Գիտնականները գենետիկ հակում են հայտնաբերել COVID-19-ի ծանր ձեւի նկատմամբ

Տնտեսագիտության ​​բարձրագույն դպրոցի (Ռուսաստան) Ազգային հետազոտական ​​համալսարանի գիտնականներն առաջինն աշխարհում գենետիկ նախահակում են հայտնաբերել COVID-19 կորոնավիրուսային վարակի ծանր ձեւի նկատմամբ: Նրանց հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Frontiers in Immunology ամսագրում:

Մարդկային օրգանիզմի կողմից վիրուսային վարակների դեմ պայքարի հիմնական մեխանիզմներից մեկը T-բջիջների իմունիտետն է, որը հիմնված է վարակված բջիջների մակերեսին վիրուսային պեպտիդների պրեզենտացիայի կամ հայտնաբերման վրա, որին հաջորդում է T-լիմֆոցիտների ակտիվացումը, որոնք կարող են սպանել վիրուսը:

Ըստ Ria.ru-ի` մարդու բջիջներում վիրուսի պրեզենտացիայի համար պատասխանատու են I դասի (HLA-I) մարդկային լեյկոցիտային անտիգենի մոլեկուլները: Այդպիսի 6 մոլեկուլից բաղկացած հավաքածուն առանձնահատուկ է յուրաքանչյուր մարդու համար: Ավելին, այն փոխանցվում է ժառանգաբար, ուստի վիրուսային պեպտիդներն արագ հայտնաբերելու կարողությունը մեծապես որոշվում է գենետիկայով: Եթե ​​ալելներն արդյունավետորեն հայտնաբերում են վիրուսը, իմունային բջիջներն արագորեն հայտնաբերում եւ ոչնչացնում են այն: Իսկ եթե ​​մարդու մոտ գենետիկական կազմը վատ է գործում հայտնաբերման հարցում, ապա ավելի հավանական է, որ հիվանդությունն ավելի ծանր կընթանա:

ՏԲԴ-ի ԱՀՀ-ի կենսաբանության եւ կենսատեխնոլոգիայի ֆակուլտետի հետազոտողները Ն.Ի. Պիրոգովի անվան Ռուսաստանի ազգային հետազոտական ​​բժշկական համալսարանից եւ Օ.Մ. Ֆիլատովի անվան թիվ 15 Մոսկվայի քաղաքային կլինիկական հիվանդանոցից իրենց գործընկերների հետ համատեղ ուսումնասիրել են կապը HLA-I գենոտիպի եւ COVID-19-ի ծանրության միջեւ:

Մեքենայական ուսուցման միջոցով նրանք մի մոդել են կառուցել, որն ինտեգրալ գնահատական է ապահովում COVID-19-ին T բջիջների իմունային պատասխանի հնարավոր ուժին: Հեղինակները ենթադրել են, որ եթե HLA-I ալելների հավաքածուն թույլ է տալիս արդյունավետորեն ներկայացնել SARS-CoV-2 վիրուսի պեպտիդները, կորոնավիրուսային վարակի ծանր ձեւի զարգացման ռիսկը նվազագույն կլինի եւ` հակառակը:

Մոդելի ստուգման համար գիտնականները նաեւ COVID-19 տարած ավելի քան 100 հիվանդի եւ ավելի քան 400 առողջ մարդու գենոտիպեր են վերլուծել: Յուրաքանչյուր դեպքում ծրագիրը գնահատել է հիվանդության ծանր ձեւի ռիսկը 0-ից 100 բալով: Իրական կլինիկական պատկերի հետ համեմատությունը ցույց է տվել, որ կանխատեսող մոդելը շատ արդյունավետ է: