Long non-coding RNAs — regulators of rubella virus infection and antiviral response
- Authors: Gulimov M.K.1, Kalyuzhnaya N.O.1, Ammour Y.I.1, Zverev V.V.1, Svitich O.A.1
-
Affiliations:
- I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
- Issue: Vol 14, No 3 (2024)
- Pages: 581-585
- Section: SHORT COMMUNICATIONS
- Submitted: 26.07.2024
- Accepted: 26.07.2024
- Published: 28.07.2024
- URL: https://iimmun.ru/iimm/article/view/17740
- DOI: https://doi.org/10.15789/2220-7619-LNR-16889
- ID: 17740
Cite item
Full Text
Abstract
Introduction. Rubella virus is an RNA-containing virus capable of infecting human cells and causing infectious disease. Infection of pregnant women with rubella virus can lead to abortion or congenital rubella syndrome (CRS), a set of long-term birth defects including incomplete fetal organ development and mental retardation. There is no specific treatment for rubella and CRS. The regulation of antiviral immune response and viral reproduction by long non-coding RNAs is currently under active investigation. In this study, we evaluated the changes in the expression profile of long non-coding RNAs in rubella virus-infected A549 epithelial by RNA sequencing. Materials and Methods. A549 cells were infected with a wild-type variant of laboratory strain C-77 of rubella virus with a multiplicity of infection of 1.0 infectious units per cell and incubated for 72 hours. Virus titres were determined by the CCID method in the sensitive RK-13 cell culture. 48 h after infection, the cell monolayer was lysed, RNA was isolated, and libraries were prepared for sequencing. Sequencing was performed on the NextSeq500 platform (Illumina, USA) in paired-end reading mode. Validation of the obtained RNA sequencing data was performed using quantitative real-time PCR. Results. Rubella virus replication affects the production of some long non-coding RNAs by altering their expression profile. Thus, upon infection of A549 epithelial cells with rubella virus, there was a significant increase in the expression of such long non-coding RNAs as GAS5, NEAT1, LUCAT1, MIR210HG, MEG3, EPB41L4A-AS1, ZFAS1, and SNHG 1, 7, 12, 29, 32. DANCR, IGFL2-AS1, IGFL2-AS1, MIR1915HG, and SNHG14 were most significantly decreased in expression. Gene ontology (GO)-analysis revealed that long non-coding RNAs are involved at different levels in the mechanisms of immune response, in particular, RNA processing and nucleic acid metabolism; therefore, up- and down-regulation of these molecules leads to modulation of human antiviral immune response in response to rubella virus infection. Conclusion. Thus, the regulation of long non-coding RNA production by rubella virus has been shown for the first time. Differentially expressed long non-coding RNAs can be used as prognostic and diagnostic biomarkers of viral diseases.
Full Text
Введение
Вирус краснухи — один из трех представителей рода Rubivirus семейства Matonavirus, включающего вирусы, содержащие РНК положительной полярности и способные вызывать инфекционные заболевания. Вирус краснухи является антропонозом, инфицирование вирусом краснухи вызывает заболевание с легкой симптоматикой. Однако заражение беременных женщин вирусом краснухи может привести к выкидышу или синдрому врожденной краснухи (СВК) — набору долговременных врожденных дефектов, включая неполное развитие органов и умственную отсталость. Международные кампании по вакцинации привели к значительному сокращению количества случаев инфицирования вирусом краснухи, тем не менее краснуха до сих пор остается важной проблемой в странах Африки и Юго-Восточной Азии с низким охватом вакцинацией. При этом в большинстве случаев вакцинация охватывает только женщин, в результате чего мужчины остаются восприимчивы к вирусу краснухи, что препятствует полной ликвидации вируса. Несмотря на то, что вирус краснухи был выделен относительно давно, и его аттенуированные варианты успешно используются в вакцинных препаратах, молекулярные механизмы взаимодействия вируса и клетки до конца неизвестны [14]. Таким образом, точное установление уникальных молекулярных стратегий, лежащих в основе взаимодействия вируса и клетки-хозяина, имеет решающее значение для лучшего понимания процесса инфицирования РНК-содержащими вирусами и идентификации новых терапевтических целей.
