Alterations in T cell immunity over 6–12 months post-COVID-19 infection in convalescent individuals: a screening study

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Acute COVID-19 is a viral infection caused by a severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) that results in dramatically decreased peripheral blood CD3+ T cell count apparently due to alterations of thymic T cell maturation, that can persist long term afterwards. Therefore, we analyzed the levels of peripheral blood TRECs (T-cell receptor excision circles), and investigated the main alterations in peripheral blood T cell subsets in COVID-19 convalescents. We performed molecular quantification of TRECs with “TREC/KREC-AMP PS” kit and flow cytometric analysis of peripheral blood lymphocytes from three groups of patients. The first group contained 109 samples from COVID-19 convalescents (6–12 month post-acute COVID-19) with normal levels of TRECs (TRECn); the second was formed from COVID-19 convalescents (6–12 month post-acute COVID-19) with decreased levels of TRECs (TREClow, n = 29), and healthy control group (HC, n = 18). We noticed no significant differences between all three groups in CD3+ T cell relative and absolute numbers. However, CD4+ T cell frequencies were decreased in TREClow and TRECn groups compared to HC (40.8% (31.6; 50.1) and 46.4% (40.0; 53.0) vs 53.5% (47.36; 56.9), p < 0.001 and р = 0.004, respectively). Furthermore, Th cell levels were decreased in TREClow patients vs HC and TRECn groups (701 cell/1 µL (478; 807) vs 1005 cell/1 µL (700; 1419), р = 0.020, and 876 cell/ 1 µL (661; 1046), р = 0.008, respectively). Finally, both groups of COVID-19 convalescents had increased frequencies of circulating CD8+ T cells — 29.4% (20.7; 39.7) in TREClow group, 26.5% (21.1; 32.7) in TRECn group vs 21.3% (17.1; 26.0) in healthy controls (p = 0.024 and р = 0.026, respectively). In TRECn group, CD8+ T cell count was elevated vs control range (508 cell/1 µL (372; 622) vs 356 cell/1 µL (247; 531), р = 0.044). Thus, COVID-19 convalescents (6–12 month post-acute COVID-19) showed an imbalance in CD4+ and CD8+ T cell level even at 6–12 months post-acute SARS-CoV-2 infection, and the observed changes in peripheral blood T cells could be closely related to the alterations in thymic T cell maturation and differentiation. Such a long-term decline in TREC levels in the circulation may have a profound impact on immune system functions and requires immunocorrection therapy.

Full Text

Введение

Одной из отличительных характеристик острой вирусной инфекции, вызванной инвазией вируса SARS-CoV-2, является выраженное снижение уровня лимфоцитов в периферической крови пациентов, что уже отмечалось в самых первых исследованиях. Так, в рамках общего пула лейкоцитов периферической крови у больных COVID-19 отмечалось снижение Т-лимфоцитов по мере увеличение тяжести заболевания, тогда как повышение доли этих клеток могло рассматриваться в качестве благоприятного признака [23]. Более того, содержание Т-лимфоцитов в периферической крови находилось в обратной зависимости от концентраций IL-6 и IL-10, уровень которых при инфицировании SARS-CoV-2 возрастал по мере увеличения тяжести течения заболевания [11]. Пониженный уровень Т-лимфоцитов в динамике наблюдений, равно как и CD3+CD4+ и CD3+CD8+ клеток, был характерен для больных тяжелой формой течения заболевания при сравнении со среднетяжелыми случаями [22]. Кроме того, была обнаружена зависимость между уровнем Т-клеток в циркуляции и тяжестью течения COVID-19, выраженной в баллах шкалы APACHE III [21]. Столь же важные результаты были получены при оценке степени зрелости CD4+ и CD8+ Т-лимфоцитов, циркулирующих в периферической крови пациентов в острой фазе заболевания, выявившие, в первую очередь, снижение уровня «наивных» Т-клеток обеих популяций [9, 20, 24, 25].

Снижение уровня «наивных» Т-клеток, обладающих широким спектром уникальных специфичностей Т-клеточных рецепторов, характерно для различных вирусных и бактериальных инфекций, которые негативно влияют на функцию тимуса за счет прямого воздействия на клетки микроокружения тимуса, как это было показано для SARS-CoV-2 [31], или за счет системных эффектов растворимых факторов, высвобождаемых в кровоток, таких как глюкокортикоиды и провоспалительные цитокины [13, 16]. Именно поэтому анализ содержания «наивных» Т-клеток, прошедших антиген-зависимую дифференцировку в тимусе и вышедших в периферическую кровь, может быть важнейшим методов для оценки эффективности тимопоэза. Для этих целей традиционно применяют несколько методических подходов, включая анализ экспрессии CD31, позволяющих выявить циркулирующие «ранние тимические мигранты» с фенотипом CD31+CD45R0–CD62L+ [18] при помощи проточной цитометрии или определение уровня Т-клеточных эксцизионных колец (TREC, от англ. «T-cell receptor excision circles») [5]. TREC — это внехромосомные продукты кругового вырезания молекул ДНК при перестройке генов Т-клеточных рецепторов (TCR) в ходе соматической рекомбинации ДНК, которые образуются при созревании Т-клеток в тимусе. Кольцевые молекулы TREC образуются в дважды-негативных тимоцитах (DN4 тимоциты) на этапе перестройки α-цепи TCR при рекомбинации элементов δRec и ψJα с последующей делецией локуса TCRδ. TREC обнаруживаются в тимоцитах и «наивных» Т-лимфоцитах при помощи методов молекулярной биологии, что делает данный подход к анализу эффективности функционирования тимуса удобным для использования в клинической лабораторной диагностике [1]. При оценке уровней молекул TREC у больных COVID-19 обнаружено их достоверное снижение по сравнению со здоровыми людьми [6]. При этом не только показана прямая корреляция уровней TREC с количеством CD3+ клеток, но и достоверное снижение количества молекул TREC у больных с тяжелым течением заболевания по сравнению со среднетяжелым в группе лиц в возрасте 30–49 лет [5].

Именно поэтому целью данного исследования явилось изучение уровня TREC, а также состояние иммунной системы пациентов на основе скрининга по основным субпопуляциям лимфоцитов периферической крови человека в норме и после перенесенной COVID-19 инфекции.

Материалы и методы

Характеристика пациентов. В основной части исследования нами были обследованы три группы пациентов, в том числе группа контроля, в которую вошли условно здоровые добровольцы на момент обследования, не имевшие острых или обострения хронических воспалительных заболеваний (HC, n = 18); группа пациентов, которые были обследованы через 6–12 месяцев после перенесенного острого COVID-19 с нормальным содержанием TREC (TRECn, n = 109); а также группа пациентов, которые также были обследованы через 6–12 месяцев после перенесенного острого COVID-19, но обладавшие сниженным содержанием TREC в периферической крови (TREClow, n = 29). Все три группы были в возрасте 45–65 лет и достоверно не отличались друг от друга по половому составу.

Во второй части исследования анализировали 25 образцов периферической крови, полученных от 25 пациентов, имевших в анамнезе перенесенный ранее COVID-19 с не менее чем 25%-м поражением легких, а также обострение хронических воспалительных заболеваний.

