Assessing molecular genetic and immunological predictors of COVID-19 course in healthcare worker risk group

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. Studying features of innate and adaptive mechanisms of immune response in medical workers (MW), the most vulnerable social group with a high risk of infection, is an urgent research task. The aim of the study: Comprehensive study of innate and adaptive immune mechanisms and analyzing relationships between clinically significant polymorphisms (SNPs) in TLR2, TLR4 genes, TLR2 expression level on peripheral blood monocytes, peripheral blood cytokine profile (IL-1β, IL-10, IL-6, IFNγ, platelet activation marker) and SARS-CoV-2-specific humoral immune response in medical workers (MW) at a temporary infectious disease hospital in early and late COVID-19 convalescence. Materials and methods. immunologic, cytofluorimetric and molecular-genetic research methods were applied. Adaptive immune response in medical workers — COVID-19 convalescent subjects. Results. Early post-COVID-19 convalescence period in MW was linked to higher TLR2 monocyte expression; the mean fluorescence intensity was significantly elevated by 1.5-fold compared to control group. Late convalescence period (7 months post-COVID-19) was characterized by lowered serum IFNγ level. A decline in IFNγ production was significant: decreased by 82-fold in MR that was markedly stronger compared to control group (59 times). The imbalance of cytokines controlling antiviral innate and adaptive immune response was revealed in MW with identified combination of polymorphisms rs5743708 and rs4986790 in TLR2, TLR4 genes with the rate not exceeding 6.7%. It was found that 7 months after COVID-19 there was a markedly decreased IFNγ, IL-1β and IL-10 levels. The studies indicate both altered innate and adaptive immune mechanisms and a need to optimize therapeutic and prophylactic measures aimed at increasing patient-intrinsic resistance, protection of respiratory tract mucosal barriers and identification of genetic predictors of defects in innate and adaptive immune response in medical workers — COVID-19 convalescent subjects.

About the authors

I. D. Reshetnikova

Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology of Rospotrebnadzor; Kazan (Volga Region) Federal University, Ministry of Education of the Russian Federation

Email: kniem@mail.ru

PhD (Medicine), Associate Professor, Deputy Head; Associate Professor of the Department of Internal Medicine, Department of Fundamental Clinical Medicine

Russian Federation, Kazan; Kazan

Yu. A. Tyurin

Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology of Rospotrebnadzor; Kazan State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: kniem@mail.ru

DSc (Medicine), Leading Researcher, Head of Immunology Laboratory; Associate Professor, Department of Biochemistry and Clinical Laboratory Diagnostics

Russian Federation, Kazan; Kazan

I. G. Mustafin

Kazan State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: kniem@mail.ru

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Biochemistry and Clinical Laboratory Diagnostics

Russian Federation, Kazan

E. V. Agafonova

Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology of Rospotrebnadzor

Email: kniem@mail.ru

PhD (Medicine), Laboratory Diagnostics Doctor, Diagnostics Centre of Infection-Allergic Diseases; Assistant Professor, Department of Propedeutics of Child Diseases

Russian Federation, Kazan

N. D. Shaуkhrazieva

Kazan State Medical Academy — Branch of the Russian Medical Academy of Continuous Professional Education, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: kniem@mail.ru

PhD (Medicine), Associate Professor, Department of Epidemiology and Desinfectology

