معلومة

مستضدات الدم والاستجابة المناعية

مستضدات الدم والاستجابة المناعية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في كتابي المدرسي ، يتم كتابة تعريف المستضد على النحو التالي:

مولد المضاد: مادة يتعرف عليها الجسم على أنها غريبة ويمكن أن تثير استجابة مناعية

لقد أربكتني الصورة التالية أيضًا لأنها تنص على أنه ، على سبيل المثال ، الشخص الذي يحمل فصيلة الدم A لديه مستضدات A

ومع ذلك ، ألا يشير هذا البيان والصورة إلى أن المستضدات الموجودة على سطح خلايا الدم لدينا غريبة؟ مما يعني أن أجسامنا المضادة تهاجم دمائنا وهو ما لا يحدث؟

أم أن المواد الموجودة على سطح خلايا الدم (مستضدات A و / و B ، بدون مستضدات) يتم التعرف عليها كمستضدات فقط عندما تتوافق مع الأجسام المضادة في الجسم؟

بمعنى آخر ، إذا كنت من فصيلة الدم A ، فإن الجزيئات الوردية الموجودة على سطح دمي لا يشار إليها على أنها مستضدات لأنها ليست غريبة ، ولكن يشار إلى الجزيئات الخضراء الموجودة على سطح المجموعة B بالمستضدات لأنها هل هي اجنبية؟


تكمن المشكلة جزئيًا في تعريف Antigen الذي اقتبسته. إنه يشير إلى "الجسد" الذي يقودك إلى افتراض أنه جسم معين - جسمك. أنا متأكد من وجود تعريفات أفضل ، ولكن بمجرد أخذ هذا التعريف ، سأقوم بتعديله إلى: "مادة يمكن ان يكون معترف بها على أنها أجنبية وتثير استجابة مناعية في كائن حي ".

مع هذا التعريف ، الذي هو في الواقع كيفية التفكير في المستضدات ، لا يلزم أن يكون مستضد معين مستضدًا في كل كائن حي يتم تقديمه إليه. تلك الكائنات الحية أو الأفراد الذين يظهر لهم المستضد كـ "ذاتي" لن يتعرفوا عليه على أنه غريب لأنه "متسامح" معه (على سبيل المثال من خلال الآليات التي تقضي على الخلايا القادرة على إنتاج أجسام مضادة ضد المستضد الذاتي). لكن لا يزال يشار إليه على أنه مستضد.

لذا فإن فهمك للموقف صحيح ، لكن فهم استخدام المصطلحات ليس كذلك. حتى إذا كنت تنتمي إلى فصيلة الدم A ، وبالتالي لن تصنع استجابة مناعية للنقط الوردية في الصورة عند نقلها بدم المجموعة A ، فلا يزال يشار إليها على أنها مستضدات لأنها تحفز الاستجابة المناعية عند نقلها إلى شخص فصيلة الدم ب.

إذا كنت ترغب في التحدث عن حقيقة أن المستضد الموجود في الدم من النوع A لا يثير استجابة مناعية عند نقله إلى الأشخاص الذين لديهم فصيلة الدم A ، فيمكنك أن تقول: منقول إلى أشخاص من فصيلة الدم "أ".

حاشية على المصطلحات

تتيح لنا المصطلحات العلمية وصف الأشياء بدقة. مع زيادة فهمنا ، قد تحتاج المصطلحات إلى التطور للسماح لنا بالتمييز بين الأشياء التي لم نكن ندركها من قبل. تمت صياغة كلمة "مستضد" في أواخر القرن التاسع عشر ، قبل أن يُعرف أي شيء عن بنية الأجسام المضادة ، وتم تعريفها من حيث الاستجابة المناعية كما لوحظ. تطور التعريف في بعض الجهات ليشمل فكرة الارتباط بجسم مضاد أو خلية T (انظر على سبيل المثال تعريف Merriam-Webster).

ومع ذلك ، فإن هذا التعريف الموسع يثير مشكلة المصطلحات التي يجب استخدامها إذا كان هناك شيء يرتبط بجسم مضاد ولكنه لا يثير استجابة مناعية. وهكذا ، فإن معجم الكتاب المدرسي علم الأحياء المناعي (Janeway وآخرون.) يُعرّف المستضد بأنه "أي جزيء يمكنه الارتباط بجسم مضاد على وجه التحديد" ويستخدم مصطلحًا مختلفًا ، "مناعي" ، لـ "أي جزيء يمكنه إثارة استجابة مناعية تكيفية عند الحقن في شخص أو حيوان". (وهو ما يفسر ذكري لـ "المستضد" ، على عكس "المستضد" أعلاه).


