелю С варианта rs2257167 гена IFNAR1 (генотип СС) чаще болели COVID-19 с симптомами в течение первых 12–15 месяцев от начала пандемии (83,3%, 5/6) в сравнении с генотипами GG+GC (32,7%, 48/147) (табл. 1). У участников, имеющих аллель Т варианта rs2229207 гена IFNAR2, COVID-19 также чаще протекала манифестно (37,3%, 93/249) в сравнении с не имеющими аллеля Т (22,8%, 13/57). Соответственно, одновременное присутствие аллеля С варианта rs2257167 гена IFNAR1 и аллеля Т варианта rs2229207 гена IFNAR2 у лиц с гаплотипом ССТТ было ассоциировано с манифестным течением инфекции.

 

Таблица 1. Взаимосвязь между полиморфными вариантами генов интерфероновых рецепторов и восприимчивостью к SARS-CoV-2/манифестностью COVID-19 в течение первых 12–15 месяцев пандемии, n = 305

Table 1. The associations between polymorphic variants of interferon receptor genes and susceptibility to SARS-CoV-2/manifestation of COVID-19 during the first 12–15 months of the pandemic, n = 305

Полиморфный вариант

Polymorphic variant

12–15 месяцев от начала пандемии COVID-19

12–15 months from the onset of COVID-19 pandemic

Весь период наблюдения

Entire observation period

Всего

Total

Инфицированы SARS-CoV-2

Infected with SARS-CoV-2

Не болели COVID-193

Participants who had not contracted COVID-193

Инфицированы SARS-CoV-2

Infected with SARS-CoV-2

Не болели COVID-193

Subjects not contracted COVID-193

Симптоматическая форма COVID-191

Symptomatic COVID-191

Бессимптомная COVID-192

Asymptomatic COVID-192

p*

Симптоматическая форма COVID-191

Symptomatic COVID-191

Бессимптомная COVID-192

Asymptomatic COVID-192

p*

N (%)4

N (%)4

N (%)5

p**

N (%)4

N (%)4

N (%)5

p**

N

IFNAR1 — rs2257167

G

85 (32,5)

176 (67,5)

0,066

267 (50,6)

0,359

185 (35,0)

331 (65,0)

0,073

12 (2,3)

0,925

528 (100)

С

21 (46,7)

24 (53,3)

 

37 (45,1)

 

37 (46,2)

43 (53,8)

 

2 (2,4)

 

82 (100)

GG

37 (32,5)

77 (67,5)

0,332

117 (50,6)

0,616

79 (35,0)

147 (65,0)

0,147

5 (2,2)

0,538

231 (100)

GC+CC

16 (41,0)

23 (59,0)

 

35 (47,3)

 

32 (44,4)

40 (55,6)

 

2 (2,7)

 

74 (100)

CC

5 (83,3)

1 (16,7)

0,019

2 (25,0)

0,143

5 (62,5)

3 (37,5)

0,131

0 (0,0)

0,829

8 (100)

GG+GC

48 (32,7)

99 (67,5)

 

150 (50,5)

 

106 (36,6)

184 (63,4)

 

7 (2,4)

 

297 (100)

IFNAR2 — rs2229207

Т

93 (37,3)

156 (62,7)

0,037

259 (51,0)

0,206

192 (38,7)

304 (61,3)

0,100

12 (2,4)

0,805

508 (100)

С

13 (22,8)

44 (77,2)

 

45 (44,1)

 

30 (30,0)

70 (70,0)

 

2 (2,0)

 

102 (100)

ТТ

44 (39,6)

67 (60,4)

0,064

116 (51,3)

0,387

87 (39,4)

134 (60,6)

0,200

5 (2,2)

0,579

226 (100)

ТC+CC

10 (23,3)

33 (76,7)

 

36 (45,6)

 

24 (31,2)

53 (68,8)

 

2 (2,5)

 

79 (100)

CC

3 (21,4)

11 (78,6)

0,217

9 (39,1)

0,286

6 (26,1)

17 (73,9)

0,249

0 (0,0)

0,990

23 (100)

ТТ+ТС

50 (36,0)

89 (64,0)

 

143 (50,7)

 

105 (38,2)

170 (61,8)

 

7 (2,5)

 

282 (100)

IFNAR rs2257167 & rs2229207

GGTT

30 (36,6)

52 (63,4)

0,587

91 (52,6)

0,269

62 (36,7)

107 (63,3)

0,818

4 (2,3)

0,646

173 (100)

GGTC

5 (23,8)

16 (76,2)

0,192

19 (45,7)

0,751

13 (33,3)

26 (66,7)

0,588

1 (2,5)

0,630

40 (100)

GGCC

2 (18,2)

9 (81,8)

0,197

7 (38,9)

0,338

4 (22,2)

14 (77,8)

0,133

0 (0,0)

0,650

18 (100)

GCTT

9 (39,1)

14 (60,9)

0,623

23 (50,0)

0,981

21 (46,7)

24 (53,3)

0,156

1 (2,2)

0,715

46 (100)

GCTC

2 (25,0)

6 (75,0)

0,433

8 (50,0)

0,907

5 (33,3)

10 (66,7)

0,748

1 (6,3)

0,317

16 (100)

GCCC

0 (0,0)

2 (100)

0,426

2 (50,0)

0,686

1 (25,0)

7 (75,0)

0,523

0 (0,0)

0,911

4 (100)

CCTT

4 (80,0)

1 (20,0)

0,049

2 (28,6)

0,227

4 (57,1)

3 (42,9)

0,236

0 (0,0)

0,849

7 (100)

CCTC

 

CCCC

1 (100)

0 (0,0)

0,346

0 (0,0)

0,318

1 (100)

0 (0,0)

0,372

0 (0,0)

0,977

1 (100)

IFNGR1 — rs1327474

С

33 (34,0)