Russian Federation, Kazan

References

  1. База данных однонуклеотидных полиморфизмов. NCBI dbSNP rs4986790. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/rs4986790#frequency_tab (06.05.2023)
  2. База данных однонуклеотидных полиморфизмов. NCBI dbSNP rs5743708. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/?term= rs5743708 (06.05.2023)
  3. Решетникова И.Д., Агафонова Е.В., Хакимов Н.М., Тюрин Ю.A., Шайхразиева Н.Д., Зиатдинов В.Б. Особенности гуморального иммунного ответа к SARS-CoV-2 у медицинских работников временного инфекционного госпиталя // Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2023. Т. 22, № 1. С. 13–21. [Reshetnikova I.D., Agafonova E.V., Tyurin Yu.A., Shaikhrazieva N.D., Ziatdinov V.B. Features of the formation of seroprevalence to SARS-CoV2 in the population of the Republic of Tatarstan during the spread of COVID-19. Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika = Epidemiology and Vaccine Prophylaxis, 2023, vol. 22, no. 1, pp. 13–21. (In Russ.)] doi: 10.31631/2073-3046-2023-22-1-13-21
  4. Aboudounya M.M., Heads R.J. COVID-19 and Toll-Like Receptor 4 (TLR4): SARS-CoV-2 May Bind and Activate TLR4 to Increase ACE2 Expression, Facilitating Entry and Causing Hyperinflammation. Mediators Inflamm., 2021, no. 2021: 8874339. doi: 10.1155/2021/8874339
  5. Henn V., Slupsky J.R., Gräfe M., Anagnostopoulos I., Förster R., Müller-Berghaus G., Kroczek R.A. CD40 ligand on activated platelets triggers an inflammatory reaction of endothelial cells. Nature, 1998, vol. 391, no. 6667, pp. 591–594. doi: 10.1038/35393
  6. Iwata S., Tanaka Y. [The importance of B cell-T cell interaction in autoimmune diseases]. Nihon Rinsho Meneki Gakkai Kaishi. 2015, vol. 38, no. 5, pp. 398–402. (In Japan.). doi: 10.2177/jsci.38.398
  7. Khanmohammadi S., Rezaei N. Role of Toll-like receptors in the pathogenesis of COVID-19. J. Med. Virol., 2021, vol. 93, no. 5, pp. 2735–2739. doi: 10.1002/jmv.26826
  8. Larsen M.D., de Graaf E.L., Sonneveld M.E., Plomp H.R., Nouta J., Hoepel W., Chen H.J., Linty F., Visser R., Brinkhaus M., Šuštić T., de Taeye S.W., Bentlage A.E.H., Toivonen S., Koeleman C.A.M., Sainio S., Kootstra N.A., Brouwer P.J.M., Geyer C.E., Derksen N.I.L., Wolbink G., de Winther M., Sanders R.W., van Gils M.J., de Bruin S., Vlaar A.P.J.; Amsterdam UMC COVID-19; biobank study group; Rispens T., den Dunnen J., Zaaijer H.L., Wuhrer M., Ellen van der Schoot C., Vidarsson G. Afucosylated IgG characterizes enveloped viral responses and correlates with COVID-19 severity. Science, 2021, vol. 371, no. 6532: eabc8378. doi: 10.1126/science.abc8378
  9. Long Q.X., Liu B.Z., Deng H.J., Wu G.C., Deng K., Chen Y.K., Liao P., Qiu J.F., Lin Y., Cai X.F., Wang D.Q., Hu Y., Ren J.H., Tang N., Xu Y.Y., Yu L.H., Mo Z., Gong F., Zhang X.L., Tian W.G., Hu L., Zhang X.X., Xiang J.L., Du H.X., Liu H.W., Lang C.H., Luo X.H., Wu S.B., Cui X.P., Zhou Z., Zhu M.M., Wang J., Xue C.J., Li X.F., Wang L., Li Z.J., Wang K., Niu C.C., Yang Q.J., Tang X.J., Zhang Y., Liu X.M., Li J.J., Zhang D.C., Zhang F., Liu P., Yuan J., Li Q., Hu J.L., Chen J., Huang A.L. Antibody responses to SARS-CoV-2 in patients with COVID-19. Nat. Med., 2020, vol. 26, no. 6, pp. 845–848. doi: 10.1038/s41591-020-0897-1
  10. López E.L., Ferolla F.M., Toledano A., Yfran E.W., Giordano A.C., Carrizo B., Feldman F., Talarico L.B., Caratozzolo A., Contrini M.M., Acosta P.L.; GUTI Respiratory Infections Network. Genetic Susceptibility to Life-threatening Respiratory Syncytial Virus Infection in Previously Healthy Infants. Pediatr. Infect. Dis. J., 2020, vol. 39, no. 11, pp. 1057–1061. doi: 10.1097/INF.0000000000002827