Все пациенты были предварительно обследованы врачом терапевтом и иммунологом-аллергологом для выявления сопутствующих заболеваний. Все обследованные пациенты подписывали информированное согласие на обследование. Все исследования были одобрены независимым локальным этическим комитетом при ГАУЗ ОТКЗ «Городская клиническая больница № 1» г. Челябинска, протокол № 8 от 11.04.2022 на базе которой проводились данные исследования.

Определение уровней TREC в периферической крови. Взятие крови осуществляли в пробирку с антикоагулянтом ЭДТА. Экстракцию тотальной ДНК из лейкоцитарной фракции венозной периферической крови проводили с использованием набора «РИБО-преп» (ЦНИИЭ, Москва, Россия). Для оценки уровней молекул TREC со всеми образцами тотальной ДНК проводили количественную мультиплексную Real-time ПЦР с одновременной амплификацией целевого фрагмента ДНК TREC и фрагментов двух нормировочных генов HPRT и RPP30 с использованием набора реагентов «TREC/KREC-AMP PS» (ФБУН НИИ Пастера, Санкт-Петербург), согласно инструкции производителя. Количественную оценку содержания молекул TREC проводили с помощью метода построения стандартных кривых [7]. Анализ полученных данных осуществляли в сравнении со значениями нормы, установленными ранее для взрослых людей разных возрастных групп [4].

Проточная цитометрия. Объектом исследования служила периферическая кровь, собранная в вакуумные пробирки с содержанием К3ЭДТА в качестве антикоагулянта. Подготовку образцов для проведения проточной цитометрии осуществляли в день получения образцов (не более 6 часов после пункции локтевой вены). В рамках первой части исследования для выявления основных субпопуляций лимфоцитов периферической крови применяли реактивы компании Beckman Coulter (США) под коммерческим названием TetraChrome. Так, для определения абсолютного и относительного содержания Т-лимфоцитов (фенотип CD3+CD19–), B-лимфоцитов (фенотип CD3–CD19+), NK-клеток (фенотип CD3–CD56+CD16+) и T-NK лимфоцитов (фенотип CD3+CD56+CD16+) использовали следующую комбинацию флуорохром-меченных моноклональных антител: CD45-FITC, CD56-RD1+CD16-PE, CD19-ECD и CD3-PC5. Для выявления основных субпопуляций Т-клеток — Т-хелперов с фенотипом CD3+CD4+ и цитотоксических Т-лимфоцитов с фенотипом CD3+CD8+ — использовали смесь антител, включавшую CD45-FITC, CD4-RD1, CD8-ECD и CD3-PC5. Удаление эритроцитов из образцов проводили с использованием лизирующего раствора VersaLyse (Beckman Coulter, США). Абсолютные значения указанных выше популяций лимфоцитов были получены в одноплатформенной системе с использованием флуоресцентных частиц FlowCount™ (Beckman Coulter, США). Анализ образцов проводили на проточном цитофлуориметре Navios™ (Beckman Coulter, США), оснащенном 488 и 638 нм лазерами. В каждом образце анализировали не менее 10 000 лимфоцитов.

Во второй части исследований проводили сравнение результатов анализа основных субпопуляций лимфоцитов периферической крови, полученных при использовании набора реагентов TetraChrome компании Beckman Coulter (США), а также наборов реагентов «Статус Флоу-1 тетра BR» и «Статус Флоу-2 тетра BR» производства компании «Алкор Био» (Россия). При помощи реагентов «Статус Флоу-1 тетра BR», состоявших их антител против CD3-FITC/CD8-PE/CD45-PerCP-Cy5.5/CD4-APC, определяли основные субпопуляции Т-клеток. Тогда как с использованием набора «Статус Флоу-2 тетра BR», включавшего антитела против CD45-PerCP-Cy5.5/CD3-FITC/CD56+16-PE/CD19-APC определяли В- и NK-клетки. Удаление эритроцитов из образцов проводили с использованием лизирующего раствора «ВерсаФлоу» производства компании «Алкор Био» (Россия). Анализ образцов проводили на проточном цитофлуориметре Navios™ (Beckman Coulter, США), оснащенном 488 и 638 нм лазерами. В каждом образце анализировали не менее 10 000 лимфоцитов.

Статистическая обработка полученных результатов. Обработку данных проточной цитотмерии проводили при помощи программ Navios Software v.1.2 и Kaluza™ v.2.0 (Beckman Coulter, США). Статистическую обработку проводили при помощи программного обеспечения Statistica 8.0 (StatSoft, США) и R version 4.3.2 (2023-10-31 ucrt) Eye Holes RStudio version 2023.09.1+494 Desert Sunflower (The R Foundation, США). Результаты, полученные в ходе исследования абсолютного и относительного содержания лимфоцитов в периферической крови, выражали в виде медианы (Ме) и интерквартильного размаха (Q25 и Q75). Корреляционный анализ проводили с использованием критерия Спирмена. Проверку данных на соответствие типа распределения нормальному проводили при помощи критерия Шапиро–Уилка в каждой группе отдельно. Гомогенность дисперсий в группах проверяли при помощи критерия Фишера. Для сравнения трех групп пациентов применяли непараметрический критерий Краскела–Уоллиса. При сравнении результатов по относительному и абсолютному содежрания лимфоцитов, полученных при помощи реактивов компаний Beckman Coulter и Алкор Био, в двух связанных группах при соблюдении условий нормальности распределения значений и отсутствия в них значимых выбросов проводили при помощи парного теста Стьюдента. В случае нарушения условия нормальности распределения исследуемых параметров в группах или равенства дисперсий группы сравнивали при помощи критерия Вилкоксона для связанных наблюдений.

Результаты

При анализе относительного и абсолютного содержания CD3+ Т-лимфоцитов периферической крови у пациентов сравниваемых групп и условно здоровых добровольцев нами не было отмечено достоверных различий по сравниваемым параметрам (рис. 1). Так, у пациентов с низким уровнем TREC в периферической крови эти значения составили 72,4% (69,4; 79,2) и 1251 кл/1 мкл (1001; 1611), для группы с нормальных содержанием TREC — 76,1% (71,1; 80,7) и 1501 кл/1 мкл (1180; 1765), а в группе контроля — 77,5% (74,1; 80,0) и 1666 кл/1 мкл (1033; 1926). Кроме того, в случае пациентов с нормальных содержанием TREC в периферической крови нами были выявлены положительные корреляции между относительным и абсолютным содержание CD3+ Т-лимфоцитов и уровнем TREC (r = 0,258 при р = 0,007 и r = 0,215 при р = 0,025 соответственно).

 

Рисунок 1. Содержание CD3+ клеток периферической крови у пациентов после острого COVID-19 с разными уровнями TREC. Примечание. Результаты приведены в виде процента от общего числа лимфоцитов и абсолютных значений (кол-во клеток в 1 μl цельной крови) и представлены в виде медианы и интерквартильного размаха [Med (Q25; Q75)]. Для сравнения полученных выборок использовали непараметрический критерий Краскела–Уоллиса. Здесь и далее: белые круги — группа контроля (HC, n = 18); черные круги — пациенты, перенесшие COVID-19, с нормальным содержанием TREC (TRECn, n = 109); черные квадраты — пациенты, перенесшие COVID-19, со сниженным содержанием TREC (TREClow, n = 29).