Некодирующие РНК (нкРНК) обладают небольшой способностью кодировать белок и функционируют как регуляторы эпигенетичес кой, транскрипционной и посттранскрипционной экспрессии генов. К некодирующим РНК относят длинные нкРНК (днРНК), транспортные РНК (тРНК), рибосомные РНК (рРНК), малые интерферирующие РНК (миРНК), микроРНК и другие. ДнРНК представляют собой молекулы РНК длиной свыше 200 нуклеотидов, которые не транслируются в белки. При этом точная классификация и идентификация днРНК до сих пор недоступны. ДнРНК участвуют в нескольких биологических процессах, включая эпигенетическую регуляцию экспрессии генов, апоптоз, контроль клеточного цикла, а также в развитии, дифференцировке и старении клеток [4]. Кроме того, в настоящее время активно изучается регуляция противовирусного иммунного ответа и вирусной репродукции при помощи днРНК. Таким образом, цель данного исследования — оценить изменение экспрессионного профиля нкРНК в эпителиальных клетках А549, инфицированных вирусом краснухи.
Материалы и методы
Дикий вариант вируса краснухи, штамм С-77, полученный из коллекции НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова (титр 5,9–6,1 log10 ТЦД50/мл), размножали в культуре клеток Vero (CCL-81, ATCC, США).
Эпителиальная клеточная линия карциномы легких A549 была любезно предоставлена кандидат биологических наук Никоновой А.А. Клетки вели в культуральной среде DMEM/F12 (Thermo Fisher Scientific, США), дополненной 10% фетальной бычьей сывороткой (FBS; Thermo Fisher Scientific), 1 мМ глютамином (Thermo Fisher Scientific) и 50 мкг/мл раствором гентамицина (Thermo Fisher Scientific) в атмосфере 5% CO2 при 37°C. Культуру пассировали по достижении конфлюэнтности с помощью TrypLE Express (Thermo Fisher Scientific). Для оценки жизнеспособности клеток в клеточной суспензии использовали 0,2% раствор трипанового синего (Thermo Fisher Scientific), подсчет проводили в камере Горяева.
Для анализа экспрессии днРНК, 1,0 × 10⁶ клеток А549 заражали вирусом краснухи со множественностью инфицирования (MOI) 1.0 инфекционных единиц на клетку. Зараженные клетки инкубировали в среде DMEM/F12, дополненной 2% FBS, в атмосфере, содержащей 5% CO2, при 37±1°C в течение 72 ч. В качестве контроля использовали незараженные клетки. Для определения титра вируса ежедневно отбирали 200 мкл супернатанта, осветляли центрифугированием при 3370g в течение 10 мин для удаления дебриса и хранили при –70°C до анализа. Титры вируса определяли методом предельных разведений по ЦПД в чувствительной культуре клеток RK-13 (ATCC, США).
РНК выделяли из трех независимо инфицированных культур клеток через 48 ч после заражения. Тотальную РНК выделяли с помощью набора RNeasy (Qiagen, Германия) в соответствии с инструкцией производителя. Качество и количество РНК оценивали с помощью биоанализатора 2100-Bioanalyzer (Agilent Technologies, Германия). Индекс RIN (индекс целостности РНК) составлял 9,5–10.
Библиотеки для секвенирования готовили с помощью набора TruSeqRNA Library Preparation Kit v2 (Illumina, США). Для каждого образца использовали около 1–2 мкг общей выделенной РНК. Конечный размер фрагментов библиотеки кДНК составлял 400–500 п.н. Для точного определения концентрации полученной кДНК использовали количественную ПЦР, затем готовили смесь библиотек кДНК тестируемых образцов в равных пропорциях и проверяли смешанные библиотеки. Секвенирование проводили на платформе NextSeq500 (Illumina, США) в режиме парного чтения (2 × 150 п.н.). Было проведено два прогона NextSeq500. Для каждого образца было получено около 30–50 млн прочтений. Полученные чтения проверяли с помощью FastQC 0.11.5, обрезая с помощью Trimmomatic 0.39 и затем картировали с референсным геномом человека GRCh38 (аннотация Ensembl версии 102) с помощью STAR 2.7.5a. Количество прочтений на ген оценивали с помощью инструмента featureCounts из пакета Subread 1.6.0. Кроме того, отсутствие 3'-смещения проверяли с помощью скрипта geneBody_coverage из набора инструментов RSeQC 3.0.1. Дифференциальный анализ экспрессии генов проводили с использованием пакета edgeR 3.28.
