Гуморальный иммунный ответ на линейные и конформационные эпитопы SARS-CoV-2 у пациентов с COVID-19

Резюме

Введение. COVID-19, вызванный коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2), распространился по всему миру и кардинально изменил нашу привычную жизнь. Хотя SARS-CoV-2 не обладает высокой летальностью по сравнению с возбудителями других вирусных заболеваний, такими как возбудитель атипичной пневмонии или возбудитель геморрагической лихорадки Эбола, он привел к развитию пандемии и к самому высокому числу смертей от инфекции за последние 20 лет. Основную роль в элиминации вируса из организма играют антитела, направленные против структурных белков SARS-CoV-2, в первую очередь против белка шипа (S-белка).

Цель работы - анализ гуморального иммунного ответа пациентов с COVID-19 на уровне IgG-антител к линейным и конформационным эпитопам основных структурных белков SARS-CoV-2 - нуклеокапсидного (N-белка) и белка шипа (S-белка).

Материал и методы. С помощью иммуноблоттинга и иммуноферментного анализа были определены и проанализированы уровни сывороточных IgG-антител к N- и S-белкам SARS-CoV-2 в 153 образцах сывороток, полученных от пациентов с диагнозом "COVID-19".

Результаты. Выявлены взаимосвязи между значениями коэффициента позитивности (КП) антител к N-белку и RBD-домену S-белка SARS-CoV-2 и возрастом пациента, потребностью пациента в кислороде и артериальной гипертонией. Мы показали: чем больше значение (КП) IgG-антител к RBD-домену S-белка, тем быстрее наступает выздоровление, что подтверждает роль RBD-домена как мишени для протективного иммунного ответа.

Заключение. Проведенное исследование показало, что для понимания течения заболевания COVID-19, прогнозирования развития у пациента пролонгированной формы и возможных осложнений, таких как переход на искусственную вентиляцию легких, необходим не только качественный, но и количественный анализ значений КП IgG-антител к линейным и конформационным эпитопам N- и S-белков SARS-CoV-2.

Ключевые слова:COVID-19; SARS-CoV-2; диагностика; антитела; иммуноглобулины

Для цитирования: Шокина В.А., Матюшкина Д.С., Кривонос Д.В., Манувера В.А., Широков Д.А., Харлампиева Д.Д., Лазарев В.Н., Павленко А.В., Ильина E.Н., Румянцев А.Г., Румянцев С.А., Иванов К.П., Хромова П.А., Баклаушев В.П., Корицкий А.В., Куропаткин В.А., Москалева Е.В., Огарков О.Б., Орлова Е.А., Петрова А.Г., Поженько Н.С., Пушкарь Д.Ю., Колонтарев К.Б., Колышкина Н.А., Рычкова Л.В., Самойлов А.С., Синьков В.В., Соловьева С.В., Троицкий А.В., Удалов Ю.Д., Юсубалиева Г.М., Говорун В.М. Гуморальный иммунный ответ на линейные и конформационные эпитопы SARS-CoV-2 у пациентов с COVID-19. Иммунология. 2023; 44 (1): 38-52. DOI: https://doi.org/10.33029/0206-4952-2023-44-1-38-52

Финансирование. Работа выполнена при поддержке государственного задания № 122030900051-9 Роспотребнадзора "Создание отраслевой платформы для оценки протективности антигенов и потенциальных вакцинных препаратов".

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов. Концепция и дизайн исследования - Говорун В.М., Матюшкина Д.С.; постановка экспериментов - Шокина В.А., Манувера В.А., Широков Д.А., Харлампиева Д.Д., Лазарев В.Н.; сбор биологических образцов - Павленко А.В., Ильина E.Н., Румянцев А.Г., Румянцев С.А., Иванов К.П., Хромова П.А., Баклаушев В.П., Корицкий А.В., Куропаткин В.А., Москалева Е.В., Огарков О.Б., Орлова Е.А., Петрова А.Г., Поженько Н.С., Пушкарь Д.Ю., Колонтарев К.Б., Колышкина Н.А., Рычкова Л.В., Самойлов А.С., Синьков В.В., Соловьева С.В., Троицкий А.В., Удалов Ю.Д., Юсубалиева Г.М.; статистическая обработка - Кривонос Д.В.; написание текста, редактирование - Шокина В.А., Матюшкина Д.С.; окончательный вариант и целостность текста - Матюшкина Д.С.

Введение

В конце 2019 г. мир столкнулся с новым инфекционным агентом - коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома-2 (SARS-CoV-2). Вызываемое им заболевание получило обозначение COVID-19. В марте 2020 г. Всемирной организацией здравоохранения была объявлена пандемия COVID-19.

По состоянию на январь 2023 г. в мире COVID-19 диагностирован у более чем 667,9 млн человек, более 6,7 млн человек умерли (https://coronavirus.jhu.edu/map.html).

Степень тяжести заболевания COVID-19 варьирует от бессимптомной и легкой степени до тяжелого течения с дальнейшим смертельным исходом. Хотя статистика показывает меньшую летальность при COVID-19 по сравнению с другими опасными инфекционными заболеваниями [1], переболевшие пациенты с COVID-19 встречаются с длительными тяжелыми последствиями данной болезни, симптомы которых объединяет новый термин - постковидный синдром. Самые частые симптомы постковидного синдрома - одышка, усталость, сердечные осложнения, нарушение функции легких, реже аутоиммунные реакции вследствие чрезмерного иммунного ответа, инсульт и др. [2, 3].

Мультисистемный воспалительный синдром (МВС), который может проявляться как во время инфекции, вызванной SARS-CoV-2, так и после нее, хоть и является редким, затрагивает сразу несколько органов, включая сердце, легкие, почки и головной мозг [4]. Показано, что МВС чаще встречается у детей, чем у взрослых [5]. Исследователи и врачи пытаются выявить маркеры - предикторы развития тяжелого течения COVID-19 [6], но это направление все равно нуждается в дальнейших исследованиях.

SARS-CoV-2 представляет собой оболочечный вирус с несегментированным одноцепочечным РНК-геномом [7], являющийся членом семейства Coronaviridae (CoV). Геном коронавирусов составляет примерно 26-32 т.п.н., и они являются самыми крупными из известных в настоящее время РНК-вирусов.

В геноме SARS-CoV-2 содержатся гены, кодирующие 4 основных структурных белка - белок шипа (S), белок оболочки (E), мембранный белок (M) и белок нуклеокапсида (N), а также 15 неструктурных белков (NSP1-10, NSP12-16) и 8 вспомогательных белков [7].

S-белок, который состоит из двух субъединиц - S1 и S2, играет важную роль в проникновении коронавируса в клетки хозяина для дальнейшей репликации. В состав S1-субъединицы входят внеклеточный N-концевой домен (NTD) и рецептор-связывающий домен (RBD). S2-субъединица состоит из пептида слияния (FP), гептадных повторов HR1 и HR2, трансмембранного домена (TMD) и короткого внутриклеточного C-концевого домена (CMD) [8]. RBD-домен S-белка коронавируса связывается с рецептором - ангиотензин-превращающим ферментом 2-го типа (ACE2) на поверхности клеток хозяина, способствуя прикреплению вируса, а S2 обеспечивает слияние и проникновение вируса в клетку. N-белок вируса SARS-CoV-2 необходим для упаковки РНК и сборки нуклеокапсида вируса.

Хотя большинство антител у пациентов с COVID-19 направлены против N-белка, они не являются нейтрализующими по сравнению с антителами, направленными против S-белка [9, 10]. N-белок, а также RBD- и S2-домены S-белка являются важными молекулами для осуществления жизненного цикла SARS-CoV-2 и проявляют себя в качестве сильных иммуногенов.

Цель настоящего исследования - анализ содержания сывороточных IgG-антител к линейным и конформационным эпитопам основных структурных белков (N-белка и S-белка) SARS-CoV-2 у пациентов с COVID-19.

По результатам данной работы с помощью иммуноферментного анализа и вестерн-блоттинга была охарактеризована российская выборка пациентов, находящихся в стационаре с диагнозом "COVID-19", и найдена зависимость между значениями коэффициента позитивности (КП) антител к линейным и конформационным антигенам структурных белков коронавируса (N-белку, RBD- и S2-доменам S-белка) и клинической картиной заболевания.