 

Анализ отдельных субпопуляций Т-лимфоцитов, выявленных в случае Т-хелперов на основании коэкспрессии CD3 и CD4, а в случае цитотоксических Т-лимфоцитов — на основании наличия CD3 и CD8 на поверхностной мембране клеток, показал существенные различия между анализируемыми группами. Так, в случае CD4+ Т-клеток было обнаружено (рис. 2), что обе группы пациентов, переболевших COVID-19, длительное время сохраняют сниженное относительное содержание этих клеток в циркулирующей крови по сравнению с контрольными значениями (40,8% (31,6; 50,1) в группе TREClow и 46,4% (40,0; 53,0) в группе с нормальным уровнем TREC против 53,5% (47,36; 56,9) в группе сравнения при p < 0,001 и р = 0,004 соответственно). Более того, сниженная концентрация TREC в крови была связана с более низким содержанием CD4+ Т-клеток в циркуляции (р = 0,027) у пациентов, успешно перенесших COVID-19. Абсолютное содержание CD4+ Т-лимфоцитов в периферической крови пациентов с низким уровнем TREC было снижено по сравнению как с группой контроля, так и пациентами с нормальным содержанием TREC (701 кл/1 мкл (478; 807) против 1005 кл/1 мкл (700; 1419) при р = 0,020 и 876 кл/1 мкл (661; 1046) при р = 0,008 соответственно). Кроме того, у пациентов со сниженным содержанием TREC была выявлена обратная зависимость между концентраций CD4+ Т-клеток и уровнем TREC в циркуляции (r = –0,422 при р = 0,022).

 

Рисунок 2. Содержание CD3+CD4+ клеток периферической крови у пациентов после острого COVID-19 с разными уровнями TREC. Примечание. Результаты приведены в виде процента от общего числа лимфоцитов и абсолютных значений (кол-во клеток в 1 μl цельной крови), и представлены в виде медианы и интерквантильного размаха [Med (Q25; Q75)]. Для сравнения полученных выборок использовали непараметрический критерий Краскела–Уоллиса.

 

Вместе с тем при анализе содержания CD8+ Т-лимфоцитов периферической крови нами было показано (рис. 3) достоверное увеличение процентного содержания этих клеток в обеих группах пациентов после острого COVID-19 (29,4% (20,7; 39,7) в группе TREClow и 26,5% (21,1; 32,7) в группе с нормальным уровнем TREC против 21,3% (17,1; 26,0) в группе сравнения при p = 0,024 и р = 0,026 соответственно). Кроме того, в группе с нормальным уровнем TREC в циркулирующей крови абсолютное содержание CD8+ Т-клеток достоверно превосходило значения контроля (508 кл/1 мкл (372; 622) против 356 кл/1 мкл (247; 531) при р = 0,044). Более того, нарушение содержания CD4+ и CD8+ Т-клеток оказывали существенное влияние на соотношение CD4/CD8 в периферической крови пациентов, перенесших COVID-19, по сравнению со значениями, полученными для группы контроля. В обеих группах пациентов нами было отмечено достоверное снижение данного индекса (1,70 (0,90; 2,50) в группе TREClow и 1,80 (1,30; 2,40) в группе с нормальным уровнем TREC против 2,40 (2,00; 3,20) в группе сравнения при p = 0,004 и р = 0,005 соответственно).

 

Рисунок 3. Содержание CD3+CD8+ клеток периферической крови у пациентов после острого COVID-19 с разными уровнями TREC. Примечание. Результаты приведены в виде процента от общего числа лимфоцитов и абсолютных значений (кол-во клеток в 1 μl цельной крови) и представлены в виде медианы и интерквантильного размаха [Med (Q25; Q75)]. Для сравнения полученных выборок использовали непараметрический критерий Краскела–Уоллиса.

 

Кроме того, при исследовании лимфоцитов периферической крови пациентов, перенесших COVID-19, нами была проведена оценка CD19+ В-лимфоцитов и CD3-CD56+ натуральных киллеров. В случае В-клеток у пациентов с нормальным уровнем TREC в крови отмечено достоверное увеличение доли клеток данной популяции (11,8% (8,6; 16,2) против 9,3% (6,5; 13,5) при р = 0,032), тогда как по другим показателям достоверных отличий показано не было. Более того, как относительное, так и абсолютное содержание CD3–CD56+ НК-клеток у пациентов вне зависимости от уровней TREC в крови находилось в пределах значений контрольной группы (данные не приведены).

В рамках проведенного анализа пациентов (n = 25), перенесших COVID-19, нами была предпринята попытка сравнения моноклональных антител, полученных от разных фирм-производителей. Как показано в таблице, применение антител производства компании «Beckman Coulter» (США) и компании ООО «Алкор Био» (Россия) позволяло получить результаты, достоверных различий между которыми отмечено не было с использованием двух независимых критериев оценки. Сравнение непрерывных данных в двух связанных группах при соблюдении условий нормальности распределения значений и отсутствия в них значимых выбросов проводили при помощи парного теста Стьюдента (p1). В случае нарушения условия нормальности распределения исследуемых параметров в группах или равенства дисперсий группы сравнивали при помощи критерия Вилкоксона для связанных наблюдений (p2). Проведенный анализ выявил отсутствие достоверных различий между сравниваемыми моноклональными антителами для проточной цитометрии, что позволило получить воспроизводимые результаты в рамках проведенного нами исследования.

 

Таблица. Анализ субпопуляционного состава лимфоцитов периферической крови пациентов, перенесших COVID-19 (n = 25), при помощи моноклональных антител производства компаний «Алкор Био» и «Beckman Coulter»

Table. Flow cytometric analysis of peripheral blood lymphocytes from COVID-19 convalescents based on monoclonal antibodies, manufactured by “Alkor Bio” and “Beckman Coulter Inc.”

Популяция лимфоцитов

Lymphocytes subsets

 

Антитела производства «Алкор Био»

Antibodies, manufactured by “Alkor Bio”

Антитела производства «Beckman Coulter»

Antibodies, manufactured by “Beckman Coulter Inc.”

 

T-лимфоциты (CD3+CD19–)

T cells (CD3+CD19–)

%

76,8 (70,3; 79,2)

75,3 (68,8; 79,6)

p1 = 0,845

#

1270 (922; 1817)

1173 (1019; 1755)

p1 = 0,934

B-лимфоциты (CD3–CD19+)

B cells (CD3–CD19+)

%

9,0 (6,7; 10,9)

9,3 (8,0; 11,5)

p2 = 0,938

#

152 (101; 214)

150 (104; 220)

p1 = 0,772

NK-клетки (CD3–CD16+CD56+)

NK-cells (CD3–CD16+CD56+)

%

11,8 (9,1; 18,1)

10,7 (6,6; 15,2)

p1 = 0,576

#

228 (150; 327)

196 (121; 2730)

p2 = 0,594

T-хелперы (CD3+CD4+)

Th cells (CD3+CD4+)

%

51,4 (47,2; 57,5)

51,9 (45,3; 56,9)

p1 = 0,691

#

790 (679; 1234)

790 (648; 1162)

p1 = 0,859

Цитотоксические Т-клетки (CD3+CD8+)

CD8+ T cells (CD3+CD8+)

%

24,0 (19,7; 27,5)

21,8 (17,1; 26,5)

p1 = 0,930

#

351 (250; 580)

347 (251; 531)

p1 = 0,983

Соотношение CD4/CD8

CD4/CD8 ratio

 

2,3 (1,7; 2,7)

2,4 (2,0; 3,0)

p2 = 0,846

Примечание. Результаты приведены в виде процентов в рамках общей популяции Т-лимфоцитов, а также виде абсолютного (#) содержания клеток в 1 μl цельной крови, результаты представлены в виде медианы и интерквантильного размаха [Med (Q25; Q75)]. Для сравнения полученных выборок использовали парной теста Стьюдента (p1) или критерий Вилкоксона для связанных наблюдений (p2).

Note. The obtained data are presented as percent of cells within total lymphocyte subset (%), as well as absolute numbers (#, the number of cells per 1 μL of whole peripheral blood), and are shown as median and quartile ranges [Med (Q25; Q75)]. The statistical analysis was performed with the Student’s t-test (p1) or Wilcoxon test (p2).

 

Также нами была проведена оценка взаимосвязи результатов показателей клеточного иммунитета пациентов, перенесших COVID-19, полученных при использовании антител, произведенных компанией «Алкор Био» (Россия) и компанией «Beckman Coulter» (США). С помощью корреляционного анализа установлено наличие достоверных высоких положительных взаимосвязей между результатами, полученными при помощи антител двух разных фирм-производителей, по всем ключевым субпопуляция лимфоцитов периферической крови (рис. 4).

 

Рисунок 4. Сравнение относительного содержания основных субпопуляций лимфоцитов периферической крови пациентов, перенесших COVID-19, выявленных при помощи моноклональных антител производства компаний «Алкор Био» (Россия) и «Beckman Coulter» (США). Примечание. Для исследования силы взаимосвязей показателей вычислялся коэффициент ранговой корреляции по Спирмену.

 

Обсуждение

Полученные нами результаты указывают факт нарушения функционирования Т-клеточного звена приобретенного иммунитета у пациентов после перенесенной коронавирусной инфекции, которые могут быть тесно связаны с процессами созревания и дифференцировки Т-клеток в тимусе. Длительное снижение уровня TREC в циркуляции может оказывать существенные влияния на состояние иммунной системы пациентов и нуждается в проведении иммунокорригирующей терапии.

При остром COVID-19 наблюдается нарушения как с субпопуляционном составе, так и в функциональной активности широчайшего спектра клеток организма человека, включая клетки иммунной системы и, в особенности, Т-лимфоциты [19, 34, 38]. Снижение функции тимуса и, как следствие, снижение выхода «наивных» Т-клеток может усугубить лимфопению у пациентов с острым заболеванием COVID-19 и увеличить время, необходимое для восстановления количества и функции циркулирующих Т-клеток после выздоровления. Так, при острой инфекции, вызванной SARS-CoV-2, низкой содержание TREC или их полное отсутствие в циркуляции служит одним из показателей неблагоприятного исхода заболевания, что было показано в целой серии независимых исследований. Так, в исследовании Khadzhieva M.B. и соавт. (2021) было показано, что при развитии респираторного дистресс-синдрома у больных COVID-19 уровни концентраций TREC и KREC значительно ниже, чем у больных без респираторного дистресс-синдрома [17]. Низкий уровень TREC у больных COVID-19 в острый период заболевания является критерием неблагоприятного исхода, тогда как повышение концентрации TREC и KREC определяется благоприятным исходом данного инфекционного заболевания [33]. Сравнительно недавно было показано, что тимус человека является мишенью для вируса SARS-CoV-2, а функция тимуса существенно нарушается после заражения, поэтому мониторинг активности тимуса может быть важным маркером для прогнозирования тяжести и прогрессирования заболевания [31]. Наши собственные результаты также указывают на тот факт, что нарушения в работе тимуса сохраняются и после успешно перенесенного острого периода данного заболевания, что указывает на важности анализа функциональной активности тимуса после острой фазы инфекции. Более того, «замедленное» или «отсроченное» восстановление функции тимуса может способствовать развитию вторичных инфекций, которые могут усугубить тяжесть заболевания как в острой фазе [10], а также способствовать сохранению симптомов, связанных, например, с реактивацией герпесвируса в период реконвалесценции [14]. Все это приводит к тому, что у пациентов после острой коронавирусной инфекции отмечаются различные нарушения в работе иммунной системы, которые можно разделить на несколько подтипов [3], что нуждается в проведении иммунокоррекции [2].

Следует также отметить и тот факт, что нарушение процесса развития Т-клеток в тимусе может сказаться не только на снижении возможностей организма в распознавании инфекционных агентов, но и влиять на формирование центральной толерантности к собственным антигенам организма, вызывая выход в кровоток аутореактивных клонов Т-лимфоцитов в следствие нарушения механизмов селекции. Взаимосвязь между вирусными инфекциями и развитием аутоиммунных патологических процессов, включая ревматоидный артрит, рассеянный склероз, диабет 1 типа и системную красную волчанку, в настоящее время хорошо описана [36, 37]. Более того, уже сообщалось о случаях развитии псориатического артрита на фоне перенесенного COVID-19 [12, 27], системной красной волчанки [26, 29], а также других органно-специфических и системных аутоиммунных заболеваний [8, 30, 32].