الاستجابات المناعية الخلوية في التمنيع الخيفي لخلايا الدم الحمراء

تم الآن وصف ما يزيد عن 340 مستضدًا لفصيلة الدم والتي تختلف باختلاف الأفراد. وبالتالي ، فإن أي وحدة دم غير ذاتية تمثل جرعة كبيرة من المستضد الخيفي. معظم مستضدات فصيلة الدم عبارة عن بروتينات تختلف بحمض أميني واحد بين المتبرعين والمتلقين. يتم نقل 1 من كل 70 فردًا كل عام (في الولايات المتحدة وحدها) ، مما يؤدي إلى استجابات الأجسام المضادة لمضادات خلايا الدم الحمراء (RBC) في بعض متلقي عمليات نقل الدم. عندما تتشكل الأجسام المضادة ، في كثير من الحالات ، لا يمكن نقل كرات الدم الحمراء التي تعبر عن المستضد المعني بأمان. ومع ذلك ، على الرغم من نقل الدم المزمن ، إلا أن 3 ٪ إلى 10 ٪ فقط من المتلقين (بشكل عام) لديهم استجابة لجسم مضاد. في بعض الحالات المرضية ، تكون معدلات التمنيع الخيفي أعلى بكثير (على سبيل المثال ، مرض فقر الدم المنجلي). بالنسبة للمرضى الذين يتم تحصينهم على مستضدات متعددة ، يصبح علاج نقل الدم المستمر صعبًا بشكل متزايد ، أو مستحيلًا في بعض الحالات. في حين أن الأجسام المضادة هي المؤثر المناعي النهائي للتمنيع الخلطي الخلطي ، فإن الأسس الخلوية للجهاز المناعي التي تؤدي إلى إنتاج الأجسام المضادة النهائية معقدة ، بما في ذلك استهلاك المستضد ومعالجة المستضد وعرض المستضد وبيولوجيا الخلية التائية وبيولوجيا الخلية البائية. علاوة على ذلك ، تختلف هذه العمليات الخلوية إلى حد ما فيما يتعلق بكرات الدم الحمراء المنقولة مقارنةً بالحواجز المناعية الأخرى التي تمت دراستها بشكل أفضل (مثل الأمراض المعدية واللقاحات وزرع الأعضاء الصلبة). يركز العمل الحالي على توضيح النموذج الحالي للمناعة الخلطية ، مع التركيز بشكل خاص على تفاصيل التمنيع الخيفي لكرات الدم الحمراء والتطورات الأخيرة في فهمها.


مكونات جهاز المناعة

يتكون الجهاز المناعي من العديد من المكونات:

الأجسام المضادة (الغلوبولين المناعي) هي بروتينات يتم إنتاجها بواسطة خلايا الدم البيضاء التي تسمى الخلايا البائية والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمستضد الغازي ، وتضع علامة على الغازي للهجوم أو تحييده بشكل مباشر. ينتج الجسم آلاف الأجسام المضادة المختلفة. كل جسم مضاد خاص بمولد ضد معين.

المستضدات هي أي مادة يستطيع الجهاز المناعي التعرف عليها وبالتالي يمكن أن تحفز الاستجابة المناعية.

الخلايا البائية (الخلايا الليمفاوية البائية) هي خلايا الدم البيضاء التي تنتج أجسامًا مضادة خاصة بالمستضد والتي تحفز إنتاجها.

خلايا قاعدية هي خلايا الدم البيضاء التي تفرز الهيستامين (مادة تشارك في تفاعلات الحساسية) وتنتج مواد لجذب خلايا الدم البيضاء الأخرى (العدلات والحمضات) إلى منطقة المشاكل.

الخلايا هي أصغر وحدة في كائن حي ، وتتكون من نواة وسيتوبلازم محاطين بغشاء.

انجذاب كيميائي هي العملية التي من خلالها تقوم مادة كيميائية بجذب الخلايا إلى موقع معين.