Определение зависимости между симптомами, наблюдаемыми у пациентов, и наличием антител против линейных и конформационных антигенов разных структурных белков SARS-CoV-2 потенциально может послужить основой для профессиональных и клинических рекомендаций в отношении требований к вакцинации и прогнозированию течения заболевания у пациентов с COVID-19.

Материал и методы

Участники исследования. Исследование проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации "Этические принципы проведения научных медицинских исследований с участием человека" (WMA Declaration of Helsinki - Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects, 2013) и действующими в Российской Федерации нормативными документами, регламентирующими порядок проведения исследований с привлечением добровольцев. От участников исследования получено добровольное информированное согласие. Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФГБУ "Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины Федерального медико-биологического агентства" (протокол № 2020/07).

В данной работе представлены результаты обследования 153 пациентов с COVID-19. Диагноз "COVID-19" верифицировали по положительному ПЦР-тесту на РНК SARS-CoV-2 и наличию поражения легких, выявленному с помощью компьютерной томографии (КТ).

У каждого пациента с COVID-19 сбор образцов сыворотки проводили в 4 временные точки. Точка первая (t1) - при поступлении в стационар (в среднем это был 10-12-й день от начала заболевания); точка вторая (t2) - через 48 ч после поступления в стационар; точка третья (t3) - через 7 дней после поступления в стационар; четвертая точка (t7) - день выписки из стационара. Все результаты по анализу различий между группами проводили для точки t7.

Сыворотки пациентов с COVID-19 получали в больнице ФГБУ РАН (г. Троицк), клинике ФГБНУ НЦ ПЗСРЧ (г. Иркутск), ФГБУ ФНКЦ ФМБА России (г. Москва), ФГБУ ГНЦ ФМБЦ им. А.И. Бурназяна ФМБА России (г. Москва) и ГКБ им. С.И. Спасокукоцкого (г. Москва). При сборе сыворотку аликвотировали и хранили при температуре -80 оС.

Получение рекомбинантных вирусных белков. Плазмиды для экспрессии в эукариотической системе белков SARS-Cov-2 (N-белка, RBD- и S2-доменов S-белка) были любезно предоставлены Дэвидом Гордоном [11].

Для выделения целевых белков собирали трансфецированные клетки Expi293 c площади 75 см2 (использовали Cell dissociation buffer enzyme-free Hanks’ based, Gibco, Life technologies, США) и 15 мл культуральной среды. Полученную суспензию обрабатывали ультразвуком (Branson Sonifier 250, VWR Scientific, Канада, Duty cycle 90, output 4, 15 пульсов). Центрифугировали при 11 000 g 5 мин при 4 °С. К осветленному лизату добавляли 100 мкл подготовленного сорбента Ni Sepharose High Performance (GE Healthcare, США), инкубировали 15 мин при комнатной температуре, периодически помешивая. Белки элюировали с помощью буфера с 8 М мочевиной, 20 мМ Трис-HCl, 500 мМ NaCl, 500 мМ имидазолом, pH = 7,5. Центрифугировали при 1000 g 1 мин, 4 °С. Супернатант, содержащий целевые белки, переносили в новые пробирки. Выделенные белки анализировали при помощи электрофореза в полиакриламидном геле в денатурирующих условиях.

Иммуноферментный анализ. Уровень IgG-антител в образцах сыворотки крови пациентов с COVID-19 определяли с помощью иммуноферментного анализа (ИФА) "SARS-CoV-2 IgG" (НПФ "Литех", Россия) и "SARS-CoV-2-IgG-ИФА" ("Центр инноваций биотехнологии Аллель", Россия). Непрямой ИФА выполняли согласно инструкции производителя. В работе использовали коммерческие наборы, включающие 96-луночные планшеты с сорбированными рекомбинантными N-белком, S2- или RBD-доменом S-белка SARS-CoV-2. В каждую лунку добавляли раствор для разведения сыворотки и сыворотку от пациента с COVID-19 в разведении 1 : 11, а затем инкубировали при 37 °С в течение 30 мин. Лунки с образцами промывали 5 раз промывочным буфером. После промывки добавляли 100 мкл конъюгата (моноклональные антитела к IgG человека, конъюгированные с пероксидазой хрена, GE Healthcare, США) и инкубировали при 37 °С в течение 30 мин, после чего добавляли тетраметилбензидин гидрохлорид в объеме 100 мкл и инкубировали при 37 °С в течение 10 мин в темноте. После этого в каждую лунку добавляли по 100 мкл стоп-раствора и сразу же измеряли оптическую плотность (ОП) лунок с образцами при 450 и 620-650 нм.