64 (66,0)

0,877

101 (51,0)

0,688

71 (36,6)

123 (63,4)

0,820

4 (2,0)

0,753

198 (100)

Т

73 (34,9)

136 (65,1)

 

203 (49,3)

 

151 (37,6)

251 (62,4)

 

10 (2,4)

 

412 (100)

СС

1 (100)

0 (0,0)

0,346

4 (80,0)

0,183

2 (40,0)

3 (60,0)

0,615

0 (0,0)

0,990

5 (100)

СТ+ТТ

52 (34,2)

100 (65,8)

 

148 (49,3)

 

109 (37,2)

184 (62,8)

 

7 (2,3)

 

300 (100)

ТТ

21 (36,8)

36 (63,2)

0,659

55 (49,1)

0,846

42 (38,5)

67 (61,5)

0,659

3 (2,7)

0,508

112 (100)

СС+CТ

32 (33,3)

64 (66,7)

 

97 (50,3)

 

69 (36,5)

120 (63,5)

 

4 (2,1)

 

193 (100)

Всего/Total

53 (34,6)

100 (65,4)

 

152 (49,8)

 

111 (37,2)

187 (62,8)

 

7 (2,3)

 

305 (100)

Примечания. 1 По данным Федерального регистра переболевших COVID-19; 2 нет записи о заболевании в регистре переболевших COVID-19, положительный результат серологического обследования на иммуноглобулины G к S-белку SARS-CoV-2; 3 вакцинированные против SARS-CoV-2 отнесены к категории не болевших COVID-19; 4 представлены процентные доли участников, болевших с симптомами и без симптомов, от общего числа участников, переболевших COVID-19; 5 представлены процентные доли лиц, не болевших COVID-19, от общего числа участников исследования; * Хи-квадрат Пирсона/точный критерий Фишера для сравнения групп, переболевших COVID-19 с симптомами и без симптомов; ** Хи-квадрат Пирсона/точный критерий Фишера для сравнения групп, переболевших (с симптомами или без симптомов) и не болевших COVID-19.

Notes. 1According to the Federal Register of COVID-19 patients; 2 no record of the disease in the register of COVID-19 patients, a positive result of serological test for immunoglobulins G against SARS-CoV-2 S protein; 3 vaccinated against SARS-CoV-2 are classified as those who had not contracted COVID-19; 4 the proportion of participants who had symptomatic and asymptomatic COVID-19 are presented as a percentages of the total participants with COVID-19; 5 the proportion of participants without COVID-19 are shown as a percentage of the total number of study participants; * Pearson Chi-square/Fisher’s exact test used to compare groups of symptomatic and asymptomatic COVID-19; **Pearson Chi-square/Fisher’s exact test used to compare COVID-19 (symptomatic or asymptomatic) and non-COVID-19 groups.

 

В течение второго периода наблюдения (период циркуляции штамма Дельта и Омикрон) еще 68 участников переболели манифестной формой COVID-19. Из них 42 (61,8%) человека ранее не встречались с SARS-CoV-2, 16 (23,5%) человек ранее перенесли COVID-19 бессимптомно и 10 (14,7%) человек переболели COVID-19 с симптомами повторно. Манифестное течение COVID-19 в течение данного периода наблюдения чаще отмечалось у лиц с гаплотипом GCTT, имевших аллель С варианта rs2257167 гена IFNAR1 и аллель Т варианта rs2229207 гена IFNAR2. Эти же генетические детерминанты были ассоциированы с манифестным течением инфекции при инфицировании в течение первых 12–15 месяцев пандемии. Серологические маркеры перенесенной инфекции (IgG к S2-, N-белкам SARS-CoV-2) в течение второго периода появились у 103 участников, ранее серонегативных к SARS-CoV-2. Поскольку симптомов COVID-19 у этих участников не отмечалось, появление антител к белкам вируса было расценено как бессимптомное инфицирование.

Таким образом, к октябрю-ноябрю 2022 г. доля участников, манифестно переболевших COVID-19, увеличилась до 36,4% (n = 111) (рис. 2). Доля участников, не болевших COVID-19, но имевших серологические маркеры перенесенной инфекции составила 61,3% (n = 187). Семь из 305 участников (2,3%) не болели COVID-19 и оставались серонегативными к SARS-CoV-2 в течение всего периода наблюдения.

По данным регистра большинство участников, манифестно переболевших COVID-19 за весь период наблюдения, перенесли заболевание в легкой форме, у 6,3% (7/111) наблюдалась среднетяжелая форма заболевания. Тяжелых форм COVID-19 среди участников исследования не было. Большинство участников лечились амбулаторно, госпитализировано — 18,0% (20/111). Пневмония диагностирована у 27,9% (31/111) переболевших COVID-19. У лиц, имеющих гетерозиготные генотипы одновременно по варианту rs2257167 гена IFNAR1 и варианту rs2229207 IFNAR2 (гаплотип GCTC), COVID-19 чаще протекала c пневмонией, им чаще требовалась госпитализация (табл. 2).