В настоящее время все чаще появляются работы, описывающие существенные изменения в составе циркулирующих иммунных клеток у пациентов после перенесенного COVID-19, которые сохраняются длительное время (как минимум от 3 до 7–9 месяцев, а то и 12 месяцев после острой фазы заболевания). В первую очередь следует остановиться на Т-лимфоцитах, отвечающих за все многообразие клеточных реакций специфического иммунитета. Нами было показано снижение уровня CD4+ Т-клеток на фоне повышение содержания CD8+ Т-лимфоцитов в циркулирующей крови в период после острой инфекции, вызванной SARS-CoV-2, причем выявленные изменения сохранялись у обследованных пациентов в интервале 6–12 месяцев после выздоровления. Так, относительное содержание CD4+ Т-клеток в периферической крови у переболевших COVID-19 (как в легкой, так и в тяжелой форме и выработавших вирус-специфические антител) было достоверно снижено относительно контрольных значений, тогда как уровень CD8+ Т-лимфоцитов был достоверно повышен [28]. Анализ пациентов спустя 6 месяцев после острой инфекции SARC-CoV-2 показал, что у больных, которые длительное время находились в условиях стационара и которым потребовалось около 4 месяцев для выздоровления (группа LCR, от англ. long-time clinically recovered), в циркуляции повышался уровень CD4+ Т-лимфоцитов как по сравнению с контролем, так и пациентами, время выздоровления которых составляло 1–2 месяца (группа SCR, от англ. short-time clinically recovered) [39]. При анализе уровня дифференцировки Th клеток было показано, что в группе SCR содержание Th центральной памяти с фенотипом CD45RO+CD27+ было снижено относительно значений контроля и пациентов группы LCR. Тогда как в случае CD8+ Т-лимфоцитов у SCR было показано снижение уровня «наивных» CD45RO–CD27+ клеток и прирост CD45RO+CD27– клеток эффекторной памяти в циркулирующие крови относительно значений, полученных для двух других групп сравнения. В рамках другого исследования было отмечено увеличение доли зрелых эффекторных клеток с фенотипом CD45RA+CCR7+ в периферической крови у выздоравливающих пациентов [35], причем в случае CD8+ цитотоксических Т-клеток это еще было связано с увеличением доли зрелых перфорин- и гранзим-экспрессируюших лимфоцитов. В рамках другого исследования было показано, что уровень «наивных» CD45RA+CCR7+ Th достоверно не различался между группой переболевших пациентов и контролем. Тогда как Th центральной памяти с фенотипом CD45RA–CCR7+ у переболевших COVID-19 были снижены почти в 2 раза, а уровень CD45RA–CCR7– Th эффекторной памяти был достоверно повышен по сравнению с контролем [15]. Важно отметить, что минимальные значения «наивных» Th в циркуляции, которые были достоверно ниже значений контроля, были характерны для пациентов, переболевших COVID-19 в тяжелой форме. Более того, именно у тяжелых больных отмечались минимальные значения CD45RA–CCR7+ Th в циркуляции, тогда как CD45RA–CCR7– Th были представлены на высоком уровне. Тогда как односильное содержание указных популяций клеток у пациентов, перенесших COVID-19 в легкой и средней форме, достоверно от контроля не отличались.

Заключение

Собственные результаты, а также анализ данных литературы свидетельствуют о наличии существенных изменений в функционировании Т-клеточного звена системы приобретенного иммунитета после острой фазы COVID-19. В настоящее время идет первичное накопление фактологического материала по изменениям в иммунной системе человека, вызванным SARS-CoV-2, а также определение тех промежутков времени, на которых указанные изменения могут влиять на эффективность функционирования иммунной системы на уровне всего организма. По-видимому, анализ функционирования тимуса как центрального органа иммунной системы, отвечающего за формирования различных субпопуляций Т-лимфоцитов, при помощи нескольких независимых методов исследования поможет выявить пациентов, находящихся в группах риска и требующих проведения специфической иммунотерапии, целью которой должно являться полное восстановление системы иммунитета.

×

About the authors

A. V. Zurochka

Institute of Immunology and Physiology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

DSc (Medicine), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, Leading Researcher, Laboratory of Immunopathophysiology; Leading Researcher, Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Yekaterinburg; Ekaterinburg

M. А. Dobrynina

Institute of Immunology and Physiology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”; State Research Center of the Russian Federation — Federal Medical Biophysical Center named after A.I. Burnazyan of the Federal Medical and Biological Agency of the Russian Federation

Email: igorek1981@yandex.ru

PhD (Medicine), Associate Professor, Researcher, Laboratory of Immunopathophysiology; Senior Researcher, Laboratory of Transmissible Viral Diseases; Associate Professor, Department of Internal Medicine, Medical and Biological University of Innovation and Continuing Education

Russian Federation, Yekaterinburg; Yekaterinburg; Moscow

E. A. Safronova

State Research Center of the Russian Federation — Federal Medical Biophysical Center named after A.I. Burnazyan of the Federal Medical and Biological Agency of the Russian Federation; South Ural State Medical University

Email: igorek1981@yandex.ru

PhD (Medicine), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Polyclinic Therapy and Clinical Pharmacology; Lecturer at the Department of Therapy

Russian Federation, Moscow; Chelyabinsk

V. A. Zurochka

Institute of Immunology and Physiology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

DSc (Medicine), Senior Researcher; Senior Researcher, Biotechnology Laboratory, Russian-Chinese Center

Russian Federation, Yekaterinburg; Ekaterinburg

A. A. Zuikova

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

Intern of the Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg

G. P. Sarapultsev

354 Military Clinical Hospital of the Russian Ministry of Defense

Email: igorek1981@yandex.ru

Head of Endoscopy Department

Russian Federation, Ekaterinburg

O. I. Zabkov

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

Researcher, Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg

A. A. Mosunov

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”; Chelyabinsk State University

Email: igorek1981@yandex.ru

Student; Intern of the Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg; Chelyabinsk

M. D. Verkhovskaya

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”; Chelyabinsk State University

Email: igorek1981@yandex.ru

Student; Intern of the Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg; Chelyabinsk

V. V. Ducardt

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

Senior Researcher, Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg

L. O. Fomina

Federal Research Institute of Viral Infections “Virom”

Email: igorek1981@yandex.ru

Researcher, Laboratory of Transmissible Viral Diseases

Russian Federation, Ekaterinburg

E. G. Kostolomova

Tyumen State Medical University

Email: igorek1981@yandex.ru

PhD (Biology), Associate Professor, Department of Microbiology

Russian Federation, Tyumen

Yu. V. Ostankova

St. Petersburg Pasteur Institute

Email: igorek1981@yandex.ru

PhD (Biology), Head of the Laboratory of immunology and Virology HIV Infection, Senior Researcher of the Laboratory of Molecular Immunology

Russian Federation, St. Petersburg

Igor V. Kudryavtsev

Institute of Experimental Medicine

Author for correspondence.
Email: igorek1981@yandex.ru

PhD (Biology), Head of the Cell Immunology Laboratory, Department of Immunology

Russian Federation, St. Petersburg

A. A. Totolian

St. Petersburg Pasteur Institute

Email: igorek1981@yandex.ru

RAS Full Member, DSc (Medicine), Professor, Head of the Laboratory of Molecular Immunology, Director