Расчет ОПкрит = ОП (K-)среднее + 0,2, где ОП (K-)среднее - среднее значение оптической плотности отрицательного контроля (K-) по двум лункам.

Результат анализа был представлен коэффициентом позитивности (КП):

КП = ОПобразца / ОПкрит.

Результат анализа был положительным при КП >1,1 и отрицательным при КП < 0,9. КП в пределах 0,9-1,1 считается пограничным результатом.

Вестерн-блот-анализ. Структурные рекомбинантные белки (N, RBD, S2) SARS-CoV-2 растворяли в буфере Лэммли для нанесения образцов (BioRad, страна) и разделяли в денатурирующих условиях с помощью одномерного белкового электрофореза в полиакриламидном геле с добавлением додецилсульфата натрия (1D SDS-ПААГ, 10 % ПААГ, гели длиной 7 см.

Гель переносили на предварительно активированную 100 % метанолом поливинилиденфторидную (ПВДФ) мембрану (Amersham Hybond P 0,45 PVDF, GE Healthcare Life Sciences, США) при постоянной силе тока 100 мА. Мембрану блокировали фосфатным буфером, содержащим 0,05 % Твин-20 и 3 % обезжиренного молока (Blotting-Grade Blocker, Bio-Rad, США) при 4 oC в течение ночи.

Образцы сыворотки, полученные от пациентов, разводили 1 : 50 и инкубировали с мембранами при комнатной температуре в течение 1 ч. После отмывки мембраны от несвязавшихся антител ее инкубировали с козьими антителами против IgG человека, конъюгированными с пероксидазой хрена (Millipore, США) в разведении 1 : 50 000 и инкубировали при комнатной температуре в течение 1 ч.

Детектирование связавшихся с первичными антителами белковых полос проводили с помощью детектирующего буфера (ECL Plus Western Blotting Detection System, GE Healthcare, США) и прибора ChemiDoc XRS+(BioRad, США). При детекции сигнала на каждой мембране хемилюминесцентный сигнал получали при одинаковом времени экспозиции. Наличие сигнала определяли с помощью программы Quantity One 1-D Analysis Software. Если детектируемый сигнал выше уровня фона, он автоматически считывается программой как положительный "+", в противном случае - как отрицательный "-".

Статистический анализ. Для оценки статистической значимости различий между возрастными группами по проценту поражения легких и по значениям КП антител к N-белку и RBD-домену S-белка использовали непараметрический тест Краскела-Уоллиса, для попарного сравнения - тест U-критерия Манна-Уитни с поправкой на множественное тестирование Бенджамини-Хохбега.

Оценка различий между группами курящих и некурящих людей по значениям КП антител к конформационным и линейным формам белков N, S2, RBD проводилась с помощью точного теста Фишера. Для оценки различий между группами по значениям КП антител в разных временных точках использовали односторонний дисперсионный анализ (one way ANOVA) с поправкой на множественное сравнение Бенджамини-Хохберга. В остальных случаях оценки значимость между группами оценивали с использованием U-критерия Манна-Уитни. Все графики построены с помощью библиотек Seaborn и Matplotlib в Python 3.

Результаты

В первую очередь исследуемая выборка (n = 153) была охарактеризована по основным демографическим признакам (пол и возраст) (рис. 1).

Кроме того, был проведен анализ на наличие взаимосвязи между поражением легочной ткани и возрастом пациентов с COVID-19 (рис. 2А). Были определены значимые различия между возрастными группами (20-39 лет) и (60-90 лет), p = 0,01, а также между группами (20-39 лет) и (40-59 лет), p = 0,03, в связи с чем можно сделать вывод, что у пациентов в возрастной группе от 20 до 39 лет при поступлении в стационар процент поражения легочной ткани был ниже по сравнению с пациентами от 40 до 90 лет.

Различия значений КП IgG-антител к N-белку между возрастными группами пациентов с COVID-19 были статистически недостоверны (p = 0,36) (рис. 2Б). По результатам ИФА были выявлены различия между группами в уровне антител к RBD-домену S-белка с возрастом пациента (рис. 2В). Были определены значимые различия между возрастными группами 20-39 и 60-90 лет, p = 0,04. Таким образом, чем выше возраст пациента, тем выше титр антител к RBD-домену S-белка. Кроме того, мы обнаружили зависимость между значениями КП IgG-антител к N-белку и RBD-домену S-белка и потребностью пациентов в кислороде (рис. 3): чем выше значения КП, тем чаще пациенты нуждались в дополнительной оксигенации.

Время пребывания пациентов с COVID-19 в стационаре ГКБ им. С.И. Спасокукоцкого от момента поступления до выписки варьировало от 3 до 21 дня. Мы проанализировали значения КП антител, связывающих RBD-домен S-белка, из сывороток пациентов с COVID-19 на момент выписки (t7). По результатам ИФА была выявлена зависимость значений КП антител, связывающих RBD-домен S-белка, от количества дней, которые пациент с COVID-19 провел в стационаре (рис. 4А).

Чем выше уровень IgG против RBD-домена S-белка, тем быстрее наступает выздоровление. Это связано с тем, что именно RBD-домен S-белка вируса SARS-CoV-2 непосредственно участвует в прикреплении вируса к клетке хозяина, а нейтрализующие антитела, направленные на RBD-домен S-белка, блокируют связывание вируса, не давая ему возможности продолжить свой жизненный цикл [11].

В рамках одной больницы мы имели данные пациентов 1-й (весна 2020 г.) и 2-й (осень 2020 г.) волн пандемии COVID-19. Мы обнаружили, что значение КП IgG-антител к RBD-домену S-белка было меньше у пациентов 1-й волны пандемии по сравнению со 2-й волной. Это может быть связано с тем, что во время 2-й волны пациенты могли ранее переболеть COVID-19 или сделать прививку против этого заболевания. Более того, 2-я волна пандемии была вызвана дельта-вариантом коронавируса, который был более контагиозным, чем вариант, вызвавший 1-ю волну заболеваемости. Данные факторы могли служить причинами более выраженного гуморального иммунного ответа.

Значимых соответствий между антителами, направленными только против линейных эпитопов белков SARS-CoV-2, и тяжестью течения заболевания, а также процентом поражения ткани легких пациентов не обнаружено. Однако определена взаимосвязь с результатами, полученными с помощью ИФА: чем выше значение КП IgG-антител к RBD- и S2-доменам S-белка и к N-белку, тем чаще у пациентов с COVID-19 при выписке были обнаружены антитела против линейных эпитопов структурных белков вируса (рис. 5). Отчасти это может быть связано с тем, что с помощью ИФА могут детектироваться антитела и к линейным эпитопам.

Нам не удалось обнаружить статистически значимых различий между значениями КП антител и сопутствующими заболеваниями пациентов, такими как ожирение, сахарный диабет и др. (см. табл.). Однако мы обнаружили, что у курящих пациентов с COVID-19 уровень IgG к RBD-домену S-белка достоверно ниже, чем у некурящих (рис. 6В). Помимо этого, значения КП IgG-антител к RBD-домену S-белка и к N-белку, был выше у пациентов с COVID-19, имеющих также артериальную гипертонию (рис. 6А, Б).

Чтобы проследить динамику уровней IgG-антител к структурным белкам SARS-CoV-2, нами были отобраны 33 пациента, у которых образцы сыворотки была собрана на всех четырех временны́х точках. Медиана значений КП антител к структурным белкам SARS-CoV-2 показывает, что значение КП IgG-антител выходит на плато через 7 дней (t3) после госпитализации и не снижается на момент выписки (t7), при этом у пациентов с COVID-19 наибольшее значение КП наблюдается для IgG-антител к N-белку, ниже - для IgG-антител к S2-домену S-белка, а меньше всего - для IgG-антител к RBD-домену S-белка (рис. 7).