Рисунок 1. Кривая накопления вируса краснухи в супернатантах
Figure 1. Rubella virus accumulation in supernatants
Примечание. По оси Х отложено время после инокуляции вируса в ч (hrs p.i.), по оси Y — титр вируса краснухи, выраженный в log10 ТЦД50/мл. Полосы погрешностей обозначают стандартное отклонение.
Note. The X axis represents the time after virus inoculation in hrs (hrs p.i.), the Y axis represents the rubella virus titre expressed in log10 CCID50 /mL. Data shown represents mean of three independent experiments. Error bands indicate SD.
Валидацию полученных данных РНК-секвенирования проводили с помощью количественной ПЦР в режиме реального времени (qPCR-RT).
Линия клеток A549 была инфицирована диким вариантом лабораторного штамма вируса краснухи C-77 при MOI 1.0 инфекционных единиц на клетку. Титр вируса краснухи в культуре клеток вируса через 48 часов после инокуляции составил 5.56 log10 ТЦД50/мл (рис. 1). Таким образом, время 48 часов после заражения культуры клеток A549 было выбрано для РНК-секвенирования для анализа экспрессии генов, так как в этот момент времени не менее трети клеток в монослое инфицированы.
Результаты и обсуждение
Результаты секвенирования представлены на рис. 2 (III обложка).
Рисунок 2. Экспрессия наиболее значимых днРНК (IncRNA) в клетках, инфицированных вирусом краснухи (FDR < 0,005)
Figure 2. Expression of the most significant dnRNAs (IncRNAs) in rubella virus-infected cells (FDR < 0.005)
Примечание. Гены с наиболее повышенной и пониженной экспрессией в клетках А549, зараженных вирусом краснухи, по сравнению с незараженными. CPM (Counts per million) — единица измерения экспрессии генов, нормирующаяся на глубину секвенирования.
CPM rank (%) — позиция гена (0...100) в списке всех генов, отсортированных по уровню экспрессии (количество прочтений на миллион). LogFC — двоичный логарифм кратности изменения уровня экспрессии. FDR (false discovery rate) — коэффициент ложного обнаружения.
QLF — квазивероятностный F-тест. Mann-Wh. — непараметрический U-тест Манна-Уитни. Control — значения экспрессии гена для незараженной культуры клеток А549. Rubella — значения экспрессии гена для зараженной вирусом краснухи культуры клеток А549.
Note. The most upregulated and downregulated genes in rubella virus-infected A549 cells compared to uninfected cells. CPM (Counts per million) — gene expression unit that normalizes only for sequencing depth (depth-normalized counts). position of a gene (0...100) in a list of all genes sorted by expression level (read counts per million). LogFC — binary logarithm of expression level fold change. QLF — quasi-likelihood F-test. Mann-Wh. — non-parametric Mann-Whitney U-test. Control — expression level fold change for uninfected A549 cells.Rubella — expression level fold change for rubella virus-infected A549 cells.
Репликация вируса краснухи приводила как к up-, так и down-регуляции экспрессии днРНК. Среди наиболее up-регулированных днРНК (FDR < 0,005) были выявлены GAS5, NEAT1, LUCAT1, MIR210HG, MEG3, EPB41L4A-AS1, ZFAS1, а также SNHG (small nucleolar RNA host genes) 1, 7, 12, 29, 32. Наиболее down-регулиро ваны (FDR < 0,01) следующие днРНК: DANCR, IGFL2-AS1, MIR1915HG, а также SNHG14. Gene ontology (GO)-анализ показал вовлечение метаболических процессов в ответ на вирусное заражение, в частности, процессинга РНК и метаболизма нуклеиновых кислот.