 

Таблица 2. Взаимосвязь между полиморфными вариантами генов интерфероновых рецепторов и тяжестью COVID-19 у лиц с манифестным течением заболевания, n = 111

Table 2. The associations between polymorphic variants of interferon receptor genes and COVID-19 severity in individuals with symptomatic infection, n = 111

Полиморфный вариант

Polymorphic variant

Пневмония при COVID-19*

COVID-19 with pneumonia*

N (%)

p**

Госпитализация с COVID-19*

Hospitalization with COVID-19*

N (%)

p*

Всего

Total

IFNAR1 — rs2257167

G

49 (26,5)

0,284

30 (16,2)

0,118

185 (100)

С

13 (35,1)

 

10 (27,0)

 

37 (100)

GG

21 (26,6)

0,620

11 (13,9)

0,078

79 (100)

GC+CC

10 (31,3)

 

9 (28,1)

 

32 (100)

CC

3 (60,0)

0,132

1 (20,0)

0,637

5 (100)

GG+GC

28 (26,4)

 

19 (17,9)

 

106 (100)

IFNAR2 — rs2229207

Т

50 (26,0)

0,113

32 (16,7)

0,185

192 (100)

С

12 (40,0)

 

8 (26,7)

 

30 (100)

ТТ

21 (24,1)

0,090

13 (14,9)

0,108

87 (100)

ТC+CC

10 (41,7)

 

7 (29,2)

 

24 (100)

CC

2 (33,3)

0,538

1 (16,7)

0,705

6 (100)

ТТ+ТС

29 (27,6)

 

19 (18,1)

 

105 (100)

IFNAR rs2257167 & rs2229207

GGTT

16 (25,8)

0,363

8 (12,9)

0,115

62 (100)

GGTC

4 (30,8)

0,519

2 (15,4)

0,573

13 (100)

GGCC

1 (25,0)

0,689

1 (25,0)

0,554

4 (100)

GCTT

3 (14,3)

0,097

4 (19,0)

0,554

21 (100)

GCTC

4 (80,0)

0,021

4 (80,0)

0,004

5 (100)

GCCC

0 (0,0)

0,721

0 (0,0)

0,820

1 (100)

CCTT

2 (50,0)

0,311

1 (25,0)

0,554

4 (100)

CCTC

CCCC

1 (100)

0,279

0 (0,0)

0,820

1 (100)

IFNGR1 — rs1327474

С

15 (21,1)

0,121

12 (16,9)

0,767

71 (100)

Т

47 (31,1)

 

28 (18,5)

 

151 (100)

СС

0 (0,0)

0,518

1 (50,0)

0,329

2 (100)

СТ+ТТ

31 (28,4)

 

19 (17,4)

 

109 (100)

ТТ

16 (38,1)

0,062

9 (21,4)

0,314

42 (100)

СС+CТ

15 (21,7)

 

11 (15,9)

 

69 (100)

Всего/Total

31 (27,9)

 

20 (18,0)

 

111 (100)

Примечание. *По данным Федерального регистра переболевших COVID-19; **Хи-квадрат Пирсона/точный критерий Фишера.

Note. *According to the data from the Federal Register of COVID-19 patients; **Pearson Chi-square/Fisher’s exact test.

 

К концу периода наблюдения (ноябрь 2022 г.) гены резистентности к антибиотикам были обнаружены в составе резистома микробиоты кишечника у 98,4% (300/305) участников. У 4,9% (15/305) обследованных выявлены гены резистентности к трем разным классам антибиотиков. Резистентность к трем классам антибактериальных препаратов с большей частотой наблюдалась у лиц с гаплотипом ССТТ в сравнении с другими гаплотипами (табл. 3).

 

Таблица 3. Взаимосвязь между полиморфными вариантами генов интерфероновых рецепторов и наличием генов резистентности к антибиотикам в составе резистома микробиоты кишечника, n = 305

Table 3. The associations between polymorphic variants of interferon receptor genes and presence of antibiotic resistance genes in gut microbiota resistome, n = 305

Полиморфный вариант

Polymorphic variant

Гены устойчивости к антибиотикам

Antibiotic resistance genes

Всего

Total

Макролиды, N (%)

Macrolides, N (%)

β-лактамы, N (%)

β-lactams, N (%)

Гликопептиды, N (%)

Glycopeptide, N (%)

Три класса антибиотиков, N (%)

Three classes of antibiotics, N (%)

меf

ermB

blaCTX-M

blaOXA-10

blaDHA

blaOXA-23

blaNDM

vanA

vanB

IFNAR1 — rs2257167

G

520 (98,5)

470 (89,0)

85 (16,0)

40 (7,6)

24 (4,5)

2 (0,4)

2 (0,4)

2 (0,4)

67 (12,7)

23 (4,4)

528 (100)

С

80 (97,6)

68 (82,9)

15 (18,3)

8 (9,8)

6 (7,3)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

15 (18,3)

7 (8,5)

82 (100)

GG

228 (98,7)

208 (90,0)

36 (15,6)

17 (7,4)

10 (4,3)

1 (0,4)

1 (0,4)

1 (0,4)

29 (12,6)

10 (4,3)

231 (100)

GC/CC

72 (97,3)

61 (82,4)

14 (18,9)

7 (9,5)

5 (6,8)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

12 (16,2)

5 (6,8)

74 (100)

CC

8 (100)

7 (87,5)

1 (12,5)

1 (12,5)

1 (12,5)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

3 (37,5)*

2 (25,0)

8 (100)

GG+GC

292 (98,3)

262 (88,2)

49 (16,5)

23 (7,7)

14 (4,7)

1 (0,3)

1 (0,3)

1 (0,3)

38 (12,8)*

13 (4,4)

297 (100)

IFNAR2 — rs2229207

Т

498 (98,0)

439 (86,4)*

80 (15,7)

38 (7,5)

23 (4,5)*

0 (0,0)*

2 (0,4)

1 (0,2)

73 (14,4)

27 (5,3)

508 (100)

С

102 (100)

99 (97,1)*

20 (19,6)

10 (9,8)

10 (9,8)*

2 (2,0)*

0 (0,0)

1 (1,0)

9 (8,8)

3 (2,9)

102 (100)

ТТ

221 (97,8)

192 (85,0)*

33 (14,6)

17 (7,5)

10 (4,4)

0 (0,0)

1 (0,4)

0 (0,0)

33 (14,6)

12 (5,3)

226 (100)

ТC+CC

79 (100)

77 (97,5)*

17 (21,5)

7 (8,4)

5 (6,3)

1 (1,3)

0 (0,0)

1 (1,3)

8 (10,1)

