Внутриклеточный уровень HIF-1α — информативный показатель отложенного влияния COVID-19 на метаболизм лимфоцитов периферической крови

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Инфекция COVID-19 вызывает метаболические изменения, которые играют решающую роль как в репликации SARS-CoV-2, так и в регуляции иммунного ответа. HIF-1α — один из эффекторов пути передачи сигнала PI3K/Akt/mTOR — способствует перепрограммированию метаболизма через усиление аэробного гликолиза.

Цель. Установить информативность внутриклеточного уровня HIF-1α как показателя изменений метаболизма лимфоцитов периферической крови после перенесённой инфекции COVID-19.

Материал и методы. Обследовано 59 волонтёров, из них 38 человек не имели в анамнезе COVID-19 и 21 — перенесли заболевание за 2–8 мес до начала обследования. В сыворотке крови устанавливали наличие антител класса IgG к SARS-CoV-2. В цельной крови измеряли абсолютное содержание лимфоцитов, в лизате лимфоцитов определяли концентрацию HIF-1α методом иммуноферментного анализа. Статистическую обработку полученных данных проводили с применением пакета программного обеспечения IBM SPSS v. 26. Вычисляли средние значения (М), стандартное отклонение (SD). Нормальность распределения оценивали по критерию Колмогорова–Смирнова, для сравнения средних использовали t-критерий Стьюдента, уровень статистической значимости принимали равным p <0,05. Проводили ROC-анализ с построением характеристической кривой для классификатора HIF-1α.

Результаты. Установлено, что содержание HIF-1α в лимфоцитах периферической крови у переболевших инфекцией COVID-19 по сравнению с неболевшими статистически значимо ниже и остаётся таковым на протяжении 5 мес после заболевания. Модель с классификатором HIF-1α имеет высокую прогностическую силу в отношении вероятности изменений метаболизма лимфоцитов после перенесённой инфекции COVID-19. Оптимальному порогу отсечения соответствует внутриклеточное содержание HIF-1α, равное 1,25 нг/106 кл.

Заключение. Внутриклеточный уровень HIF-1α можно использовать для оценки вероятности отложенного влияния COVID-19 на метаболизм лимфоцитов периферической крови и мониторинга метаболических изменений.

Об авторах

Ольга Владимировна Зубаткина

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лавёрова

Автор, ответственный за переписку.
Email: ozbiochem@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5039-2220
SPIN-код: 1581-5178

д.б.н., профессор, старший научный сотрудник

Россия, 163000, Архангельск, проспект Ломоносова, д. 249

Лилия Константиновна Добродеева

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лавёрова

Email: dobrodeevalk@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5080-6502
SPIN-код: 4518-6925

д.м.н., профессор

Россия, Архангельск

Сергей Дмитриевич Круглов

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лавёрова

Email: stees67@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4085-409X
SPIN-код: 2532-9912
Россия, Архангельск

