Продолжительный трекинг репертуара T-клеток позволяет детектировать устойчивый CD4⁺ кластер клонов, специфических к желтой лихорадке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Адекватное функционирование адаптивной иммунной системы при острой вирусной инфекции невозможно представить без Т-клеток. Т-клетки не только элиминируют зараженные вирусом клетки и участвуют в формировании иммунологической памяти, а также косвенно модулируют гуморальный ответ через селекцию и поддержание специфических B-клеток. T-клеточный рецептор (TCR) распознает процессированный антиген, представленный на поверхности клеток в MHC одного из двух классов. Таким образом, сформировавшийся репертуар TCR отражает историю встреченных антигенов через призму данного организма с конкретным набором MHC. Для исследования изменения репертуара TCR в ответ на острую вирусную инфекцию мы воспользовались моделью вакцинации от желтой лихорадки. Вакцина от желтой лихорадки уже больше полувека является эталоном как по безопасности, так и по эффективности. Основой вакцины является живой аттенуированных вирус, что позволяет исследовать иммунный ответ в условиях, максимально приближенных к заражению вирусом дикого типа. ЖЛ-специфический Т-клеточный ответ на иммунодоминантные пептиды, представляемые на HLA-A02 подробно изучен, однако данных от исследований иммунного ответа доноров, не несущих HLA-A02 аллель пока что мало. Целью данной работы стало рассмотрение динамики изменений структуры Т-клеточного репертуара, которые происходят в ответ на вакцинацию от ЖЛ у донора, не имеющего HLA-A02 аллель. В ходе работы мы обнаружили, что общая картина ответа сходна с таковой у доноров HLA-A02 положительных: вакцинация вызывает обширную экспансию ЖЛ-реактивных клонов на 14 день. Несмотря на отсутствие известного иммунодоминантного эпитопа для HLA аллелей первого класса данного донора, его ответ также был сдвинут в сторону CD8⁺ Т-клеток, и их доля возросла к 53 дню. Аминокислотные последовательности CDR3 TCRb ЖЛ-реактивных клонов не образуют большого количества кластеров. Самый большой кластер образован CD4⁺ Т-клетками, что вместе с обширной экспансией ЖЛ-специфических клонов подтверждает наличие новых иммуногенных эпитопов.

Об авторах

Мария Алексеевна Сальникова

ФГБОУ ВПО Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; ФГБУН Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: msalniku@yandex.ru

аспирант кафедры иммунологии биологического факультета, инженер-исследователь

Россия, 117997, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 16/10; Москва

Ю. Б. Лебедев

ФГБУН Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук

Email: msalniku@yandex.ru

доктор биологических наук, профессор, зав. лабораторией сравнительной и функциональной геномики

Россия, Москва

Список литературы

  1. Bolotin D.A., Poslavsky S., Mitrophanov I., Shugay M., Mamedov I.Z., Putintseva E.V., Chudakov D.M. MiXCR: software for comprehensive adaptive immunity profiling. Nat. Methods, 2015, vol. 12, no. 5, pp. 380–381. doi: 10.1038/nmeth.3364
  2. Chams N., Chams S., Badran R., Shams A., Araji A., Raad M., Mukhopadhyay S., Stroberg E., Duval E.J., Barton L.M., Hajj Hussein I. COVID-19: a multidisciplinary review. Front. Public Health, 2020, vol. 8: 383. doi: 10.3389/fpubh.2020.00383
  3. Gonzalez-Galarza F.F., McCabe A., Santos E.J.M.D., Jones J., Takeshita L., Ortega-Rivera N.D., Cid-Pavon G.M.D., Ramsbottom K., Ghattaoraya G., Alfirevic A., Middleton D., Jones A.R. Allele frequency net database (AFND) 2020 update: gold-standard data classification, open access genotype data and new query tools. Nucleic Acids Res., 2019, vol. 48, no. D1, pp. D783–D788. doi: 10.1093/nar/gkz1029
  4. Minervina A.A., Pogorelyy M.V., Komech E.A., Karnaukhov V.K., Bacher P., Rosati E., Franke A., Chudakov D.M., Mamedov I.Z., Lebedev Y.B., Mora T., Walczak A.M. Primary and secondary anti-viral response captured by the dynamics and phenotype of individual T cell clones. eLife, 2020, vol. 9: e53704. doi: 10.7554/eLife.53704
  5. Minervina A., Pogorelyy M., Mamedov I. T-cell receptor and B-cell receptor repertoire profiling in adaptive immunity. Transpl. Int., 2019, vol. 32, no. 11, pp. 1111–1123. doi: 10.1111/tri.13475
  6. Norrby E. Yellow fever and Max Theiler: the only Nobel Prize for a virus vaccine. J. Exp. Med., 2007, vol. 204, no. 12, pp. 2779–2784. doi: 10.10⁸4/jem.20072290
  7. Pogorelyy M.V., Minervina A.A., Touzel M.P., Sycheva A.L., Komech E.A., Kovalenko E.I., Karganova G.G., Egorov E.S., Komkov A. Yu., Chudakov D.M., Mamedov I.Z., Mora T., Walczak A.M., & Lebedev Y.B. Precise tracking of vaccine-responding T cell clones reveals convergent and personalized response in identical twins. Proc. Natl Acad. Sci. USA, 2018, vol. 115, no. 50, pp. 12704–12709. doi: 10.1073/pnas.1809642115
  8. Robinson J., Halliwell J.A., McWilliam H., Lopez R., Parham P., Marsh S.G.E. The IMGT/HLA database. Nucleic Acids Res., 2012, vol. 41, no. D1, pp. D1222–D1227. doi: 10.1093/nar/gks949
  9. Robinson M.D., McCarthy D.J., Smyth G.K. edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics, 2010, vol. 26, no. 1, pp. 139–140. doi: 10.1093/bioinformatics/btp616
  10. Shugay M., Britanova O.V., Merzlyak E.M., Turchaninova M.A., Mamedov I.Z., Tuganbaev T.R., Bolotin D.A., Staroverov D.B., Putintseva E.V., Plevova K., Linnemann C., Shagin D., Pospisilova S., Lukyanov S., Schumacher T.N., Chudakov D.M. Towards error-free profiling of immune repertoires. Nat. Methods, 2014, vol. 11, no. 6, pp. 653–655. doi: 10.1038/nmeth.2960
  11. Wieten R.W., Jonker E.F.F., Van Leeuwen E.M.M., Remmerswaal E.B.M., Ten Berge I.J.M., De Visser A.W., Van Genderen P.J.J., Goorhuis A., Visser L.G., Grobusch M.P., De Bree G.J. A Single 17D Yellow Fever Vaccination Provides Lifelong Immunity; Characterization of Yellow-Fever-Specific Neutralizing Antibody and T-Cell Responses after Vaccination. PLoS One, 2016, vol. 11, no. 3: e0149871. doi: 10.1371/journal.pone.0149871

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Динамика Т-клеточного ответа на вакцинацию YF17D. Доля ЖЛ-специфических TCRb клонов от всего репертуара в различных точках до и после вакцинации

3. Рисунок 2. Фенотипический состав ЖЛ-специфических клонов. Доля CD8⁺ и CD4⁺ популяций среди всех ответивших клонов в различных точках после вакцинации

Скачать (179KB)
4. Рисунок 3. Графы для ЖЛ-специфических клонов. Каждая точка на графе обозначает отдельный клонотип. Черным цветом обозначены CD8⁺ клоны, серым CD4⁺. Приведен консенсусный мотив для самого большого кластера

Скачать (201KB)

© Сальникова М.А., Лебедев Ю.Б., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».