3 (3,8)

79 (100)

CC

23 (100)

22 (95,7)

3 (13,0)

3 (13,0)

2 (8,7)

1 (4,3)

0 (0,0)

0 (0,0)

1 (4,3)

0 (0,0)

23 (100)

ТТ+ТС

277 (98,2)

247 (87,6)

47 (16,7)

21 (7,4)

13 (4,6)

0 (0,0)

1 (0,4)

1 (0,4)

40 (14,2)

15 (5,3)

282 (100)

IFNAR rs2257167 & rs2229207

GGTT

170 (98,3)

152 (87,9)

28 (16,2)

12 (6,9)

5 (2,9)

0 (0,0)

1 (0,6)

0 (0,0)

24 (13,9)

1 (2,2)

173 (100)

GGTC

40 (100)

39 (97,5)*

6 (15,0)

2 (5,0)

3 (7,5)

0 (0,0)

0 (0,0)

1 (2,5)

4 (10,0)

1 (2,5)

40 (100)

GGCC

18 (100)

17 (94,4)

2 (11,1)

3 (16,7)

2 (11,1)

1 (5,6)

0 (0,0)

0 (0,0)

1 (5,6)

0 (0,0)

18 (100)

GCTT

44 (95,7)

34 (73,9)*

5 (10,9)

4 (8,7)

4 (8,7)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

6 (13,0)

2 (1,5)

46 (100)

GCTC

16 (100)

16 (100)

8 (50,0)*

2 (12,5)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

3 (18,8)

2 (12,5)

16 (100)

GCCC

4 (100)

4 (100)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

4 (100)

CCTT

7 (100)

6 (85,7)

0 (0,0)

1 (14,3)

1 (14,3)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

3 (42,9)

2 (28,6)*

7 (100)

CCTC

CCCC

1 (100)

1 (100)

1 (100)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

1 (100)

IFNGR1 — rs1327474

С

197 (99,5)

174 (87,8)

27 (13,6)

15 (7,6)

7 (3,5)

1 (0,5)

0 (0,0)

1 (0,5)

24 (12,1)

5 (2,5)

198 (100)

Т

403 (97,8)

364 (88,3)

73 (17,7)

33 (8,0)

23 (5,6)

1 (0,2)

2 (0,5)

1 (0,2)

58 (14,1)

25 (6,1)

412 (100)

СС

5 (100)

4 (80,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

0 (0,0)

1 (20,0)

0 (0,0)

5 (100)

СТ+ТТ

295 (98,3)

265 (88,3)

50 (16,7)

24 (8,0)

15 (5,0)

1 (0,3)

1 (0,3)

1 (0,3)

40 (13,3)

15 (5,0)

300 (100)

ТТ

108 (96,4)

99 (88,4)

23 (20,5)

9 (8,0)

8 (7,1)

0 (0,0)

1 (0,9)

0 (0,0)

18 (16,1)

10 (8,9)*

112 (100)

СС+CТ

192 (99,5)

170 (88,1)

27 (14,0)

15 (7,8)

7 (3,6)

1 (0,5)

0 (0,0)

1 (0,5)

23 (11,9)

5 (2,6)*

193 (100)

Всего/Total

300

269

50

24

15

1

1

1

41

15

305 (100)

Примечание. *Хи-квадрат Пирсона/точный критерий Фишера, p < 0,05.

Note. *Pearson chi-square/Fisher exact test, p < 0.05.

 

Гены резистентности к макролидам выявлены практически у всех участников (98,4%). Резистентность к макролидам (ген ermB) реже наблюдалась у участников, имеющих аллель Т и генотип TT варианта rs2229207 гена IFNАR2 (табл. 3). В сравнении с другими гаплотипами ген ermB чаще обнаруживался у лиц с гаплотипом GGTC и реже — у участников с гаплотипом GCTT.

Четверть участников (26,9%, 82/305) имели в составе резистома микробиоты кишечника гены бета-лактамаз. Гены blaCTX-M, кодирующие бета-лактамазы широкого спектра действия, способные гидролизовать пенициллины, большинство цефалоспоринов и монобактамы, с большей частотой выявлялись у лиц с гаплотипом GCTC, чаще болевших COVID-19 с пневмонией и получавших стационарное лечение (табл. 2, 3). Ген blaDHA, кодирующий Amp-C бета-лактамазу с повышенной активностью к цефалоспоринам по сравнению с пенициллинами и мало чувствительную к ингибиторам бета-лактамаз, и ген blaOXA-23, ассоциированный с устойчивостью к карбапенемам, пенициллинам, цефалоспоринам узкого спектра действия, реже выявлялись среди участников, имеющих аллель Т варианта rs2229207 гена IFNАR2.

Гены резистентности к гликопептидам были выявлены у 13,8% (42/305) и чаще встречались в резистоме участников с генотипом СС варианта rs2257167 гена IFNAR1, чаще других манифестно болевших COVID-19 в течение первого года пандемии (табл. 3).

Обсуждение

В течение первых 12–15 месяцев пандемии 17,4% участников исследования перенесли COVID-19 с симптомами, 32,8% болели бессимптомно. К осени 2022 г. доля участников, перенесших COVID-19 с симптомами или бессимптомно, увеличилась вдвое.

Частота встречаемости аллеля С варианта rs2257167 гена IFNAR1 в исследуемой группе (0,135) была сопоставима с распространенностью данного аллеля среди жителей Европы (0,137) [7]. Частота аллеля С варианта rs2229207 гена IFNAR2 составила 0,167, в то время как частота данного аллеля в западно-европейских странах, по данным базы ALFRED, колеблется от 0,040 до 0,220. Обращает внимание, что в российских популяциях доля аллеля С больше (0,220), чем в других европейских популяциях, где максимальная распространенность — 0,150. Для объяснения причин того, почему именно в российских популяциях сохранился этот аллель, а в европейских популяциях элиминировал, требуется проведение отдельного исследования с анализом разных популяций. Следует заметить, что в азиатских популяциях данный аллель встречается значительно чаще — от 0,040 до 0,340. Распространенность аллеля С варианта rs1327474 гена IFNGR1 среди участников исследования (0,325) была несколько ниже, чем в европейских популяциях, где частота встречаемости данного аллеля варьировала от 0,411 до 0,710. По данным базы ALFRED в российских популяциях распространенность данного аллеля также была несколько выше (0,480–0,658), чем в нашей выборке.