ال نظام كامل يتكون من مجموعة من البروتينات التي تشارك في سلسلة من التفاعلات (تسمى السلسلة التكميلية) المصممة للدفاع عن الجسم - على سبيل المثال ، عن طريق قتل البكتيريا والخلايا الغريبة الأخرى ، مما يسهل على الخلايا الضامة التعرف عليها واستيعابها ، وجذبها الضامة والعَدِلات إلى منطقة المتاعب.

السيتوكينات هي العديد من البروتينات المختلفة التي تفرزها الخلايا المناعية والخلايا الأخرى والتي تعمل بمثابة رسل للجهاز المناعي للمساعدة في تنظيم الاستجابة المناعية.

الخلايا الجذعية مشتقة من خلايا الدم البيضاء. يقيمون في الأنسجة ويساعدون الخلايا التائية على التعرف على المستضدات الأجنبية.

الحمضات هي خلايا الدم البيضاء التي تقتل البكتيريا والخلايا الغريبة الأخرى التي يصعب ابتلاعها ، وقد تساعد في شل حركة الطفيليات وقتلها وتساعد في تدمير الخلايا السرطانية. تشارك الحمضات أيضًا في تفاعلات الحساسية.

الخلايا التائية المساعدة هي خلايا الدم البيضاء التي تساعد الخلايا البائية على إنتاج أجسام مضادة ضد المستضدات الأجنبية ، وتساعد الخلايا التائية القاتلة على أن تصبح نشطة ، وتحفز الضامة ، وتمكينها من تناول الخلايا المصابة أو غير الطبيعية بكفاءة أكبر.

التوافق النسيجي (حرفيا ، توافق الأنسجة) يتحدد بواسطة مستضدات كريات الدم البيضاء البشرية (جزيئات التحديد الذاتي). يتم استخدام التوافق النسيجي لتحديد ما إذا كان سيتم قبول النسيج أو العضو المزروع من قبل المتلقي.

مستضدات كريات الدم البيضاء البشرية (HLA) هي مجموعة من جزيئات التعريف الموجودة على سطح جميع الخلايا في تركيبة تكاد تكون فريدة لكل شخص ، مما يتيح للجسم تمييز الذات من غير الذات. تسمى هذه المجموعة من جزيئات التعريف أيضًا بمركب التوافق النسيجي الرئيسي.

ان مجمع المناعة هو جسم مضاد متصل بمستضد.

ان استجابة مناعية هو رد فعل الجهاز المناعي لمستضد.

المناعي هو اسم آخر للجسم المضاد.

انترلوكين هو نوع من المرسال (السيتوكين) الذي تفرزه بعض خلايا الدم البيضاء للتأثير على خلايا الدم البيضاء الأخرى.

الخلايا التائية القاتلة (السامة للخلايا) هي الخلايا التائية التي تلتصق بالخلايا المصابة والخلايا السرطانية وتقتلها.

خلايا الدم البيضاء هو اسم آخر لخلية الدم البيضاء ، مثل monocyte أو neutrophil أو eosinophil أو basophil أو lymphocyte (a b cell or t cell).

ال الجهاز اللمفاوي عبارة عن شبكة من الغدد الليمفاوية متصلة بواسطة الأوعية اللمفاوية التي تساعد الجسم على نقل الكائنات الحية الدقيقة والخلايا الميتة أو التالفة ليتم ترشيحها وتدميرها. تبدأ الاستجابات المناعية المكتسبة في الغدد الليمفاوية.

الخلايا الليمفاوية هي خلايا الدم البيضاء المسؤولة عن المناعة المكتسبة (النوعية) ، بما في ذلك إنتاج الأجسام المضادة (بواسطة الخلايا البائية) ، وتمييز الذات عن غير الذات (بواسطة الخلايا التائية) ، وقتل الخلايا المصابة والخلايا السرطانية (عن طريق الخلايا التائية القاتلة).

البلاعم هي خلايا كبيرة تتطور من خلايا الدم البيضاء تسمى الخلايا الوحيدة. يبتلعون البكتيريا والخلايا الغريبة الأخرى ويساعدون الخلايا التائية على تحديد الكائنات الحية الدقيقة والمواد الغريبة الأخرى. توجد البلاعم عادة في الرئتين والجلد والكبد والأنسجة الأخرى.