  11. Lorkiewicz P., Waszkiewicz N. Biomarkers of Post-COVID Depression. J. Clin. Med., 2021, vol. 10, no. 18: 4142. doi: 10.3390/jcm10184142
  12. Menden H.L., Mabry S.M., Venkatraman A., Xia S., DeFranco D.B., Yu W., Sampath V. The SARS-CoV-2 E protein induces Toll-like receptor 2-mediated neonatal lung injury in a model of COVID-19 viremia that is rescued by the glucocorticoid ciclesonide. Am. J. Physiol. Lung Cell Mol. Physiol., 2023, vol. 324, no. 5, pp. L722–L736. doi: 10.1152/ajplung.00410.2022
  13. Miri-Moghaddam E., Farhad Mollashahi N., Naghibi N., Garme Y., Bazi A. Arg753gln and Arg677 Trp Polymorphisms of Toll-Like Receptor 2 In Acute Apical Abscess. J. Dent. (Shiraz), 2018, vol. 19, no. 2, pp. 109–117.
  14. Peghin M., Palese A., Venturini M., De Martino M., Gerussi V., Graziano E., Bontempo G., Marrella F., Tommasini A., Fabris M., Curcio F., Isola M., Tascini C. Post-COVID-19 symptoms 6 months after acute infection among hospitalized and non-hospitalized patients. Clin. Microbiol. Infect., 2021, vol. 27, no. 10, pp. 1507–1513. doi: 10.1016/j.cmi.2021.05.033
  15. Rojas M., Rodríguez Y., Acosta-Ampudia Y., Monsalve D.M., Zhu C., Li Q.Z., Ramírez-Santana C., Anaya J.M. Autoimmunity is a hallmark of post-COVID syndrome. J. Transl. Med., 2022, vol. 20, no. 1: 129. doi: 10.1186/s12967-022-03328-4
  16. Root-Bernstein R. Innate Receptor Activation Patterns Involving TLR and NLR Synergisms in COVID-19, ALI/ARDS and Sepsis Cytokine Storms: A Review and Model Making Novel Predictions and Therapeutic Suggestions. Int. J. Mol. Sci., 2021, vol. 22, no. 4: 2108. doi: 10.3390/ijms22042108
  17. Zanza C., Romenskaya T., Manetti A.C., Franceschi F., La Russa R., Bertozzi G., Maiese A., Savioli G., Volonnino G., Longhitano Y. Cytokine Storm in COVID-19: Immunopathogenesis and Therapy. Medicina (Kaunas), 2022, vol. 58, no. 2: 144. doi: 10.3390/medicina58020144
  18. Zhao J., Yuan Q., Wang H., Liu W., Liao X., Su Y., Wang X., Yuan J., Li T., Li J., Qian S., Hong C., Wang F., Liu Y., Wang Z., He Q., Li Z., He B., Zhang T., Fu Y., Ge S., Liu L., Zhang J., Xia N., Zhang Z. Antibody Responses to SARS-CoV-2 in Patients With Novel Coronavirus Disease 2019. Clin. Infect. Dis., 2020, vol. 71, no. 16, pp. 2027–2034. doi: 10.1093/cid/ciaa344
  19. Zhao Y., Kuang M., Li J., Zhu L., Jia Z., Guo X., Hu Y., Kong J., Yin H., Wang X., You F. SARS-CoV-2 spike protein interacts with and activates TLR41. Cell Res., 2021, vol. 31, no. 7, pp. 818–820. doi: 10.1038/s41422-021-00495-9
  20. Żukowski M., Taryma-Leśniak O., Kaczmarczyk M., Kotfis K., Szydłowski Ł., Ciechanowicz A., Brykczyński M., Żukowska A. Relationship between toll-like receptor 2 R753Q and T16934A polymorphisms and Staphylococcus aureus nasal carriage. Anaesthesiol Intensive Ther., 2017, vol. 49, no. 2, pp. 110–115. doi: 10.5603/AIT.a2017.0027

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Dynamics of anti-SARS-CoV-2 IgM titer geometric mean value in medical workers of a temporary infectious disease hospital, from first positive result day

Download (55KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. Dynamics of anti-SARS-CoV-2 IgG titer geometric mean value in medical workers of a temporary infectious disease hospital, from first positive result day. Note. *Values are statistically significantly different compared to the control group, p < 0.05; Y-axis — geometric mean value for anti-SARS-CoV-2 IgG titers; X-axis — the serial number of the study points.

Download (80KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Reshetnikova I.D., Tyurin Y.A., Mustafin I.G., Agafonova E.V., Shaуkhrazieva N.D.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».