Обладатели самого редкого в выборке генотипа СС варианта rs2257167 гена IFNAR1 чаще болели COVID-19 манифестно в начале пандемии. У данной категории участников (генотип СС, rs2257167, IFNAR1), у лиц с генотипом TT варианта rs2229207 гена IFNAR2 и гаплотипоми ССТТ и GCTT чаще наблюдались манифестные формы заболевания. Генотип GCTC был ассоциирован с наличием пневмонии при COVID-19 и госпитализацией в стационар.

Ранее проведенные исследования показали, что полиморфизмы в структуре гена IFNAR2 могут приводить к изменению конформации белка-рецептора, снижая чувствительность клеток к интерферонам I типа и тем самым увеличивая восприимчивость и тяжесть COVID-19, что подтверждается нашими данными [21]. Тяжесть COVID-19 тесно связана с подавлением и дисрегуляцией интерферонового ответа [15]. Интерфероны I типа играют критическую роль в патогенезе COVID-19 [8]. Сигнальный путь, запускаемый интерферонами I типа, играет решающую роль не только в противовирусной защите на ранних стадиях заболевания, но и в регуляции активации моноцитов и ограничении чрезмерной миграции нейтрофилов в очаг воспаления на фоне COVID-19 [28]. В целом полагают, что генетические и негенетические показатели дефицита в системе интерферона могут быть маркерами 15% жизнеугрожающих случаев COVID-19 [23].

Редкие полиморфные варианты генов системы интерферона человека, участвующих в распознавании вирусных инфекций, стимуляции выработки интерферона и передачи противовирусных сигналов, в том числе IFNAR2, были связаны с развитием тяжелого течения COVID-19 [23]. Однако опубликованных результатов исследований взаимосвязи COVID-19 с полиморфными вариантами IFNAR1 (rs2257167) и IFNGR1 (rs1327474) не найдено.

Среди участников исследования выявлена высокая распространенность генов резистентности к макролидам, что может быть обусловлено широким применением данного класса антибиотиков в период пандемии COVID-19. В течение первого года пандемии азитромицин назначался в качестве препарата для этиотропного лечения COVID-19, и только с февраля 2021 г. его применение было ограничено тяжелыми формами заболевания [2, 3]. Резистентность к макролидам по гену ermB реже наблюдалась у участников, болевших COVID-19 манифестно (аллель Т варианта rs2229207 гена IFNАR2). Важно отметить, что частота обнаружения гена ermB была ниже у лиц с генотипом TT варианта rs2229207 гена IFNАR2, которые несколько чаще болели COVID-19 манифестно в течение 12–15 месяцев пандемии (39,1%, 44/111) в сравнении с генотипами ТС+СС (23,3%, 10/43) (табл. 1), но чаcтота пневмонии при COVID-19 среди них была более низкой (24,1%, 21/87) в сравнении с другими генотипами данного варианта гена IFNАR2 (41,7%, 10/24) (табл. 2). Однако уровень статистической значимости в частоте манифестных форм и пневмонии для данного генотипа (генотип TT варианта rs2229207 гена IFNАR2) превышает уровень 0,05. Ген ermB также реже выявлялся у лиц гаплотипом GCTT, переболевших манифестно в период после 2021 г., когда азитромицин перестал использоваться в качестве этиотропной терапии на амбулаторном этапе.

Резистентность к нескольким классам антибиотиков чаще выявлялась среди лиц с гаплотипом ССТТ, ассоциированным с большей частотой манифестных форм, и участников, имеющих генотип ТТ варианта rs1327474 гена IFNGR1. Более частое выявление пневмонии при COVID-19 среди участников с генотипом ТТ данного полиморфного варианта (38,1%, 16/42) в сравнении с генотипами СС+СТ (21,7%, 15/69) вероятно было сопряжено с более высокой частотой назначения антибактериальных препаратов данной группе пациентов, однако различия в частоте пневмонии не достигают уровня статистической значимости. Результаты исследований, проведенных другими авторами, показывают большее количество и разнообразие генов антибиотикорезистентности у реконвалесцентов COVID-19, получавших антибактериальную терапию [13]. Гены резистентности к бета-лактамным антибиотикам чаще выявлялись у лиц, переболевших COVID-19 с пневмонией и чаще получавших стационарное лечение (гаплотип GCTC), что также согласуется с результатами, опубликованными другими исследователями [13].

В статье представлены результаты первого в России исследования взаимосвязей однонуклеотидных вариантов генов интерфероновых рецепторов с восприимчивостью к COVID-19 и носительством генов антибиотикорезистентности. Следует отметить, что в рамках протокола данного исследования изучались лишь несколько полиморфных вариантов генов интерферонового звена иммунитета, а также гены резистентности к антибиотикам, наиболее часто применяемым в клинической практике. Помимо этого, представленные результаты следует интерпретировать с учетом ограничений данного исследования. Поскольку для участия в исследовании были отобраны взрослые в возрасте от 42 до 76 лет, полученные результаты не могут быть экстраполированы на всю популяцию жителей Архангельска. Сведения о перенесенной COVID-19 собирались из Федерального регистра лиц, переболевших COVID-19, и зависят от полноты и качества внесенных в него данных.