مجمع التوافق النسيجي الرئيسي (MHC) هو مرادف لمستضدات الكريات البيض البشرية.

الخلايا البدينة هي خلايا في الأنسجة تفرز الهيستامين والمواد الأخرى المشاركة في التفاعلات الالتهابية والحساسية.

أ مركب عبارة عن مجموعة من الذرات مدمجة كيميائيًا لتكوين مادة فريدة.

الخلايا القاتلة الطبيعية هي نوع من خلايا الدم البيضاء التي يمكنها التعرف على الخلايا غير الطبيعية وقتلها ، مثل بعض الخلايا المصابة والخلايا السرطانية ، دون الحاجة إلى معرفة أن الخلايا غير طبيعية.

العدلات هي خلايا الدم البيضاء التي تبتلع وتقتل البكتيريا والخلايا الغريبة الأخرى.

البالعات هي نوع من الخلايا التي تبتلع وتقتل أو تدمر الكائنات الحية الدقيقة الغازية والخلايا الأخرى وشظايا الخلية. تشمل البالعات العدلات والضامة.

البلعمة هي عملية تبتلع الخلية وتبتلع كائنًا دقيقًا غازيًا أو خلية أخرى أو جزء خلية.

أ مستقبل عبارة عن جزيء موجود على سطح الخلية أو داخل الخلية يمكنه تحديد جزيئات معينة ، والتي تتناسب تمامًا مع هذه الجزيئات - حيث يتم تثبيت المفتاح في قفلها.

تنظيم (القامع) الخلايا التائية هي خلايا الدم البيضاء التي تساعد على إنهاء الاستجابة المناعية.

الخلايا التائية (الخلايا اللمفاوية التائية) هي خلايا الدم البيضاء التي تشارك في المناعة المكتسبة. هناك ثلاثة أنواع: المساعد ، القاتل (السام للخلايا) ، والتنظيمي.

خلايا الدم البيضاء (الكريات البيض) توجد في عدة أنواع مختلفة ، مثل الخلايا الوحيدة ، العدلات ، الحمضات ، الخلايا القاعدية ، والخلايا الليمفاوية (الخلايا البائية والخلايا التائية) ، ولكل منها أدوار مختلفة في الجهاز المناعي.


نتائج

معلومات أخذ العينات لـ scRNA-seq

في المجموع ، تم تضمين 28 عينة في الدراسة الحالية ، بما في ذلك 25 عينة من 16 مريضًا مصابًا بـ COVID-19 (تم تحليل بيانات المراحل المختلفة لسبعة من 16 مريضًا نسبيًا لدراسة ديناميكية) وثلاثة عناصر تحكم. يتم سرد المعلومات الأساسية والميزات السريرية للمرضى في الجدول التكميلي S1. كانت هناك حالتان حرجتان (مريض 1 ، ذكر ، 34 عامًا مريض 2 ، ذكر ، 33 عامًا) ، حالة واحدة شديدة (مريض 3 ، ذكر ، 43 عامًا) ، ست حالات متوسطة (مرضى 4-9 ، تضم اثنين من الذكور وأربع إناث تتراوح أعمارهم بين 25-62 سنة) ، وثلاث حالات خفيفة (مريضة 10 ، أنثى ، 19 سنة مريضة 11 ، ذكر ، 30 سنة ، مريضة 12 ، أنثى ، 32 سنة). تم تسجيل المرضى الأربعة الذين تم شفاؤهم (المريض 13-16 ، الذين يتألفون من رجلين وامرأتين تتراوح أعمارهم بين 20-40 عامًا) في يوم خروجهم من المستشفى بعد أن كانت نتيجة اختبار SARS-CoV-2 سلبية وبعد اختفاء علامات المرض. تم تضمين ثلاثة أشخاص أصحاء كعناصر تحكم طبيعية (NC 1-3 ، ذكران وأنثى ، تتراوح أعمارهم بين 28-62).

بالنظر إلى حركية الاستجابة المناعية للجسم في الدم المتضمن في مراحل مختلفة من COVID-19 ، أجرينا دراسة مقارنة مع سبعة من 16 مريضًا (المرضى 1 و 2 و 3 و 6 و 7 و 9 و 10) الذين كانوا تم تحليلها نسبيًا خلال معركتهم مع المرض في مراحل مختلفة.

