Анализ клеток дыхательных путей, показывающий активированную иммунную ось, может точно определить COVID-19 пациенты, которым таргетная терапия принесет наибольшую пользу.
KAIST исследователи определили ключевые маркеры, которые могут помочь точно определить пациентов, у которых обязательно возникнет тяжелая реакция на инфекцию COVID-19. Это поможет врачам обеспечить правильное лечение в нужное время, потенциально спасая жизни. Результаты опубликованы в журнале. Границы иммунологии.
Иммунная система людей по-разному реагирует на заражение SARS-CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19, от легкой до тяжелой, опасной для жизни реакции.
Чтобы понять разницу в ответах, профессор Хын Гю Ли и кандидат наук Чан Хён Пак из Высшей школы медицинских наук и инженерии KAIST проанализировали рибонуклеиновые кислоты. кислота (РНК) данные секвенирования, полученные из отдельных клеток дыхательных путей здоровых контролей, а также пациентов с тяжелым и легким заболеванием с COVID-19. Данные были доступны в общедоступной базе данных, ранее опубликованной группой китайских исследователей.
«Наш анализ выявил связь между иммунными клетками, называемыми нейтрофилами, и специальными клеточными рецепторами, которые связываются со стероидным гормоном глюкокортикоидом», – пояснил профессор Ли. «Это открытие можно использовать в качестве биомаркера для прогнозирования тяжести заболевания у пациентов и, таким образом, выбора целевой терапии, которая может помочь лечить их в подходящее время», – добавил он.
Тяжелая болезнь при COVID-19 связана с усиленным иммунным ответом, который приводит к чрезмерному воспалению дыхательных путей. Это состояние, известное как острый респираторный дистресс-синдром (ОРДС), является причиной 70% смертей от смертельных инфекций COVID-19.
Ученые уже знают, что это чрезмерное воспаление связано с повышенным набором нейтрофилов в дыхательные пути, но подробные механизмы этой реакции все еще неясны.
Анализ Ли и Парка показал, что группа иммунных клеток, называемых миелоидными клетками, вырабатывает избыточное количество химикатов, привлекающих нейтрофилы, у тяжелых пациентов, включая цитокин, называемый фактором некроза опухоли (TNF), и хемокин, называемый CXCL8.
Дальнейший анализ РНК нейтрофилов у тяжелобольных пациентов показал, что они менее способны привлекать очень важные Т-клетки, необходимые для атаки на вирус. В то же время нейтрофилы продуцировали слишком много внеклеточных молекул, которые обычно улавливают патогены, но повреждают клетки дыхательных путей при их избытке.
Исследователи также обнаружили, что клетки дыхательных путей у тяжелобольных пациентов не экспрессируют достаточного количества глюкокортикоидных рецепторов. Это коррелировало с повышенной экспрессией CXCL8 и привлечением нейтрофилов.
Глюкокортикоиды, такие как хорошо известный лекарственный препарат дексаметазон, являются противовоспалительными средствами, которые могут сыграть роль в лечении COVID-19. Однако их использование при ранних или легких формах инфекции может подавить необходимые иммунные реакции для борьбы с вирусом. Но если в более тяжелых случаях повреждение дыхательных путей уже произошло, лечение глюкокортикоидами будет неэффективным.
Очень важно знать, кому и когда проводить это лечение. Пациенты с COVID-19, у которых наблюдается сниженная экспрессия рецепторов глюкокортикоидов, повышенная экспрессия CXCL8 и избыточное привлечение нейтрофилов в дыхательные пути, могут получить пользу от лечения глюкокортикоидами для предотвращения повреждения дыхательных путей. Однако необходимы дальнейшие исследования, чтобы подтвердить связь между глюкокортикоидами и нейтрофильным воспалением на уровне белка.
«Наше исследование может послужить трамплином для более точного и надежного лечения COVID-19», – сказал профессор Ли.
Ссылка: «Повторный анализ транскриптома единичных клеток показывает, что ось NR3C1-CXCL8-нейтрофилы определяет тяжесть COVID-19», написано Пак Хен Хен и Ли Хунг Гю, 28 августа 2020 г., Границы иммунологии.
DOI: 10.3389 / fimmu.2020.02145
Эта работа была поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи и проектом Mobile Clinic Module, финансируемым KAIST.