Cбор образцов для первого серологического обследования (через 12–15 месяцев от начала пандемии) проводился в течение четырех месяцев, с 24 февраля по 30 июня 2021 г., в рамках третьего эпидемиологического популяционного исследования по выявлению факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации (ЭССЕ-РФ3). В этот период количество случаев COVID-19 в Архангельске было относительно низким и варьировало от 51 до 149 случаев на 1 082 622 населения, но тем не менее отбор образцов в течение продолжительного периода времени мог привести к недооценке распространенности инфекции.

Генетические детерминанты восприимчивости к инфекции проявили себя в первые 12–15 месяцев пандемии, когда распространенность вакцинации против SARS-CoV-2 среди участников исследования была относительно низкой (9,8%, 30/305). При оценке взаимосвязей между изучаемыми полиморфными вариантами и манифестностью COVID-19 в течение 12–15 месяцев пандемии вакцинированные участники (n = 30) были отнесены к группе не болевших COVID-19. В виду высокой распространенности среди участников исследования серологических маркеров перенесенной инфекции (97,7%, 298/305, имели IgG к S2- и N-белкам SARS-CoV-2) при оценке изучаемых взаимосвязей за весь период наблюдения вакцинальный статус не учитывался, а разделение участников на группы проводилось на основании данных регистра переболевших COVID-19 с учетом результатов серологического исследования. Следует отметить, что точность определения серологического статуса к COVID-19 зависела от характеристик (чувствительность/специфичность) используемых тест-систем, что могло отразиться на полученных результатах. Кроме того, использование моновариантного анализа для изучения взаимосвязей полиморфных вариантов генов интерфероновых рецепторов с восприимчивостью, тяжестью COVID-19 и носительству генов антибиотикорезистентности, не позволяло исключить влияния потенциальных конфаундеров (вмешивающихся факторов).

В исследуемой группе не было участников, перенесших COVID-19 в тяжелой форме, следовательно, требуются дальнейшие исследования для изучения взаимосвязей однонуклеотидных вариантов генов интерфероновых рецепторов с тяжелыми формами инфекции.

Заключение

Выявлены генетические детерминанты восприимчивости и манифестного течения (генотип СС варианта rs2257167 гена IFNAR1, аллель T варианта rs2229207 гена IFNAR2, гаплотип ССТТ) и тяжести COVID-19 (гаплотип GCTC).

Взаимосвязь полиморфизма генов, ответственных за иммунный ответ, и тяжести течения COVID-19 может использоваться для выявления людей с генетической предрасположенностью к тяжелому течению инфекции и определения приоритетных групп для проведения вакцинации, в том числе для профилактики антибиотикорезистентности при осложненном течении вирусных инфекций.

×

About the authors

E. A. Krieger

Northern State Medical University

Author for correspondence.
Email: kate-krieger@mail.ru

PhD (Medicine), Researcher, International Research Competence Centre, Central Scientific Research Laboratory, Associate Professor, Department of Infectious Diseases

Russian Federation, Arkhangelsk

O. V. Samodova

Northern State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Infectious Diseases

Russian Federation, Arkhangelsk

O. A. Svitich

I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera; I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru

DSc (Medicine), Professor of RAS, RAS Corresponding Member, Director, Professor, Vorobiev Department of Microbiology, Virology and Immunology, Erisman Institute of Public Health (and Healthcare Management)

Russian Federation, Moscow; Moscow

R. V. Samoilikov

I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera

Email: kate-krieger@mail.ru

Researcher, Laboratory of Molecular Immunology

Russian Federation, Moscow

E. A. Meremianina

I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: kate-krieger@mail.ru

PhD (Medicine), Researcher, Laboratory of Molecular Immunology, Senior Lecturer, Department of Virology

Russian Federation, Moscow; Moscow

L. V. Ivanova

Northern State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru

Resident Physician, Department of Infectious Diseases

Russian Federation, Arkhangelsk

N. A. Bebyakova

Northern State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru

DSc (Biology), Professor, Head of the Department of Medical Biology and Genetic

Russian Federation, Arkhangelsk

E. N. Ilina

Research Institute for Systems Biology and Medicine

Email: kate-krieger@mail.ru

DSc (Biology), RAS Corresponding Member, Head Researcher, Head of the Laboratory of Mathematical Biology and Bioinformatics

Russian Federation, Moscow

A. V. Pavlenko

Research Institute for Systems Biology and Medicine

Email: kate-krieger@mail.ru

Researcher

Russian Federation, Moscow

Yu. I. Esin

Research Institute for Systems Biology and Medicine

Email: kate-krieger@mail.ru

Laboratory Assistant

Russian Federation, Moscow

A. L. Arkhipova

Research Institute for Systems Biology and Medicine

Email: kate-krieger@mail.ru

Junior Researcher

Russian Federation, Moscow

S. N. Kovalchuk

Research Institute for Systems Biology and Medicine

Email: s.n.kovalchuk@mail.ru

PhD (Biology), Senior Researcher

Moscow

A. V. Kudryavtsev

Northern State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru

PhD (Health Sciences), Head of the International Research Competence Centre, Central Scientific Research Laboratory