Обсуждение

Последствия пандемии COVID-19 показали, что важно не только элиминировать возбудителя из организма, но и наиболее корректно прогнозировать течение уже развившегося заболевания для выбора наиболее правильной тактики лечения и ведения пациентов. В связи с этим нами был проведен анализ гуморального иммунного ответа пациентов с COVID-19 на линейные и конформационные эпитопы вирусных белков с помощью ИФА и вестерн-блоттинга.

Большему риску осложнений и тяжелому течению COVID-19 подвержены пациенты пожилого возраста [12, 13]. Действительно, повреждение легочной ткани выше у старшего поколения (см. рис. 2A). По результатам ИФА выявлена взаимосвязь между значениями КП IgG-антител к RBD-домену S-белка и возрастом пациента (см. рис. 2В), пациенты с COVID-19 от 40 лет имели КП IgG-антител к RBD-домену S-белка выше, чем пациенты 20-39 лет. С возрастом интенсивность иммунных реакций снижается, процесс распознавания собственных и чужеродных антигенов становится менее точным, в связи с этим у пожилых людей могут накапливаться антитела, не оказывающие положительного эффекта на нейтрализацию вируса. Интересно, что пациенты, которые нуждались в дополнительном кислороде при поступлении в стационар, на момент выписки из стационара имели КП антител к N-белку и RBD-домену S-белка выше по сравнению с теми, кто не нуждался в дотации кислорода (рис. 3).

Показано, что курение сигарет повышает риск сердечно-сосудистых заболеваний и развития инфекционных респираторных заболеваний. У курящих пациентов с COVID-19 показана более высокая вирусная нагрузка в организме по сравнению с некурящими пациентами [14]. Это связывают с тем, что у курящих людей увеличивается экспрессия ACE2-рецептора и TMPRSS2, однако полученные данные подвергаются критике [15]. В нашем исследовании также выявлена зависимость между низкими значениями КП IgG-антител к RBD-домену S-белка и курением табачной продукции (см. рис. 6В). Поскольку антитела против RBD-домена S-белка в основном являются вирус-нейтрализующими, курение может считаться существенным неблагоприятным фактором течения COVID-19.

В исследуемой выборке выявлена зависимость между значениями КП IgG-антител к N-белку и RBD-домену S-белка и наличием у пациента артериальной гипертонии (см. рис. 6А, Б). Текущие клинические данные свидетельствуют о том, что у пациентов с COVID-19 артериальная гипертония является одним из наиболее частых сердечно-сосудистых сопутствующих заболеваний, которое способствует неблагоприятному прогнозу при COVID-19, однако вызывающий такой исход механизм пока плохо изучен [16].

Заключение

В связи с полученными результатами можно сделать вывод, что для понимания течения COVID-19, прогнозирования развития у пациента пролонгированной формы и возможных осложнений, таких как переход на искусственную вентиляцию легких, необходим не только качественный, но и количественный анализ КП IgG-антител к N-белку и доменам S-белка SARS-CoV-2. Кроме того, более полную картину может дать информация о наличии антител не только к конформационным, но и к линейным эпитопам антигенов.

Литература

1. Wilder-Smith A. COVID-19 in comparison with other emerging viral diseases: risk of geographic spread via travel. Trop Dis Travel Med Vaccines. 2021; 7 (3): 1-11. DOI: https://www.doi.org/10.1186/s40794-020-00129-9

2. Zhao Y., Yang C., An X., Xiong Y., Shang Y., He J., Qiu Y., Zhang N., Huang L., Jia J., Xu Q., Zhang L., Zhao J., Pei G., Luo H., Wang J., Li Q., Gao Y., Xu A. Follow-up study on COVID-19 survivors one year after discharge from hospital. Int J Infect Dis. 2021; 112: 173-82. DOI: https://www.doi.org/10.1016/j.ijid.2021.09.017

3. Çil B., Kabak M. Persistent Post-COVID Symptoms and the Related Factors. Turk Thorac J. 2022; 23 (1): 6-10. DOI: https://www.doi.org/10.5152/TurkThoracJ.2022.21112

