Jedan od ključnih mehanizama koje ljudsko tijelo koristi u borbi protiv virusa su T-stanice. Predstavljanje virusnih peptida na površini zaražene stanice predstavlja pozornicu za razvoj staničnog imuniteta, nakon koje slijedi aktivacija T-limfocita, koji počinju ubijati zaražene stanice.
Sposobnost predstavljanja virusnih peptida na površini stanice uvelike je određena genetikom. U ljudskim stanicama molekule ljudskog leukocita antigena klase I (HLA-I) odgovorne su za predstavljanje navedenih virusnih peptida.
Taj set od šest molekula jedinstven je kod svakog pojedinog čovjeka i svaki ih pojedinac nasljeđuje od roditelja. Drugim riječima rečeno, ako set tih alela dobro otkriva virus, onda imunološke stanice mogu brzo pronaći i uništiti zaražene stanice. No ako pojedinac ima set alela koji loše otkriva virus, vjerojatnost da će razviti teži oblik bolesti je izgledniji.
Znanstvenici Maxim Škurnikov, Stepan Nersisijan, Alexei Galatenko i Alexander Tonevitski iz Visoke ekonomske škole (HSE) Sveučilišta u Moskvi, zajedno s kolegama s Ruskog nacionalnog medicinskog Sveučilišta Pirogov i kliničkog bolničkog centra Filatov, Tatjanom Jankevič, Ivanom Gordeevim i Valerijem Večorkom, proučavali su interakciju između HLA-I genotipa i težine bolesti COVID-19 kod pacijenata.
Koristeći strojno učenje napravili su model koji pruža integralnu procjenu moguće snage reakcija T-stanica na COVID-19. Ako je set HLA-I alela omogućio efektivno predstavljanje SARS-CoV-2 virusnih peptida, kod takvih bi pojedinaca rizik od težak oblika bolesti bio nizak, dok bi kod pojedinaca s manjom sposobnošću prezentacije virusnih peptida rizik bio veći.
Kako bi potvrdili svoj model, analizirali su genotipe više od 100 pacijenata koji su oboljeli od COVID-19 i 400 zdravih osoba (kontrolna grupa). Ispostavilo se da njihov model učinkovito predviđa razinu rizika od razvoja teškog oblika bolesti COVID-19.
Osim korištenja modela na populaciji u Moskvi, ruski su znanstvenici koristili svoj model i na uzorcima pacijenata iz Madrida u Španjolskoj. Visoka preciznost predviđanja je potvrđena i kod tih neovisnih uzoraka iz Španjolske, odnosno model je potvrdio da pacijenti kod kojih je otkriven veći rizik od razvoja teškog oblika COVID-19, zapravo i imaju teži oblik te bolesti, dok je predviđanje rizika potvrdilo manji rizik kod pacijenata s blažim oblikom COVID-19.
Tonevitski, jedan od autora studije, ističe i da njihov model pomaže u procjeni kako određene mutacije bolesti COVID-19 mogu utjecati na razvoj T-staničnog imuniteta na virus.
Primjerice, moći ćemo otkriti skupine pacijenata za koje zaraza novim varijantama virusa SARS-CoV-2 može dovesti do težeg oblika bolesti, istaknuo je Tonevitski.
Izvor: EurekAlert