نسخة الخلية الواحدة من PBMC

تم عزل الخلايا أحادية النواة في الدم المحيطي (PBMCs) لكل فرد من الدم الكامل ، وتم إجراء تحليل scRNA-seq لـ PBMCs على منصة الجينوم 10x مع Chromium Next GEM Single-Cell V (D) J Reagent Kits v1. 1 (الشكل 1 أ). 18 بعد مراقبة الجودة ، في تحليل الجولة الأولى ، حصلنا على 241،292 خلية من خلايا PBMC ، و 131،391 نسخة من خلايا TCR ، و 23،674 استنساخًا لـ BCR من 19 عينة من 19 فردًا ، بما في ذلك 16 مريضًا مصابًا بـ COVID-19 وثلاثة عناصر تحكم. يشير تحليل المكون الرئيسي (PCA) ومخططات التضمين العشوائي (t-SNE) الموزعة على شكل T للتعبير الجيني أحادي الخلية إلى عدم وجود تأثير دفعي بين 19 عينة بعد التطبيع (الشكل 1 ب). في هذه العينات ، حددنا ثمانية أنواع مختلفة تمامًا من خلايا PBMC ، والتي يمكن تقسيمها إلى 30 نوعًا فرعيًا من الخلايا (مجموعات) بناءً على نتائج التجميع مع حزمة Seurat V3 R بدقة 0.9 (الشكل 1 ج ، د). تشتمل أنواع خلايا PBMC الثمانية على الخلايا الليمفاوية CD4 + T التي تم تحديدها بواسطة CD4، الخلايا الليمفاوية CD8 + T التي تم تحديدها بواسطة CD8A، CD16 + حيدات التي تم تحديدها بواسطة FCGR3A، CD14 + حيدات التي تم تحديدها بواسطة CD14، الخلايا القاتلة الطبيعية (NKs) التي تم تحديدها بواسطة KLRF1، الخلايا البائية المحددة بواسطة MS4A1، الخلايا المتغصنة (DCs) التي تم تحديدها بواسطة FCER1A والخلايا السلفية الضخمة لخلايا النواء / الصفائح الدموية (MP / الصفائح الدموية) التي تم تحديدها بواسطة PF4 (الشكل 1 ج). يظهر الشكل التكميلي S1 مؤامرة تعبير t-SNE لجين العلامة في جزء من العينات. يتم عرض المعلومات التفصيلية للأنواع الفرعية للخلية الثلاثين في الشكل 1 د ، بما في ذلك سبعة أنواع فرعية من الخلايا الليمفاوية CD4 + T وستة أنواع فرعية من الخلايا الليمفاوية CD8 + T وأربعة أنواع فرعية من الخلايا الليمفاوية B وأنواع فرعية أخرى من الخلايا. تم تقديم المخططات النقطية لجينات علامة الخلايا التائية الكلاسيكية وعلامات الخلايا البائية في الشكل التكميلي S2a ، b ، على التوالي.

التركيب الخلوي لـ PBMCs في المرضى الذين يعانون من COVID-19 والضوابط. أ ملخص موجز لعينات تسلسل سكرنا وتصميم الدراسة. يتم عرض المعلومات التفصيلية للعينات في الجدول S1. ب نتائج تحليل التكامل للمرضى المصابين بـ COVID-19 وعناصر التحكم العادية التي تظهر المكون الرئيسي (PC) وتصور خوارزمية TSNE. لم يلاحظ أي تأثير على الشاطئ بين العينات. ج ثمانية أنواع رئيسية من خلايا PBMC تم تحديدها بواسطة علامات الخلايا المعروفة. د نتائج تحليل التكامل للمرضى المصابين بـ COVID-19 وعناصر التحكم العادية التي تُظهر المكون الرئيسي (PC) وخوارزمية TSNE وتصور خوارزمية UMAP. في المجموع ، تم تحديد 30 نوعًا فرعيًا من الخلايا في PBMC. ه تكوين نسب تركيبات نوع الخلية الرئيسية لـ PBMC مقارنة كل من المرضى بالضوابط العادية. تم حساب نسبة كل نوع خلية في كل عينة ثم مقارنة نسبة كل نوع خلية بين الحالات والضوابط (بالنسبة لعينات التحكم ، تم استخدام النسبة المتوسطة لثلاث عينات تحكم للمقارنة). F الخريطة الحرارية للتعبير الجيني لأعلى 30 جينًا لكل نوع فرعي من الخلايا. ز تكوين نسب جميع التكوينات الفرعية للخلية الثلاثين من PBMC مقارنة كل مريض بالضوابط العادية. تم حساب نسبة كل نوع فرعي من الخلايا في كل عينة ثم مقارنة نسبة كل نوع فرعي من الخلايا بين الحالات والضوابط (بالنسبة لعينات التحكم ، تم استخدام النسبة المتوسطة لثلاث عينات تحكم للمقارنة)