4. Османов И.М., Хегай И.М., Трунина И.И., Чеботарева Т.А., Чебуркин А.А., Шумилов П.В. Иммунопатогенез мультисистемного воспалительного синдрома, связанного с COVID-19, у детей. Иммунология. 2022; 43 (1): 217-23. DOI: https://www.doi.org/10.33029/0206-4952-2022-43-1-217-223

5. Bayram Y.E., Yildiz-Sevgi D., Yavuz A., Cancetin M., Yavuz Gurler M. Management skin manifestation of multisystem inflammatory syndrome associated with SARS-CoV-2. Virology J. 2022; 19 (1): 1-9. DOI: 10.1186/s12985-021-01736-4

6. Сизякина Л.П., Закурская В.Я., Скрипкина Н.А., Антонова Е.А. Уровень ферритина как предиктор тяжелого течения COVID-19. Иммунология. 2021; 42 (5): 518-25. DOI: https://www.doi.org/10.33029/0206-4952-2021-42-4-518-525

7. Su S., Wong G., Shi W., Liu J., Lai A., Zhou J., Liu W., Bi Y., Gao G.F. Epidemiology, genetic recombination, and pathogenesis of coronaviruses. Trends Microbiol. 2016; 24 (6): 490-502. DOI: 10.1016/j.tim.2016.03.003

8. Бруякин С.Д., Макаревич Д.А. Структурные белки коронавируса SARS-CoV-2: роль, иммуногенность, суперантигенные свойства и возможности использования для терапевтических целей. Вестник ВолгГМУ. 2021; 2 (78): 18-27. DOI: https://www.doi.org/10.19163/1994-9480-2021-2(78)-18-27

9. Takahashi M., Ai T., Sinozuka K., Baba Y., Igawa G., Nojiri S., Yamamoto T., Yuri M., Takei S., Saito K., Horiuchi Y., Kanno T., Tobiume M., Khasawneh A., Paran F., Hiki M., Wakita M., Miida T., Suzuki T., Okuzawa A., Takahashi K., Naito T., Tabe Y. Activation of SARS-CoV-2 neutralizing antibody is slower than elevation of spike-specific IgG, IgM, and nucleocapsid-specific IgG antibodies. Scientific Reports. 2022; 12 (1): 1-10. DOI: https://www.doi.org/10.1038/s41598-022-19073-z

10. Piccoli L., Park Y.J., Tortorici M.A., Czudnochowski N., Walls A.C., Beltramello M., Silacci-Fregni C., Pinto D., Rosen L.E., Bowen J.E., Acton O.J., Jaconi S., Guarino B., Minola A., Zatta F., Sprugasci N., Bassi J., Peter A., De Marco A., Nix J.C., Mele F., Jovic S., Rodriguez B.F., Gupta S.V., Jin F., Piumatti G., Lo Presti G., Pellanda A.F., Biggiogero M., Tarkowski M., Pizzuto M.S., Cameroni E., Havenar-Daughton C., Smithey M., Hong D., Lepori V., Albanese E., Ceschi A., Bernasconi E., Elzi L., Ferrari P., Garzoni C., Riva A., Snell G., Sallusto F., Fink K., Virgin H.W., Lanzavecchia A., Corti D., Veesler D. Mapping neutralizing and immunodominant sites on the SARS-CoV-2 spike receptor-binding domain by structure-guided high-resolution serology. Cell. 2020; 183 (4): 1024-42. DOI: https://www.doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.037

