Линии короновируса SARS-CoV-2 российского происхождения: генетическая характеристика и корреляции с клиническими параметрами, тяжестью коронавирусной инфекции

Во время пандемии COVID-19 актуальным является выявление новых белковых и генных мишеней коронавируса (SARS-CoV-2) и организма человека, которые могут оказаться маркерами тяжести и исхода заболевания.
Цель: провести генетический анализ образцов РНК SARS-CoV-2 и установить корреляции генетических показателей и характера SNP с клиническими данными и степенью тяжести инфекции COVID-19.
Материал и методы. В исследование включены образцы вирусной РНК, выделенной от 56 пациентов с инфекцией COVID-19, находившихся на лечении в ГБУЗ «Городская больница № 40» Санкт-Петербурга в период с 18.04.2020 по 31.01.2021 г. Пациентам проводили объективный осмотр с оценкой параметров гемодинамики, дыхательной системы, оценку по шкале NEWS (National Early Warning Score), компьютерную томографию (КТ) органов грудной клетки, лабораторные исследования: клинический анализ крови, определение уровней ферретина, С-реактивного белка (СРБ), интерлейкина-6 (ИЛ-6), лактатдегидрогеназы (ЛДГ), Д-димера, креатинина, глюкозы. У всех пациентов был положительный тест на РНК SARS-CoV-2, выполненный методом полимеразной цепной реакции (ПЦР). SNP (Single Nucleotide Polymorphism) в вирусной РНК идентифицировали через создание библиотек кДНК таргетным секвенированием (MiSeq Illumina). Биоинформационный анализ генома вируса был проведен при помощи вычислительной цепочки viralrecon v2, с последующей аннотацией вариантов утилитам Pangolin и Nextstrain. Визуализация собранных геномов была проведена с помощью программы Integrative Genomics Viewer (IGV). Статистическую обработку данных (описательная статистика, графический анализ взаимосвязей данных из разных таблиц) выполняли с помощью прибора GraphPad на платформе Prism 8.01.
Результаты. Проведен сравнительный анализ частот SNP в геноме вируса в образцах у погибших и выписанных пациентов. Идентифицированы SNP, ассоциированные с риском летального исхода (OR > 1), нейтральные SNP (OR = 1) и протективные SNP (OR < 1). Пациенты были инфицированы 14 линиями SARS-CoV-2, пять из которых (B.1.1.129, B.1.1.407, B.1.1.373, B.1.1.397 и B.1.1.152) имели российское происхождение. Установлены положительные корреляционные зависимости между средним количеством SNP, несинонимичными SNP, SNP в S-белке со степенью дыхательной недостаточности, суммой баллов по шкале NEWS, формой заболевания по КТ, длительностью лечения на искусственной вентиляции легких (ИВЛ), исходом заболевания, уровнями ЛДГ, глюкозы, Д-димера, ферритина, количеством РНК в ПЦР тесте. SNP в S-белке отрицательно коррелируют с уровнем лейкоцитов и нейтрофилов.
Выводы. Результаты позволяют предположить влияние генетических факторов SARS-CoV-2 на степень тяжести течения и риск летального исход

1. Reported Cases and Deaths by Country or Territory. URL: https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries

2. Nguyen T.T., Pathirana P.N., Nguyen T., Nguyen Q.V.H., Bhatti A., Nguyen D.C. et al. Genomic mutations and changes in protein secondary structure and solvent accessibility of SARS-CoV-2 (COVID-19 virus). Sci. Rep. 2021;11(1):3487. DOI: 10.1038/s41598-021-83105-3.

3. Yin C. Genotyping coronavirus SARS-CoV-2: Methods and implications. Genomics. 2020;112(5):3588‒3596. DOI: 10.1016/j.ygeno.2020.04.016.

4. Toovey O.T.R., Harvey K.N., Bird P.W., Tang J.W.W. Introduction of Brazilian SARS-CoV-2 484K.V2 related variants into the UK. J. Infect. 2021;82(5):e23–e24. DOI: 10.1016/j.jinf.2021.01.025.

5. World Health Organization. SARS-CoV-2 Variants. URL: https://www.who.int/csr/don/31-december-2020-sars-cov2-variants/en/

6. Zhang W., Davis B.D., Chen S.S., Sincuir Martinez J.M., Plummer J.T., Vail E. Emergence of a novel SARS-CoV-2 variant in southern California. JAMA. 2021;325(13):1324–1326. DOI: 10.1001/jama.2021.1612.

