Учёные из Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) впервые в мире
определили признаки генетической предрасположенности к развитию тяжёлой формы COVID-19. Связанное с этим исследование появилось в научном журнале
Frontiers in Immunology.
Известно, что Т-клеточный иммунитет представляет собой один из ключевых механизмов, используемых организмом человека для борьбы с вирусными инфекциями, а его развитию способствует появление вирусных пептидов на поверхности инфицированных клеток. При обнаружении пептидов в организме активируются Т-лимфоциты, которые затем начинают убивать инфицированные клетки.
В клетках человека за успешное функционирование механизмов взаимодействия с вирусными пептидами отвечает уникальный в каждом отдельном случае набор из шести молекул человеческого лейкоцитарного антигена класса I (HLA-I). Он определяется генетикой, а точнее наследуется от родителей. И, как считают российские учёные, именно его неэффективность может стать главным признаком наличия предрасположенности к развитию более тяжёлого случая COVID-19.
В рамках нового исследования специалисты использовали машинное обучение для того, чтобы построить модель, которая обеспечивает интегральную оценку возможной мощности Т-клеточного иммунного ответа на коронавирус. В случаях, где набор аллелей HLA-I позволял эффективно взаимодействовать с пептидами вируса SARS-CoV-2, алгоритм оценил уровень риска развития тяжёлой формы болезни как низкий, в то время как с менее эффективными наборами это значение оказалось куда больше.
Чтобы убедиться в корректности своих выводов, исследователи проверили модель на выборке пациентов из Москвы и Мадрида. Как результат, им удалось подтвердить высокую точность своего прогноза: оценка риска у пациентов с тяжелым течением COVID-19 оказалась достоверно выше, чем у пациентов с умеренным и легким течением заболевания.
По оценке учёных, в будущем предложенный ими подход поможет оценить, как новые мутации коронавируса могут повлиять на развитие T-клеточного иммунитета. Это позволит определить группы риска пациентов, основываясь на их генетической предрасположенности.
Фото: National Cancer Institute / Unsplash