Известно, что днРНК играют важную роль в модуляции вирусной инфекции посредством регуляции противовирусного ответа на разных уровнях, включая воздействия на рецепторы распознавания патогена, или посредством эпигенетических, транскрипционных и посттранскрипционных эффектов. Также некоторые днРНК могут оказывать противовирусное действие путем прямого подавления вирусной инфекции, в то время как другие днРНК играют провирусную роль за счет прямого стимулирования репликации вируса или за счет влияния на клеточный статус, например, путем подавления противовирусных механизмов [1].
Так, наиболее значимо экспрессированная днРНК GAS5 (growth arrest specific 5) необходима для остановки нормального роста и замедления клеточного цикла. Роль GAS5 была показана в репликации вируса гепатита С (HCV). Так, GAS5 связывается с белком NS3 и ингибирует репликацию HCV. С другой стороны, экспрессия GAS5 подавляется во время инфекции ВИЧ-1, так как GAS5 может ингибировать репликацию ВИЧ-1, посредством взаимодействия с miR-873 [15]. Также было показано, что GAS5 индуцирует ответ на повреждение ДНК и регулирует апоптоз в CD4 Т-клетках пациентов с ВИЧ посредством регуляции экспрессии miR-21 [10].
Другая значимо экспрессированная днРНК в ответ на репликацию вируса краснухи, NEAT1 (nuclear paraspeckle assembly transcript 1), играет критическую роль в противовирусном ответе интерферона I типа (IFNβ) посредством передачи сигналов RIG-I и пути cGAS-STING-IRF3. Известно, что вирусы гриппа A (IAV), ВИЧ (HIV) и простого герпеса 1 (HSV-1) up-регулируют экспрессию NEAT1 [7]. Кроме того, экспрессия NEAT1 усиливает продукцию IFNβ через путь RIG-I-IRF7 при хантавирусной инфекции [2]. Также показана ее роль в репликации вируса лихорадки Денге посредством модуляции экспрессии IFI27 [9].
С другой стороны известно, что DANCR и NEAT1 могут совместно вносить вклад в сеть нкРНК-мРНК, регулирующих воспаление в сочетании с другими кодирующими и некодирующими элементами при инфекции SARS-CoV-2 [5]. В других работах также показана индукция экспрессии NEAT1, наряду с EPB41L4A-AS1, MEG3 и MALAT1, в SARS-CoV-2-инфицированных клетках [6, 8].
В свою очередь, днРНК DANCR модулирует действие катенина бета-1 (CTNNB1), активно участвующего в респираторных инфекциях и сепсисе. Предыдущие исследования свидетельствуют о том, что DANCR может вызывать провоспалительную активацию белка STAT3 через путь IL-11-JAK2. STAT3, в свою очередь, активирует IL-1β, IL-6, NF-kB1, REL и RELB, а также транскрипционный фактор SPI-1, который далее взаимодействует с TNFα, NF-kB2, RELA, DANCR, и NEAT1-ассоциированным p54nrb параспецифическим белком [5]. Авторы проследили корреляцию уровней экспрессии DANCR в инфицированных SARS-CoV-2 клетках легкого с уровнями экспрессии таких медиаторов воспаления, как IL-1β, IL-6, TNFα, и пятью субъединицами NF-kB. Так, была выявлена статистически значимая отрицательная корреляция уровней экспрессии DANCR с транскрипцией факторов каноничес кого пути активации NF-kB, включая NF-kB1 и IL-1β. С другой стороны, экспрессия DANCR положительно коррелировала с экспрессией факторов NF-kB2 и RELB, составляющих неканонический путь активации NF-kB [5]. Таким образом, была установлена обратная связь между DANCR и воспалением, а значит, вероятно, снижение DANCR функционально связано с острой фазой инфекции и ее последствиями. Кроме того, DANCR и NEAT1 оказывают влияние на нервную ткань, приводя к когнитивным нарушениям.