مقارنة نسب النوع الفرعي لخلية PBMC بين مرضى COVID-19 وعناصر التحكم

لتقييم حالات الجهاز المناعي الدموي للمرضى المصابين بـ COVID-19 ، قمنا أولاً بمقارنة نسبة أنواع الخلايا الثمانية الرئيسية لكل من مرضى COVID-19 بعناصر التحكم العادية. لقد وجدنا توسعًا في DCs النخاعية ، وحيدات CD14 ، و MP / الصفائح الدموية في معظم المرضى المصابين بـ COVID-19 ، وخفضنا CD16 + monocytes و NKs في أكثر من نصف المرضى المصابين بـ COVID-19 (الشكل 1 هـ). لمزيد من التحقيق في التغييرات في الأنواع الفرعية للخلايا الثلاثين في ظروف مختلفة من COVID-19 ، قمنا بمقارنة نسب النوع الفرعي للخلايا في كل من المرضى المصابين بـ COVID-19 بعناصر التحكم الثلاثة العادية (الشكل 1 هـ). نوع فرعي من الخلايا الليمفاوية الساذجة CD4 + T (المجموعة 1) ، والتي تتميز بجينات تشفير الريبوسوم المعبر عنها بشدة ، مثل RPL32 ، RPL30 ، RPS12، و RPS3A، انخفض في جميع المرضى في المستشفى. بالنظر إلى أن جينات ترميز الريبوسوم تلعب أدوارًا مهمة في نسخ وتكرار الحمض النووي الريبي الفيروسي (CL: 14985 ، في قاعدة بيانات STRING) ، فقد يرتبط التعبير العالي عن جينات ترميز الريبوسوم في الخلايا الليمفاوية CD4 + T الساذجة بتكرار الفيروس. 19 في الوقت نفسه ، CD8 + T ساذج (عناقيد 4 ، RNA غير مشفر معبرًا بدرجة عالية LINC02446عوامل الاستطالة EEF1A1 و EEF1B2) ، و NKs (المجموعات 13 ، تعبر بشدة عن جين عائلة سيستاتين CST7، مستقبلات تشبه الليكتين الخلية القاتلة KLRD1 و KLRG1) كما وجد أنه انخفض في أكثر من نصف المرضى. من ناحية أخرى ، فإن بعض الأنواع الفرعية للخلايا بما في ذلك ذاكرة المستجيب CD8 T (المجموعة 23 ، معبر عنها بشدة STMN1, HMGB2, توبا 1 ب, HIST1H4C) ، CD14 + حيدات (مجموعات 10 ، معبر للغاية FCN1, LYZ, S100A8، المجموعة 12 ، أعرب بشدة S100A12, S100A6، و تيروب، والمجموعة 16 ، معبرًا عنها بشدة معسكر, LCN2, CCL3، و CCL3L1) ، الخلايا البائية الساذجة (المجموعة 19 ، والتي تعبر بشدة عن CD74, CD79A، و HLA-DRA) ، DCs النخاعية (المجموعة 21 ، معبر للغاية HLA-DRB5 ، HLA-DPB1، و HLA-DQA1) ، و MP / الصفائح الدموية (المجموعة 11 ، معبر عنها بشدة كافين 2, HIST1H2AC، و TUBB1، والمجموعة 28 ، معبرًا بشدة HIST1H4H, HIST1H3H, H3F3A، و NT5C3A) في أكثر من نصف المرضى. تم عرض خريطة الحرارة للتعبير الجيني لأعلى 30 جينًا في كل مجموعة في الشكل 1f.