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Гордукова М.А., Корсунский И.А., Чурсинова Ю.В., Бяхова М.М., Оскорбин И.П., Продеус А.П., Филипенко М.Л. Определение референсных интервалов TREC и KREC для скрининга новорожденных с иммунодефицитными состояниями в РФ // Медицинская иммунология. 2019. Т. 21, № 3. С. 527–538. [Gordukova M.A., Korsunsky I.A., Chursinova Yu.V., Byakhova M.M., Oscorbin I.P., Prodeus A.P., Filipenko M.L. Determining reference ranges for TREC and KREC assays in immune deficiency screening of newborns in Russian Federation. Meditsinskaya immunologiya = Medical Immunology (Russia), 2019, vol. 21, no. 3, pp. 527–538. (In Russ.)] doi: 10.15789/1563-0625-2019-3-527-538
  2. Добрынина М.А., Зурочка А.В., Зурочка В.А., Рябова Л.В., Сарапульцев А.П. Формирование подходов к иммунокоррекции нарушений иммунной системы у постковидных пациентов // Российский иммунологический журнал. 2023. Т. 26, № 4. С. 641–646. [Dobrynina M.A., Zurochka A.V., Zurochka V.A., Ryabova L.V., Sarapultsev A.P. Approaches to correction of immune system disturbances in post-COVID patients. Rossiiskii immunologicheskii zhurnal = Russian Journal of Immunology, 2023, vol. 26, no. 4, pp. 641–646. (In Russ.)] doi: 10.46235/1028-7221-13492-ATC
  3. Добрынина М.А., Ибрагимов Р.В., Крицкий И.С., Верховская М.Д., Мосунов А.А., Сарапульцев Г.П., Зурочка А.В., Зурочка В.А., Сарапульцев А.П., Комелькова М.В., Рябова Л.В., Праскурничий Е.А. Постковидный синдром иммунопатологии. Характеристика фенотипических изменений иммунной системы у постковидных пациентов // Медицинская иммунология. 2023. Т. 25, № 4. С. 791–796. [Dobrynina M.A., Ibragimov R.V., Kritsky I.S., Verkhovskaya M.D., Mosunov A.A., Sarapultsev G.P., Zurochka A.V., Zurochka V.A., Sarapultsev A.P., Komelkova M.V., Ryabova L.V., Praskurnichiy E.A. Post-COVID immunopatology syndrome: characteristics of phenotypical changes in the immune system in post-COVID patients. Meditsinskaya immunologiya = Medical Immunology (Russia), 2023, vol. 25, no. 4, pp. 791–796. (In Russ.)] doi: 10.15789/1563-0625-PCI-2707
  4. Сайтгалина М.А., Любимова Н.Е., Останкова Ю.В., Кузнецова Р.Н., Тотолян Арег А. Определение референтных интервалов циркулирующих в крови эксцизионных колец TREC и KREC у лиц старше 18 лет // Медицинская иммунология. 2022. Т. 24, № 6. С. 1227–1236. [Saitgalina M.A., Liubimova N.E., Ostankova Yu.V., Kuznetzova R.N., Totolian A.A. Determination of reference values for TREC and KREC in circulating blood of the persons over 18 years. Meditsinskaya immunologiya = Medical Immunology (Russia), 2022, vol. 24, no. 6, pp. 1227–1236. (In Russ.)] doi: 10.15789/1563-0625-DOR-2587
  5. Сайтгалина М.А., Останкова Ю.В., Арсентьева Н.А., Коробова З.Р., Любимова Н.Е., Кащенко В.А., Куликов А.Н., Певцов Д.Э., Станевич О.В., Черных Е.И., Тотолян А.А. Оценка уровней молекул TREC и KREC у больных COVID-19 с разной степенью тяжести течения заболевания // Инфекция и иммунитет. 2023. Т. 13, № 5. C. 873–884. [Saitgalina M.A., Ostankova Y.V., Arsentieva N.A., Korobova Z.R., Liubimova N.E., Kashchenko V.A., Kulikov A.N., Pevtsov D.E., Stanevich O.V., Chernykh E.I., Totolian A.A. Assessment of trec and krec levels in COVID-19 patients with varying disease severity. Infektsiya i immunitet = Russian Journal of Infection and Immunity, 2023, vol. 13, no. 5, pp. 873–884. (In Russ.)] doi: 10.15789/2220-7619-AOT-16937
  6. Сайтгалина М.А., Останкова Ю.В., Арсентьева Н.А., Коробова З.Р., Любимова Н.Е., Кащенко В.А., Куликов А.Н., Певцов Д.Э., Станевич О.В., Черных Е.И., Тотолян А.А. Значимость определения уровней молекул TREC и KREC в периферической крови для прогноза исхода заболевания COVID-19 в острый период // Российский иммунологический журнал. 2023. Т. 26, № 4. С. 611–618. [Saitgalina M.A., Ostankova Y.V., Arsentieva N.A., Korobova Z.R., Liubimova N.E., Kashchenko V.A., Kulikov A.N., Pevtsov D.E., Stanevich O.V., Chernykh E.I., Totolian A.A. Levels of TREC and KREC molecules significance determining in peripheral blood for predicting the outcome of COVID-19 disease in the acute period. Rossiiskii immunologicheskii zhurnal = Russian Journal of Immunology, 2023, vol. 26, no. 4, pp. 611–618 (In Russ.)] doi: 10.46235/1028-7221-14714-LOT
  7. Сайтгалина М.А., Останкова Ю.В., Любимова Н.Е., Семенов А.В., Кузнецова Р.Н., Тотолян А.А. Модифицированный метод количественного определения уровней TREC и KREC в периферической крови у больных с иммунодефицитными состояниями // Инфекция и иммунитет. 2022. Т. 12, № 5. C. 981–996 [Saitgalina M.A., Ostankova Y.V., Liubimova N.E., Semenov A.V., Kuznetsova R.N., Totolian A.A. Modified quantitative approach for assessing peripheral blood TREC and KREC levels in immunodeficient patients. Infektsiya i immunitet = Russian Journal of Infection and Immunity, 2022, vol. 12, no. 5, pp. 981–996. (In Russ.)] doi: 10.15789/2220-7619-MMF-2039
  8. Ahmed S., Zimba O., Gasparyan A.Y. COVID-19 and the clinical course of rheumatic manifestations. Clin. Rheumatol., 2021, vol. 40, no. 7, pp. 2611–2619. doi: 10.1007/s10067-021-05691-x
  9. De Biasi S., Meschiari M., Gibellini L., Bellinazzi C., Borella R., Fidanza L., Gozzi L., Iannone A., Lo Tartaro D., Mattioli M., Paolini A., Menozzi M., Milić J., Franceschi G., Fantini R., Tonelli R., Sita M., Sarti M., Trenti T., Brugioni L., Cicchetti L., Facchinetti F., Pietrangelo A., Clini E., Girardis M., Guaraldi G., Mussini C., Cossarizza A. Marked T cell activation, senescence, exhaustion and skewing towards TH17 in patients with COVID-19 pneumonia. Nat. Commun., 2020, vol. 11, no. 1: 3434. doi: 10.1038/s41467-020-17292-4
  10. De Bruyn A., Verellen S., Bruckers L., Geebelen L., Callebaut I., De Pauw I., Stessel B., Dubois J. Secondary infection in COVID-19 critically ill patients: a retrospective single-center evaluation. BMC Infect. Dis., 2022, vol. 22, no. 1: 207. doi: 10.1186/s12879-022-07192-x
  11. Diao B., Wang C., Tan Y., Chen X., Liu Y., Ning L., Chen L., Li M., Liu Y., Wang G., Yuan Z., Feng Z., Zhang Y., Wu Y., Chen Y. Reduction and Functional Exhaustion of T Cells in Patients With Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Front. Immunol., 2020, vol. 11: 827. doi: 10.3389/fimmu.2020.00827
  12. Essien F., Chastant L., McNulty C., Hubbard M., Lynette L., Carroll M. COVID-19-induced psoriatic arthritis: a case repor. Ther. Adv. Chronic Dis., 2022, vol. 13: 20406223221099333. doi: 10.1177/20406223221099333
  13. Ferrando-Martinez S., De Pablo-Bernal R.S., De Luna-Romero M., De Ory S.J., Genebat M., Pacheco Y.M., Parras F.J., Montero M., Blanco J.R., Gutierrez F., Santos J., Vidal F., Koup R.A., Muñoz-Fernández M.Á., Leal M., Ruiz-Mateos E. Thymic function failure is associated with human immunodeficiency virus disease progression. Clin. Infect. Dis., 2017, vol. 64, no. 9, pp. 1191–1197. doi: 10.1093/cid/cix095.
  14. Gold J.E., Okyay R.A., Licht W.E., Hurley D.J. Investigation of long COVID prevalence and its relationship to Epstein–Barr virus reactivation. Pathogens, 2021, vol. 10, no. 6: 763. doi: 10.3390/pathogens10060763
  15. Gong F., Dai Y., Zheng T., Cheng L., Zhao D., Wang H., Liu M., Pei H., Jin T., Yu D., Zhou P. Peripheral CD4+ T cell subsets and antibody response in COVID-19 convalescent individuals. J. Clin. Invest., 2020, vol. 130, no. 12, pp. 6588–6599. doi: 10.1172/JCI141054
  16. Hartling H.J., Gaardbo J.C., Ronit A., Salem M., Laye M., Clausen M.R., Skogstrand K., Gerstoft J., Ullum H., Nielsen S.D. Impaired thymic output in patients with chronic hepatitis C virus infection. Scand. J. Immunol., 2013, vol. 78, no. 4, pp. 378–386. doi: 10.1111/sji.12096