Russian Federation, Arkhangelsk

References

  1. Гущин В.А., Почтовый А.А., Кустова Д.Д., Огаркова Д.А., Клейменов Д.А., Семененко Т.А., Логунов Д.Ю., Злобин В.И., Гинцбург А.Л. Характеристика эпидемического процесса COVID-19 в Москве и поиск возможных факторов, определяющих тенденции наблюдаемых изменений // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2023. Т. 100, № 4. C. 267–284. [Gushchin V.A., Pochtovyi A.A., Kustova D.D., Ogarkova D.A., Kleymenov D.A., Semenenko T.A., Logunov D.Y., Zlobin V.I., Gintsburg A.L. Characterisation of the COVID-19 epidemic process in Moscow and search for possible determinants of the trends of the observed changes. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii = Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology, 2023, vol. 100, no. 4, pp. 267–284. (In Russ.)] doi: 10.36233/0372-9311-375
  2. Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 9 (26.10.2020). Минздрав РФ, 2020. 236 с. [Interim guidelines. Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19). Version 9 (26.10.2020). Ministry of Health of the Russian Federation, 2020. 236 p. (In Russ.)] URL: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/052/548/original/%D0%9C%D0%A0_COVID-19_%28v.9%29.pdf
  3. Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 10 (08.02.2021). Минздрав РФ, 2021. 261 с. [Interim guidelines. Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19). Version 10 (08.02.2021). Ministry of Health of the Russian Federation, 2021. 261 p. (In Russ.)] URL: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/054/588/original/%D0%92%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%9C%D0%A0_COVID-19_%28v.10%29-08.02.2021_%281%29.pdf
  4. Кригер Е.А., Павленко А.В., Есин Ю.П., Архипова А.Л., Ковальчук С.Н., Шагров Л.Л., Белова Н.И., Цыварева Н.П., Кудрявцев А.В., Ильина Е.Н. Распространенность генов устойчивости к антибиотикам в составе резистома взрослых жителей Архангельска с учетом тяжести перенесенной COVID-19 // Журнал инфектологии. 2023. Т. 15, № 3. С. 92–109. [Krieger E.A., Pavlenko A.V., Esin Yu.P., Arkhipova A.L., Kovalchuk S.N., Shagrov L.L., Belova N.I., Tsyvareva N.P., Kudryavtsev A.V., Ilina E.N. Prevalence of antibiotic resistance genes in resistome of adult residents of Arkhangelsk with regard to the severity of COVID-19. Zhurnal infektologii = Journal Infectology, 2023, vol. 15, no. 3, pp. 92–109. (In Russ.)] doi: 10.22625/2072-6732-2023-15-3-92-109
  5. Луцкий А.А., Жирков А.А., Лобзин Д.Ю., Рао М., Алексеева Л.А., Мейрер М., Лобзин Ю.В. Интерферон-γ: биологическая функция и значение для диагностики клеточного иммунного ответа // Журнал инфектологии. 2015. Т. 7, № 4. С. 10–22. [Lutckii A.A., Zhirkov A.A., Lobzin D.Yu., Rao M., Alekseeva L.A., Maeurer M., Lobzin Yu.V. Interferon-γ: biological function and application for study of cellular immune response. Zhurnal infektologii = Journal Infectology, 2015, vol. 7, no. 4, pp. 10–22. (In Russ.)] doi: 10.22625/2072-6732-2015-7-4-10-22
  6. 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. [Shishimorov I.N., Magnitskaya O.V., Ponomareva Yu.V. Genetic predictors of severity and efficacy of COVID-19 pharmacotherapy. Farmatsiya i farmakologiya = Pharmacy & Pharmacology, 2021, vol. 9, no. 3, pp. 174–184. (In Russ.)] doi: 10.19163/2307-9266-2021-9-3-174-184]
  7. The Allele Frequency Net Database. URL: http://allelefrequencies.net (14.10.2023)
  8. Channappanavar R., Fehr A.R., Zheng J., Wohlford-Lenane C., Abrahante J.E., Mack M., Sompallae R., McCray P.B. Jr., Meyerholz D.K., Perlman S. IFN-I response timing relative to virus replication determines MERS coronavirus infection outcomes. J. Clin. Invest., 2019, vol. 129, no. 9, pp. 3625–3639. doi: 10.1172/JCI126363
  9. Crits-Christoph A., Hallowell H.A., Koutouvalis K., Suez J. Good microbes, bad genes? The dissemination of antimicrobial resistance in the human microbiome. Gut Microbes., 2022, vol. 14, no. 1: 2055944. doi: 10.1080/19490976.2022.2055944
  10. Fricke-Galindo I., Martínez-Morales A., Chávez-Galán L., Ocaña-Guzmán R., Buendía-Roldán I., Pérez-Rubio G., Hernández-Zenteno R.J., Verónica-Aguilar A., Alarcón-Dionet A., Aguilar-Duran H., Gutiérrez-Pérez I.A., Zaragoza-García O., Alanis-Ponce J., Camarena A., Bautista-Becerril B., Nava-Quiroz K.J., Mejía M., Guzmán-Guzmán I.P., Falfán-Valencia R. IFNAR2 relevance in the clinical outcome of individuals with severe COVID-19. Front. Immunol., 2022, vol. 13: 949413. doi: 10.3389/fimmu.2022.949413
  11. Fuchs S.Y. Hope and fear for interferon: the receptor-centric outlook on the future of interferon therapy. J. Interferon Cytokine Res., 2013, vol. 33, no. 4, pp. 211–225. doi: 10.1089/jir.2012.0117
  12. He S., Wang B., Zhu X., Chen Z., Chen J., Hua D., Droma D., Li W., Yuan D., Jin T. Association of IFNGR1 and IFNG genetic polymorphisms with the risk for pulmonary tuberculosis in the Chinese Tibetan population. Oncotarget, 2017, vol. 8, no. 58, pp. 98417–98425. doi: 10.18632/oncotarget.21413
  13. Kang Y., Chen S., Chen Y., Tian L., Wu Q., Zheng M., Li Z. Alterations of fecal antibiotic resistome in COVID-19 patients after empirical antibiotic exposure. Int. J. Hyg. Environ. Health, 2022, vol. 240: 113882. doi: 10.1016/j.ijheh.2021.113882