11. Gordon D.E., Jang G.M., Bouhaddou M., Xu J., Obernier K., White K.M., O’Meara M.J., Rezelj V.V., Guo J.Z., Swaney D.L., Tummino T.A., Hüttenhain R., Kaake R.M., Richards A.L., Tutuncuoglu B., Foussard H., Batra J., Haas K., Modak M., Kim M., Haas P., Polacco B.J., Braberg H., Fabius J.M., Eckhardt M., Soucheray M., Bennett M.J., Cakir M., McGregor M.J., Li Q., Meyer B., Roesch F., Vallet T., Kain A., Miorin L., Moreno E., Naing Z. Z., Zhou Y., Peng S., Shi Y., Zhang Z., Shen W., Kirby I.T., Melnyk J.E., Chorba J.S., Lou K., Dai S.A., Barrio-Hernandez I., Memon D., Hernandez-Armenta C., Lyu J., Mathy C.P., Perica T., Bharath Pilla K., Ganesan S.J., Saltzberg D.J., Rakesh R., Liu X., Rosenthal S.B., Calviello L., Venkataramanan S., Liboy-Lugo J., Lin Y., Huang X., Liu Y., Wankowicz S.A., Bohn M., Safari M., Ugur F.S., Koh C., Savar N.S., Tran Q.D., Shengjuler D., Fletcher S.J., O’Neal M. C, Cai Y., Chang J.C., Broadhurst D.J., Klippsten S., Sharp P.P., Wenzell N.A., KuzuogluOzturk D., Wang H., Trenker R., Young J.M., Cavero D.A., Hiatt J., Roth T.L., Rathore U., Subramanian A., Noack J., Hubert M., Stroud R. M., Frankel A.D., Rosenberg O.S., Verba K.A., Agard D.A., Ott M., Emerman M., Jura N., Zastrow M., Verdin E., Ashworth A., Schwartz O., Enfert C., Mukherjee S., Jacobson M., Malik H.S., Fujimori D.G., Ideker T., Craik C.S., Floor S.N., Fraser J.S., Gross J.D., Sali A., Roth B.L., Ruggero D., Taunton J., Kortemme T., Beltrao P., Vignuzzi M., García-Sastre A., Shokat K.M., Shoichet B.K., Krogan N.J. A SARS-CoV-2 protein interaction map reveals targets for drug repurposing. Nature. 2020; 583 (7816): 459-68. DOI: https://www.doi.org/10.1038/s41586-020-2286-9

12. Zhang H., Wu Y., He Y., Liu X., Liu M., Tang Y., Li X., Yang G., Liang G., Xu S., Wang M., Wang W. Age-related risk factors and complications of patients with COVID-1 https://www.doi.org/9: a population-based retrospective study. Front Med. 2022; (8): 1-12. DOI: https://www.doi.org/10.3389/fmed.2021.757459

13. Андреев А.И., Андреев И.В., Нечай К.О., Есаулова Д.Р., Баклакова О.С., Вечорко В.И., Шиловский И.П., Кофиади И.А., Гудима Г.О., Мартынов А.И., Смирнов В.В., Кудлай Д.А., Хаитов М.Р. Взаимосвязь между возрастом и напряженностью поствакцинального гуморального иммунного ответа у лиц, ранее переболевших COVID-19. Иммунология. 2022; 43 (5): 583-92. DOI: https://www.doi.org/10.33029/0206-4952-2022-43-5-583-592

14. Nakayama T., Lee I.T., Jiang S., Matter M.S., Yan C.H., Overdevest J.B., Wu C.T., Goltsev Y., Shih L.C., Liao C.K., Zhu B., Bai Y., Lidsky P., Xiao Y., Zarabanda D., Yang A., Easwaran M., Schürch C.M., Chu P., Chen H., Stalder A.K., McIlwain D.R., Borchard N.A., Gall P.A., Dholakia S.S., Le W., Xu L., Tai C.J., Yeh T.H., Erickson-Direnzo E., Duran J.M., Mertz K.D., Hwang P.H., Haslbauer J.D., Jackson P.K., Menter T., Andino R., Canoll P.D., DeConde A.S., Patel Z.M., Tzankov A., Nolan G.P., Nayak J.V. Determinants of SARS-CoV-2 entry and replication in airway mucosal tissue and susceptibility in smokers. Cell Rep Med. 2021; 2 (10): 1-21. DOI: https://www.doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100421

15. Paleiron N., Mayet A., Marbac V., Perisse A., Barazzutti H., Brocq F.X., Janvier F., Dautzenberg B., Bylicki O. Impact of tobacco smoking on the risk of COVID-19: a large-scale retrospective cohort study. Nicotine Tob Res. 2021; 23 (8): 1398-404. DOI: https://www.doi.org/10.1093/ntr/ntab004

16. Kamyshnyi A., Krynytska I., Matskevych V., Marushchak M., Lushchak O. Arterial hypertension as a risk comorbidity associated with COVID-19 pathology. Int J Hypertens. 2020; 1-7. DOI: https://www.doi.org/10.1155/2020/8019360

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)


Журналы «ГЭОТАР-Медиа»