  17. Khadzhieva M.B., Kalinina E.V., Larin S.S., Sviridova D.A., Gracheva A.S., Chursinova J.V., Stepanov V.A., Redkin I.V., Avdeikina L.S., Rumyantsev A.G., Kuzovlev A.N., Salnikova L.E. TREC/KREC Levels in Young COVID-19 Patients. Diagnostics (Basel), 2021, vol. 11, no. 8: 1486. doi: 10.3390/diagnostics11081486
  18. Kohler S., Thiel A. Life after the thymus: CD31+ and CD31– human naive CD4+ T-cell subsets. Blood, 2009, vol. 113, no. 4, pp. 769–774. doi: 10.1182/blood-2008-02-139154
  19. Kudryavtsev I., Rubinstein A., Golovkin A., Kalinina O., Vasilyev K., Rudenko L., Isakova-Sivak I. Dysregulated immune responses in SARS-CoV-2-infected patients: a comprehensive overview. Viruses, 2022, vol. 14, no. 5: 1082. doi: 10.3390/v14051082
  20. Kudryavtsev I.V., Arsentieva N.A., Korobova Z.R., Isakov D.V., Rubinstein A.A., Batsunov O.K., Khamitova I.V., Kuznetsova R.N., Savin T.V., Akisheva T.V., Stanevich O.V., Lebedeva A.A., Vorobyov E.A., Vorobyova S.V., Kulikov A.N., Sharapova M.A., Pevtsov D.E., Totolian A.A. Heterogenous CD8+ T cell maturation and ‘polarization’ in acute and convalescent COVID-19 patients. Viruses, 2022, vol. 14, no. 9: 1906. doi: 10.3390/v14091906
  21. Kuri-Cervantes L., Pampena M.B., Meng W., Rosenfeld A.M., Ittner C.A.G., Weisman A.R., Agyekum R.S., Mathew D., Baxter A.E., Vella L.A., Kuthuru O., Apostolidis S.A., Bershaw L., Dougherty J., Greenplate A.R., Pattekar A., Kim J., Han N., Gouma S., Weirick M.E., Arevalo C.P., Bolton M.J., Goodwin E.C., Anderson E.M., Hensley S.E., Jones T.K., Mangalmurti N.S., Luning Prak E.T., Wherry E.J., Meyer N.J., Betts M.R. Comprehensive mapping of immune perturbations associated with severe COVID-19. Sci. Immunol., 2020, vol. 5, no. 49: eabd7114 doi: 10.1126/sciimmunol.abd7114
  22. Liu J., Li S., Liu J., Liang B., Wang X., Wang H., Li W., Tong Q., Yi J., Zhao L., Xiong L., Guo C., Tian J., Luo J., Yao J., Pang R., Shen H., Peng C., Liu T., Zhang Q., Wu J., Xu L., Lu S., Wang B., Weng Z., Han C., Zhu H., Zhou R., Zhou H., Chen X., Ye P., Zhu B., Wang L., Zhou W., He S., He Y., Jie S., Wei P., Zhang J., Lu Y., Wang W., Zhang L., Li L., Zhou F., Wang J., Dittmer U., Lu M., Hu Y., Yang D., Zheng X. Longitudinal characteristics of lymphocyte responses and cytokine profiles in the peripheral blood of SARS-CoV-2 infected patients. EBioMedicine, 2020, vol. 55: 102763. doi: 10.1016/j.ebiom.2020.102763.
  23. Mann E.R., Menon M., Knight S.B., Konkel J.E., Jagger C., Shaw T.N., Krishnan S., Rattray M., Ustianowski A., Bakerly N.D., Dark P., Lord G., Simpson A., Felton T., Ho L.P., NIHR Respiratory TRC, Feldmann M., CIRCO, Grainger J.R., Hussell T. Longitudinal immune profiling reveals key myeloid signatures associated with COVID-19. Sci. Immunol., 2020, vol. 5, no. 51: eabd6197. doi: 10.1126/sciimmunol.abd6197
  24. Martín-Sánchez E., Garcés J.J., Maia C., Inogés S., López-Díaz de Cerio A., Carmona-Torre F., Marin-Oto M., Alegre F., Molano E., Fernandez-Alonso M., Perez C., Botta C., Zabaleta A., Alcaide A.B., Landecho M.F., Rua M., Pérez-Warnisher T., Blanco L., Sarvide S., Vilas-Zornoza A., Alignani D., Moreno C., Pineda I., Sogbe M., Argemi J., Paiva B., Yuste J.R. Immunological biomarkers of fatal COVID-19: a study of 868 patients. Front. Immunol., 2021, vol. 12: 659018. doi: 10.3389/fimmu.2021.659018
  25. Mathew D., Giles J.R., Baxter A.E., Oldridge D.A., Greenplate A.R., Wu J.E., Alanio C., Kuri-Cervantes L., Pampena M.B., D’Andrea K., Manne S., Chen Z., Huang Y.J., Reilly J.P., Weisman A.R., Ittner C.A.G., Kuthuru O., Dougherty J., Nzingha K., Han N., Kim J., Pattekar A., Goodwin E.C., Anderson E.M., Weirick M.E., Gouma S., Arevalo C.P., Bolton M.J., Chen F., Lacey S.F., Ramage H., Cherry S., Hensley S.E., Apostolidis S.A., Huang A.C., Vella L.A., UPenn COVID Processing Unit, Betts M.R., Meyer N.J., Wherry E.J. Deep immune profiling of COVID-19 patients reveals distinct immunotypes with therapeutic implications. Science, 2020, vol. 369, no. 6508: eabc8511. doi: 10.1126/science.abc8511
  26. Mok C.C., Chu C.S., Tse S.M. De novo lupus nephritis after SARS-CoV-2 infection. Lupus, 2023: 9612033231175280. doi: 10.1177/09612033231175280
  27. Novelli L., Motta F., Ceribelli A., Guidelli G.M., Luciano N., Isailovic N., Vecellio M., Caprioli M., Clementi N., Clementi M., Mancini N., Selmi C., De Santis M. A case of psoriatic arthritis triggered by SARS-CoV-2 infection. Rheumatology (Oxford), 2021, vol. 60, no. 1, pp. e21–e23. doi: 10.1093/rheumatology/keaa691
  28. Orologas-Stavrou N., Politou M., Rousakis P., Kostopoulos I.V., Ntanasis-Stathopoulos I., Jahaj E., Tsiligkeridou E., Gavriatopoulou M., Kastritis E., Kotanidou A., Dimopoulos M.A., Tsitsilonis O.E., Terpos E. Peripheral blood immune profiling of convalescent plasma donors reveals alterations in specific immune subpopulations even at 2 months post SARS-CoV-2 infection. Viruses, 2020, vol. 13, no. 1: 26. doi: 10.3390/v13010026
  29. Ramachandran L., Dontaraju V.S., Troyer J., Sahota J. New onset systemic lupus erythematosus after COVID-19 infection: a case report. AME Case Rep., 2022, vol. 6: 14. doi: 10.21037/acr-21-55
  30. Ramos-Casals M., Brito-Zerón P., Mariette X. Systemic and organ-specific immune-related manifestations of COVID-19. Nat. Rev. Rheumatol., 2021, vol. 17, no. 6, pp. 315–332. doi: 10.1038/s41584-021-00608-z
  31. Rosichini M., Bordoni V., Silvestris D.A., Mariotti D., Matusali G., Cardinale A., Zambruno G., Condorelli A.G., Flamini S., Genah S., Catanoso M., Del Nonno F., Trezzi M., Galletti L., De Stefanis C., Cicolani N., Petrini S., Quintarelli C., Agrati C., Locatelli F., Velardi E. SARS-CoV-2 infection of thymus induces loss of function that correlates with disease severity. J. Allergy Clin. Immunol., 2023, vol. 151, pp. 911–921. doi: 10.1016/j.jaci.2023.01.022
  32. Rubinstein A., Kudryavtsev I., Malkova A., Mammedova J., Isakov D., Isakova-Sivak I., Kudlay D., Starshinova A. Sarcoidosis-related autoimmune inflammation in COVID-19 convalescent patients. Front. Med., 2023, vol. 10: 1271198. doi: 10.3389/fmed.2023.1271198
  33. Savchenko A.A., Tikhonova E., Kudryavtsev I., Kudlay D., Korsunsky I., Beleniuk V., Borisov A. TREC/KREC Levels and T and B Lymphocyte Subpopulations in COVID-19 Patients at Different Stages of the Disease. Viruses, 2022, vol. 14, no. 3: 646. doi: 10.3390/v14030646
  34. Sette A., Crotty S. Adaptive immunity to SARS-CoV-2 and COVID-19. Cell, 2021, vol. 184, no. 4, pp. 861–880. doi: 10.1016/j.cell.2021.01.007
  35. Shuwa H.A., Shaw T.N., Knight S.B., Wemyss K., McClure F.A., Pearmain L., Prise I., Jagger C., Morgan D.J., Khan S., Brand O., Mann E.R., Ustianowski A., Bakerly N.D., Dark P., Brightling C.E., Brij S., CIRCO, Felton T., Simpson A., Grainger J.R., Hussell T., Konkel J.E., Menon M. Alterations in T and B cell function persist in convalescent COVID-19 patients. Med (N Y)., 2021, vol. 2, no. 6, pp. 720–735.e4. doi: 10.1016/j.medj.2021.03.013
  36. Smatti M.K., Cyprian F.S., Nasrallah G.K., Al Thani A.A., Almishal R.O., Yassine H.M. Viruses and autoimmunity: a review on the potential interaction and molecular mechanisms. Viruses, 2019, vol. 11, no. 8, pp. 762 doi: 10.3390/v11080762
  37. Sundaresan B., Shirafkan F., Ripperger K., Rattay K. The role of viral infections in the onset of autoimmune diseases. Viruses, 2023, vol. 15, no. 3: 782. doi: 10.3390/v15030782
  38. Yuki K., Fujiogi M., Koutsogiannaki S. COVID-19 pathophysiology: a review. Clin. Immunol., 2020, vol. 215: 108427. doi: 10.1016/j.clim.2020.108427
  39. Zhao B., Zhong M., Yang Q., Hong K., Xia J., Li X., Liu Y., Chen Y.Q., Yang J., Huang C., Yan H. Alterations in phenotypes and responses of T cells within 6 months of recovery from COVID-19: a cohort study. Virol. Sin., 2021, vol. 9, pp. 1–10. doi: 10.1007/s12250-021-00348-0