  14. Karkhane M., Mohebbi S.R., Sharifian A., Ghaemi A., Asadzadeh Aghdaei H., Zali M.R. A gene variation of Interferon Gamma Receptor-I promoter (rs1327474A>G) and chronic hepatitis C virus infection. Gastroenterol. Hepatol. Bed. Bench, 2019, vol. 12, no. 1, pp. 46–51.
  15. Kim N.E., Song Y.J. Coordinated regulation of interferon and inflammasome signaling pathways by SARS-CoV-2 proteins. J. Microbiol., 2022, vol. 60, no. 3, pp. 300–307. doi: 10.1007/s12275-022-1502-8
  16. Marchetti M., Monier M.N., Fradagrada A., Mitchell K., Baychelier F., Eid P., Johannes L., Lamaze C. Stat-mediated signaling induced by type I and type II interferons (IFNs) is differentially controlled through lipid microdomain association and clathrin-dependent endocytosis of IFN receptors. Mol. Biol. Cell, 2006, vol. 17, no. 7, pp. 2896–2909. doi: 10.1091/mbc.e06-01-0076
  17. National Human Genome Research Institute. Polymorphism. URL: https://www.genome.gov/genetics-glossary/Polymorphism (14.10.2023)
  18. Platanias L.C. Mechanisms of type-I- and type-II-interferon-mediated signaling. Nat. Rev. Immunol., 2005, vol. 5, no. 5, pp. 375–386. doi: 10.1038/nri1604
  19. Primorac D., Vrdoljak K., Brlek P., Pavelić E., Molnar V., Matišić V., Erceg Ivkošić I., Parčina M. Adaptive immune responses and immunity to SARS-CoV-2. Front. Immunol., 2022, vol. 13: 848582. doi: 10.3389/fimmu.2022.848582
  20. Samuel C.E. Interferon at the crossroads of SARS-CoV-2 infection and COVID-19 disease. J. Biol. Chem., 2023, vol. 299, no. 8: 104960. doi: 10.1016/j.jbc.2023.104960
  21. Schmiedel B.J., Rocha J., Gonzalez-Colin C., Bhattacharyya S., Madrigal A., Ottensmeier C.H., Ay F., Chandra V., Vijayanand P. COVID-19 genetic risk variants are associated with expression of multiple genes in diverse immune cell types. Nat. Commun., 2021, vol. 12, no. 1: 6760. doi: 10.1038/s41467-021-26888-3
  22. Song le H., Xuan N.T., Toan N.L., Binh V.Q., Boldt A.B., Kremsner P.G., Kun J.F. Association of two variants of the interferon-alpha receptor-1 gene with the presentation of hepatitis B virus infection. Eur. Cytokine Netw., 2008, vol. 19, no. 4, pp. 204–210. doi: 10.1684/ecn.2008.0137
  23. Stertz S., Hale B.G. Interferon system deficiencies exacerbating severe pandemic virus infections. Trends Microbiol., 2021, vol. 29, no. 11, pp. 973–982. doi: 10.1016/j.tim.2021.03.001
  24. COVID-19 Host Genetics Initiative. The COVID-19 Host Genetics Initiative, a global initiative to elucidate the role of host genetic factors in susceptibility and severity of the SARS-CoV-2 virus pandemic. Eur. J. Hum. Genet., 2020, vol. 28, no. 6, pp. 715–718. doi: 10.1038/s41431-020-0636-6
  25. Velavan T.P., Pallerla S.R., Rüter J., Augustin Y., Kremsner P.G., Krishna S., Meyer C.G. Host genetic factors determining COVID-19 susceptibility and severity. EBioMedicine, 2021, vol. 72: 103629. doi: 10.1016/j.ebiom.2021.103629
  26. Welzel T.M., Morgan T.R., Bonkovsky H.L., Naishadham D., Pfeiffer R.M., Wright E.C., Hutchinson A.A., Crenshaw A.T., Bashirova A., Carrington M., Dotrang M., Sterling R.K., Lindsay K.L., Fontana R.J., Lee W.M., Di Bisceglie A.M., Ghany M.G., Gretch D.R., Chanock S.J., Chung R.T., O’Brien T.R.; HALT-C Trial Group. Variants in interferon-alpha pathway genes and response to pegylated interferon-Alpha2a plus ribavirin for treatment of chronic hepatitis C virus infection in the hepatitis C antiviral long-term treatment against cirrhosis trial. Hepatology, 2009, vol. 49, no. 6, pp. 1847–1858. doi: 10.1002/hep.22877
  27. Xia C., Wolf J.J., Sun C., Xu M., Studstill C.J., Chen J., Ngo H., Zhu H., Hahm B. PARP1 enhances influenza a virus propagation by facilitating degradation of host type I interferon receptor. J. Virol., 2020, vol. 94, no. 7: e01572-19. doi: 10.1128/JVI.01572-19
  28. Zhang Q., Meng Y., Wang K., Zhang X., Chen W., Sheng J., Qiu Y., Diao H., Li L. Inflammation and antiviral immune response associated with severe progression of COVID-19. Front. Immunol., 2021, vol. 12: 631226. doi: 10.3389/fimmu.2021.631226
  29. Zheng K.I., Feng G., Liu W.Y., Targher G., Byrne C.D., Zheng M.H. Extrapulmonary complications of COVID-19: a multisystem disease? J. Med. Virol., 2021, vol. 93, no. 1, pp. 323–335. doi: 10.1002/jmv.26294

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Genotypes of participants based on polymorphic variants of interferon receptor genes

Download (85KB)
3. Figure 2. Percentage of COVID-19 participants with and without symptoms 12–15 months (A) and 2.5 years after the onset of the pandemic (B)

Download (138KB)

Copyright (c) 2023 Krieger E.A., Samodova O.V., Svitich O.A., Samoilikov R.V., Meremianina E.A., Ivanova L.V., Bebyakova N.A., Ilina E.N., Pavlenko A.V., Esin Y.I., Arkhipova A.L., Kovalchuk S.N., Kudryavtsev A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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 - 64788 от 02.02.2016.


This website uses cookies

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

About Cookies