Список литературы

  1. Sharma A., Ahmad Farouk I., Lal S.K. COVID-19: a review on the novel coronavirus disease evolution, transmission, detection, control and prevention // Viruses. 2021. Vol. 13, N 2. P. 202. doi: 10.3390/v13020202
  2. Asselah T., Durantel D., Pasmant E., et al. COVID-19: discovery, diagnostics and drug development // J Hepatol. 2021. Vol. 74, N 1. P. 168–184. doi: 10.1016/j.jhep.2020.09.031
  3. Almas T., Malik J., Alsubai A.K., et al. Post-acute COVID-19 syndrome and its prolonged effects: an updated systematic review // Ann Med Surg (Lond). 2022. Vol. 80. P. 103995. doi: 10.1016/j.amsu.2022.103995
  4. Mayer K.A., Stöckl J., Zlabinger G.J., et al. Hijacking the supplies: metabolism as a novel facet of virus-host interaction // Front Immunol. 2019. Vol. 10. P. 1533. doi: 10.3389/fimmu.2019.01533
  5. Appelberg S., Gupta S., Svensson Akusjärvi S., et al. Dysregulation in Akt/mTOR/HIF-1 signaling identified by proteo-transcriptomics of SARS-CoV-2 infected cells // Emerg Microbes Infect. 2020. Vol. 9, N 1. P. 1748–1760. doi: 10.1080/22221751.2020.1799723
  6. Тao J.H., Barbi J., Pan F. Hypoxia-inducible factors in T lymphocyte differentiation and function. A review in the theme: cellular responses to hypoxia // Am J Physiol Cell Physiol. 2015. Vol. 309, N 9. P. C580–C589. doi: 10.1152/ajpcell.00204.2015
  7. Dang E.V., Barbi J., Yang H.Y., et al. Control of T(H)17/T(reg) balance by hypoxia-inducible factor 1 // Cell. 2011. Vol. 146, N 5. P. 772–784. doi: 10.1016/j.cell.2011.07.033
  8. Loftus R.M., Finlay D.K. Immunometabolism: cellular metabolism turns immune regulator // J Biol Chem. 2016. Vol. 291, N 1. P. 1–10. doi: 10.1074/jbc.R115.693903
  9. Saravia J., Raynor J.L., Chapman N.M., et al. Signaling networks in immunometabolism // Cell Res. 2020. Vol. 30, N 4. P. 328–342. doi: 10.1038/s41422-020-0301-1
  10. Fattahi S., Khalifehzadeh-Esfahani Z., Mohammad-Rezaei M., et al. PI3K/Akt/mTOR pathway: a potential target for anti-SARS-CoV-2 therapy // Immunol Res. 2022. Vol. 70, N 3. P. 269–275. doi: 10.1007/s12026-022-09268-x
  11. Корнеенков А.А., Рязанцев С.В., Вяземская Е.Э. Вычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологий // Медицинский совет. 2019. № 20. С. 41–47. doi: 10.21518/2079-701X-2019-20-45-51
  12. Shen X.R., Geng R., Li Q., et al. ACE2-independent infection of T lymphocytes by SARS-CoV-2 // Signal Transduct Target Ther. 2022. Vol. 7, N 1. P. 83. doi: 10.1038/s41392-022-00919-x
  13. Helal M.A., Shouman S., Abdelwaly A., et al. Molecular basis of the potential interaction of SARS-CoV-2 spike protein to CD147 in COVID-19 associated-lymphopenia // J Biomol Struct Dyn. 2022. Vol. 40, N 3. P. 1109–1119. doi: 10.1080/07391102.2020.1822208
  14. Wang S., Qiu Z., Hou Y., et al. AXL is a candidate receptor for SARS-CoV-2 that promotes infection of pulmonary and bronchial epithelial cells // Cell Res. 2021. Vol. 31, N 2. P. 126–140. doi: 10.1038/s41422-020-00460-y
  15. So L., Lee J., Palafox M., et al. The 4E-BP-eIF4E axis promotes rapamycin-sensitive growth and proliferation in lymphocytes // Sci Signal. 2016. Vol. 9, N 430. P. ra57. doi: 10.1126/scisignal.aad8463
  16. Lionetto L., Ulivieri M., Capi M., et al. Increased kynurenine-to-tryptophan ratio in the serum of patients infected with SARS-CoV2: an observational cohort study // Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2021. Vol. 1867, N 3. P. 166042. doi: 10.1016/j.bbadis.2020.166042
  17. Rees C.A., Rostad C.A., Mantus G., et al. Altered amino acid profile in patients with SARS-CoV-2 infection // Proc Natl Acad Sci U S A. 2021. Vol. 118, N 25. P. e2101708118. doi: 10.1073/pnas.2101708118
  18. Tanner J.E., Alfieri C. The fatty acid lipid metabolism nexus in COVID-19 // Viruses. 2021. Vol. 13, N 1. P. 90. doi: 10.3390/v13010090
  19. Chapman N.M., Boothby M.R., Chi H. Metabolic coordination of T cell quiescence and activation // Nat Rev Immunol. 2020. Vol. 20, N 1. P. 55–70. doi: 10.1038/s41577-019-0203-y
  20. Jia H., Liu C., Li D., et al. Metabolomic analyses reveals new stage-specific features of the COVID-19 // Eur Respir J. 2021. Vol. 59, N 2. P. 2100284. doi: 10.1183/13993003.00284-2021
  21. Bojkova D., Klann K., Koch B., et al. Proteomics of SARS-CoV-2-infected host cells reveals therapy targets // Nature. 2020. Vol. 583, N 7816. P. 469–472. doi: 10.1038/s41586-020-2332-7
  22. Bharadwaj S., Singh M., Kirtipal N., et al. SARS-CoV-2 and glutamine: SARS-CoV-2 triggered pathogenesis metabolic reprograming of glutamine in host cells // Front Mol Biosci. 2020. Vol. 7. P. 627842. doi: 10.3389/fmolb.2020.627842
  23. Wang R., Dillon C.P., Shi L.Z., et al. The transcription factor Myc controls metabolic reprogramming upon T lymphocyte activation // Immunity. 2011. Vol. 35, N 6. P. 871–882. doi: 10.1016/j.immuni.2011.09.021
  24. Kierans S.J., Taylor C.T. Regulation of glycolysis by the hypoxia-inducible factor (HIF): implications for cellular physiology // J Physiol. 2021. Vol. 599, N 1. P. 23–37. doi: 10.1113/JP280572
  25. Coutaz M., Hurrell B.P., Auderset F., et al. Notch regulates Th17 differentiation and controls trafficking of IL-17 and metabolic regulators within Th17 cells in a context-dependent manner // Sci Rep. 2016. Vol. 6. P. 39117. doi: 10.1038/srep39117
  26. Zhao C., Chen J., Cheng L., et al. Deficiency of HIF-1alpha enhances influenza A virus replication by promoting autophagy in alveolar type II epithelial cells // Emerg Microbes Infect. 2020. Vol. 9, N 1. P. 691–706. doi: 10.1080/22221751.2020.1742585
  27. Shen T., Wang T. Metabolic reprogramming in COVID-19 // Int J Mol Sci. 2021. Vol. 22, N 21. P. 11475. doi: 10.3390/ijms222111475
  28. Koyasu S., Kobayashi M., Goto Y., et al. Regulatory mechanisms of hypoxia-inducible factor 1 activity: two decades of knowledge // Cancer Sci. 2018. Vol. 109, N 3. P. 560–571. doi: 10.1111/cas.13483
  29. Man K., Kallies A. Synchronizing transcriptional control of T cell metabolism and function // Nat Rev Immunol. 2015. Vol. 15, N 9. P. 574–584. doi: 10.1038/nri3874
  30. Gnanaprakasam J.N.R., Sherman J.W., Wang R. MYC and HIF in shaping immune response and immune metabolism // Cytokine Growth Factor Rev. 2017. Vol. 35. P. 63–67. doi: 10.1016/j.cytogfr.2017.03.004

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Внутриклеточное содержание HIF-1α (нг/106 кл.) в подгруппах, различающихся по прошедшему после инфекции COVID-19 времени, и группе контроля; M±SD: * различия статистически значимы между подгруппой 1 и подгруппой 2; ** различия статистически значимы между подгруппой 1 и контрольной группой.

Скачать (47KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривая для классификатора HIF-1α.

Скачать (52KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».