Экспрессия днРНК MEG3 (maternally expres sed 3) способствует репликации не только коронавируса, но и респираторно-синцитиального вируса, подавляя сигналинг TLR4 [11]. Экспрессия днРНК LUCAT1 (lung cancer associated transcript 1) приводит к снижению воспаления, посредст вом регулирования сплайсинга и стабильности NR4A2 [12]. В миелоидных клетках человека увеличение экспрессии LUCAT1 через взаимодействие со STAT1 приводит к снижению транскрипции генов, стимулированных интерфероном в ответ на инфекцию [13].
Кроме того, репликация вирусов HBV, HPV, CHIKV способствует увеличению экспрессии днРНК MIR210HG (MIR210 host gene), а вирусы IAV, HBV — ZFAS1 (ZNFX1 antisense RNA 1), усиливая противовирусный врожденный иммунный ответ [3].
Таким образом, можно предположить, что репликация вируса краснухи влияет на экспрессионный профиль клетки-хозяина путем модуляции выработки днРНК. Впервые показана регуляция продукции днРНК вирусом краснухи. Кроме того, дифференциально экспрессированные днРНК могут быть использованы в качестве прогностических и диагностических биомаркеров вирусных заболеваний.
Благодарность
Авторы выражают благодарность сотрудникам Института молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта РАН Краснову Г.С. и Наседкиной Т.В.
About the authors
M. K. Gulimov
I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
Author for correspondence.
Email: yulia.ammour@yahoo.fr
PhD Student
Россия, 115088, Moscow, 1st Dubrovskaya str., 15N. O. Kalyuzhnaya
I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
Email: yulia.ammour@yahoo.fr
PhD Student
Россия, 115088, Moscow, 1st Dubrovskaya str., 15Yulia I. Ammour
I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
Email: yulia.ammour@yahoo.fr
PhD (Biology), Head of the Laboratory of Experimental Immunology
Россия, 115088, Moscow, 1st Dubrovskaya str., 15V. V. Zverev
I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
Email: yulia.ammour@yahoo.fr
RAS Full Member, DSc (Biology), Professor, Scientific Director
Россия, 115088, Moscow, 1st Dubrovskaya str., 15O. A. Svitich
I. Mechnikov Research Institute of Vaccines and Sera
Email: yulia.ammour@yahoo.fr
DSc (Medicine), Professor of RAS, RAS Corresponding Member, Director
Россия, 115088, Moscow, 1st Dubrovskaya str., 15References
- Agarwal S., Vierbuchen T., Ghosh S., Chan J., Jiang Z., Kandasamy R.K., Ricci E., Fitzgerald K.A. The long non-coding RNA LUCAT1 is a negative feedback regulator of interferon responses in humans. Nat. Commun., 2020, vol. 11, no. 1: 6348. doi: 10.1038/s41467-020-20165-5
- Chen L., Chen L., Zuo L., Gao Z., Shi Y., Yuan P., Han S., Yin J., Peng B., He X., Liu W. Short Communication: Long Noncoding RNA GAS5 Inhibits HIV-1 Replication Through Interaction with miR-873. AIDS Res. Hum. Retroviruses, 2018, vol. 34, no. 6, pp. 544–549. doi: 10.10⁸9/AID.2017.0177
- Das P.K., Kielian M. Molecular and Structural Insights into the Life Cycle of Rubella Virus. J. Virol., 2021, vol. 95, no. 10: e02349-20. doi: 10.1128/JVI.02349-20
- Jia X., Zhang M., Wang H., Cheng C., Li Q., Li Y., Kong L., Lan X., Wang Y., Liang X., Yuan S., Wang Y., Xu A. ZNFX1 antisense RNA1 promotes antiviral innate immune responses via modulating ZNFX1 function. J. Med. Virol., 2023, vol. 95, no. 3: e28637. doi: 10.1002/jmv.28637