7. Sabino E.C., Buss L.F., Carvalho M.P.S., Prete C.A. Jr., Crispim M.A.E., Fraiji N.A. et al. Resurgence of COVID-19 in Manaus, Brazil, despite high seroprevalence. Lancet. 2021;397(10273):452–455. DOI: 10.1016/S0140-6736(21)00183-5.

8. PANGO lineages. URL: https://cov-lineages.org/lineage_designation.html

9. Carr E., Bendayan R., Bean D., Stammers M., Wang W., Zhang H. et al. Evaluation and improvement of the National Early Warning Score (NEWS2) for COVID-19: A multi-hospital study. BMC Med. 2021;19(1):23. DOI: 10.1186/s12916-020-01893-3

10. Gene JET RNA Purification Kit. URL: https://www.thermofisher.com/order/catalog/product/K0731

11. Illumina DNA Prep with Enrichment. Reference Guide. URL: https://support.illumina.com/content/dam/illumina-support/documents/documentation/chemistry_documentation/illumina_prep/illumina-dna-prep-with-enrichment-reference-1000000048041-06.pdf

12. Patel H., Varona S., Monzón S., Espinosa-Carrasco J., Heuer M.L., Gabernet G. et al. nf-core/viralrecon: nf-core/viralrecon. Zenodo. 2021. DOI: 10.5281/zenodo.514625.

13. Медицинская статистика. URL: https://medstatistic.ru/calculators/calcodds.html

14. Abe K., Kabe Y., Uchiyama S., Iwasaki Y.W., Ishizu H., Uwamino Y. et al. Pro108Ser mutant of SARS-CoV-2 3CLpro reduces the enzymatic activity and ameliorates COVID-19 severity in Japan. medRxiv. 2020;11(24):20235952. DOI: 10.1101/2020.11.24.20235952.

15. Caccuri F., Zani A., Messali S., Giovanetti M., Bugatti A., Campisi G. et al. A persistently replicating SARS-CoV-2 variant derived from an asymptomatic individual. J. Transl. Med. 2020;18(1):362. DOI: 10.1186/s12967-020-02535-1.

16. Wang R., Chen J., Gao K., Hozumi Y., Yin C., Wei G.W. Analysis of SARS-CoV-2 mutations in the United States suggests presence of four substrains and novel variants. Commun. Biol. 2021;4(1):228. DOI: 10.1038/s42003-021-01754-6.

17. Korber B., Fischer W.M., Gnanakaran S., Yoon H., Theiler J., Abfalterer W. et al. Tracking changes in SARS-CoV-2 spike: Evidence that D614G increases infectivity of the COVID-19 virus. Cell. 2020;182(4):812–827.e19.

18. Shcherbak S.G., Anisenkova A.Y., Mosenko S.V., Glotov O.S., Chernov A.N., Apalko S.V. et al. Basic predictive risk factors for cytokine storms in COVID-19 patients. Front. Immunol. 2021;12:745515. DOI: 10.3389/fi mmu.2021.745515.

19. Myrstad M., Ihle-Hansen H., Tveita A.A., Andersen E.L., Nygård S., Tveit A. et al. National Early Warning Score 2 (NEWS2) on admission predicts severe disease and in-hospital mortality from Covid-19 – a prospective cohort study. Scand. J. Trauma Resusc. Emerg. Med. 2020;28(1):66. DOI: 10.1186/s13049-020-00764-3.

20. King C.S., Sahjwani D., Brown A.W., Feroz S., Cameron P., Osborn E. et al. Outcomes of mechanically ventilated patients with COVID-19 associated respiratory failure. PLoS One. 2020;15(11):e0242651. DOI: 10.1371/journal.pone.0242651.

21. Caricchio R., Gallucci M., Dass C., Zhang X., Gallucci S., Fleece D. et al. Preliminary predictive criteria for COVID-19 cytokine storm. Ann. Rheum. Dis. 2020;0:1–8. DOI: 10.1136/annrheumdis-2020-218323.

22. Yilmaz A., Sabirli R., Seyit M., Ozen M., Oskay A., Cakmak V. et al. Association between laboratory parameters and CT severity in patients infected with Covid-19: A retrospective, observational study. Am. J. Emerg. Med. 2021;42:110–114. DOI: 10.1016/j.ajem.2021.01.040.