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Peripheral blood T cell frequencies in COVID-19 convalescents with varying TRECs levels. Note. The obtained data are presented as percent of cells within total lymphocyte subset (%, left), as well as absolute numbers (the number of cells in 1 μL of whole peripheral blood, right). Each dot represents individual subjects, and horizontal bars depict the group medians and quartile ranges [Med (Q25; Q75)]. The statistical analysis was performed with the Mann–Whitney U test. Here and on the Fig. 2 and 3: white circles denote healthy control group (HC, n = 18); black circles — convalescent COVID-19 individuals with normal levels of TRECs (TRECn, n = 109); black squares — convalescent COVID-19 individuals with low levels of TRECs (TREClow, n = 29).

Download (299KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. CD4+ T cells frequencies in peripheral blood samples from COVID-19 convalescents with different levels of TRECs. Note. The obtained data are presented as percent of cells within total lymphocyte subset (%, left), as well as absolute numbers (the number of cells in 1 μL of whole peripheral blood, right). Each dot represents individual subjects, and horizontal bars depict the group medians and quartile ranges [Med (Q25; Q75)]. The statistical analysis was performed with the Mann–Whitney U test.

Download (399KB)
Indexing metadata
4. Figure 3. CD8+ T cells frequencies in peripheral blood samples from COVID-19 convalescents with different levels of TRECs. Note. The obtained data are presented as percent of cells within total lymphocyte subset (%, left), as well as absolute numbers (the number of cells in 1 μL of whole peripheral blood, right). Each dot represents individual subjects, and horizontal bars depict the group medians and quartile ranges [Med (Q25; Q75)]. The statistical analysis was performed with the Mann–Whitney U test.

Download (354KB)
Indexing metadata
5. Figure 4. Significant correlations between flow cytometric data based on monoclonal antibodies, manufactured by “Alkor Bio” (Russia) and “Beckman Coulter Inc.” (USA). Note. Correlation analysis was performed using Spearman’s correlation coefficient.

Download (696KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Zurochka A.V., Dobrynina M.А., Safronova E.A., Zurochka V.A., Zuikova A.A., Sarapultsev G.P., Zabkov O.I., Mosunov A.A., Verkhovskaya M.D., Ducardt V.V., Fomina L.O., Kostolomova E.G., Ostankova Y.V., Kudryavtsev I.V., Totolian A.A.

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