- Laha S., Saha C., Dutta S., Basu M., Chatterjee R., Ghosh S., Bhattacharyya N.P. In silico analysis of altered expression of long non-coding RNA in SARS-CoV-2 infected cells and their possible regulation by STAT1, STAT3 and interferon regulatory factors. Heliyon, 2021, vol. 7, no. 3: e06395. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06395
- Ma H., Han P., Ye W., Chen H., Zheng X., Cheng L., Zhang L., Yu L., Wu X., Xu Z., Lei Y., Zhang F. The Long Noncoding RNA NEAT1 Exerts Antihantaviral Effects by Acting as Positive Feedback for RIG-I Signaling. J. Virol., 2017, vol. 91, no. 9: e02250-16. doi: 10.1128/JVI.02250-16
- Mahmoud R.H., Hefzy E.M., Shaker O.G., Ahmed T.I., Abdelghaffar N.K., Hassan E.A., Ibrahim A.A., Ali D.Y., Mohamed M.M., Abdelaleem O.O. GAS5 rs2067079 and miR-137 rs1625579 functional SNPs and risk of chronic hepatitis B virus infection among Egyptian patients. Sci. Rep., 2021, vol. 11, no. 1: 20014. doi: 10.1038/s41598-021-99345-2
- Meydan C., Madrer N., Soreq H. The Neat Dance of COVID-19: NEAT1, DANCR, and Co-Modulated Cholinergic RNAs Link to Inflammation. Front. Immunol., 2020, no. 11: 590870. doi: 10.3389/fimmu.2020.590870
- Nguyen L.N.T., Nguyen L.N., Zhao J., Schank M., Dang X., Cao D., Khanal S., Chand Thakuri B.K., Lu Z., Zhang J., Li Z., Morrison Z.D., Wu X.Y., El Gazzar M., Ning S., Wang L., Moorman J.P., Yao Z.Q. Long Non-coding RNA GAS5 Regulates T Cell Functions via miR21-Mediated Signaling in People Living With HIV. Front. Immunol., 2021, no. 12: 601298. doi: 10.3389/fimmu.2021.601298
- Qiu L., Wang T., Tang Q., Li G., Wu P., Chen K. Long Non-coding RNAs: Regulators of Viral Infection and the Interferon Antiviral Response. Front. Microbiol., 2018, no. 9: 1621. doi: 10.3389/fmicb.2018.01621
- Saini J., Thapa U., Bandyopadhyay B., Vrati S., Banerjee A. Knockdown of NEAT1 restricts dengue virus replication by augmenting interferon alpha-inducible protein 27 via the RIG-I pathway. J. Gen. Virol., 2023, vol. 10⁴, no. 1. doi: 10.1099/jgv.0.001823
- Talotta R., Bahrami S., Laska M.J. Sequence complementarity between human noncoding RNAs and SARS-CoV-2 genes: What are the implications for human health? Biochim. Biophys. Acta Mol. Basis Dis., 2022, vol. 1868, no. 2: 166291. doi: 10.1016/j.bbadis.2021.166291
- Tao X.W., Zeng L.K., Wang H.Z., Liu H.C. LncRNA MEG3 ameliorates respiratory syncytial virus infection by suppressing TLR4 signaling. Mol. Med. Rep., 2018, vol. 17, no. 3, pp. 4138–4144. doi: 10.3892/mmr.2017.8303
- Vierbuchen T., Agarwal S., Johnson J.L., Galia L., Lei X., Stein K., Olagnier D., Gaede K.I., Herzmann C., Holm C.K., Heine H., Pai A., O’Hara Hall A., Hoebe K., Fitzgerald K.A. The lncRNA LUCAT1 is elevated in inflammatory disease and restrains inflammation by regulating the splicing and stability of NR4A2. Proc. Natl Acad. Sci. USA, 2023, vol. 120, no. 1: e2213715120. doi: 10.1073/pnas.2213715120
- Wang P. The Opening of Pandora’s Box: An Emerging Role of Long Noncoding RNA in Viral Infections. Front. Immunol., 2019, no. 9: 3138. doi: 10.3389/fimmu.2018.03138