انخفضت نسبة 15 نوعًا فرعيًا من أصل 30 خلية ، مثل خلايا CD4 + T و CD8 + T ، بشكل كبير في كل من المرضى الحرجين (المريض 1 والمريض 2). يتوافق هذا مع العدد الأقل بكثير من الخلايا الليمفاوية في هذين المريضين (0.75 × 10 9 / لتر للمريض 1 و 0.27 × 10 9 / لتر للمريض 2) مقارنة بالنطاق الطبيعي (1.1 - 3.2 × 10 9 / لتر ، الجدول S1). في الحالة الشديدة (المريض 3) ، تمت زيادة نسب بعض أنواع الخلايا الفرعية مثل خلايا المستجيب الطرفي CD8 T وخلايا ذاكرة المستجيب CD8 T. بالنسبة للمرضى المعتدلين (المرضى من 4 إلى 9) ، فقد أظهروا أيضًا درجة متوسطة من التغييرات في نسب الخلايا (الشكل 1 هـ ، ز) ، باستثناء المريض 9. في المريضة 9 ، التي ظهرت عليها أعراض معتدلة ، كانت نسب الخلايا لديها ساذجة ب تم توسيع الخلايا (المجموعات 19) والأنواع الفرعية لخلايا CD4 + و CD8 + T (المجموعات 4 و 14 17 و 18 و 23) بشكل كبير (الشكل 1 هـ ، ز). بالنسبة للمرضى المعتدلين (المرضى 10-12) ، فقد أظهروا أيضًا درجة متوسطة من التغييرات في نسب الخلايا (الشكل 1 هـ ، ز) ، باستثناء المريض 11. في المريض 11 ، نسبة الخلايا لنوع فرعي من الخلايا البائية الساذجة ( العنقودية 19) هي الأعلى بين جميع المرضى ، بزيادة قدرها 12.52 مرة مقارنة بالضوابط (الشكل 1 هـ ، ز). في حالة الشفاء ، انخفضت نسبة MP / الصفائح الدموية (المجموعتان 11 و 28) بشكل ملحوظ. تشير هذه النتائج إلى أن الاستجابات المناعية لدم الإنسان يتم تنظيمها بدرجة عالية بشكل فردي وفقًا لظروف المرض أثناء عدوى SARS-CoV-2 ، وأن اختلال توازن الخلايا المناعية مرتبط بـ COVID-19.

لإعطاء معلومات مفصلة حول التغيرات في نسبة الخلايا في حالات المرض المختلفة ، قمنا بتحليل الأنواع الفرعية للخلايا في المجموعات الخمس ذات التغيرات الدراماتيكية في نسبة الخلايا في حالات المرض المدروسة: المجموعة 1 (ساذجة CD4 + T) ، المجموعة 10 (CD14 + monocytes) ، المجموعة 13 (NK) والمجموعة 19 (ساذجة B) والمجموعة 24 (المستجيب الطرفي CD8 T) (الشكل 2 أ ، ب). تظهر النتائج أن استنفاد خلية المستجيب CD8 + النهائي يرتبط بحالة مرضية حرجة (السهم الأحمر في الشكل 2 أ ، ب). بالمقارنة مع الحالات الأخرى ، تقدم المجموعة الخفيفة نسبة أعلى بكثير من الخلايا البائية الساذجة (السهم الأخضر في الشكل 2 أ ، ب). تشير هذه النتائج إلى أن استنفاد الخلايا التائية للمستجيب CD8 + قد يكون مرتبطًا بالمرضى في حالة حرجة ، وأن جزءًا كبيرًا من توسع الخلايا البائية الساذجة لإنتاج الأجسام المضادة قد يمنع COVID-19 من التدهور.

إسقاط UMAP لخمس مجموعات من الخلايا وتغييرات التعبير الجيني لمسار IFN-I و MAPK استجابةً لعدوى SARS-CoV-2. أ إسقاط UMAP لخمس مجموعات خلايا بين (ن = 2) شديدة (ن = 1) ، معتدل (ن = 6) ، خفيف (ن = 3) ، شُفي (ن = 4) والضوابط (ن = 3). CD4 + T ساذج: الكتلة 1 في الشكل. 1d CD14 + monocytes: الكتلة 10 في الشكل. 1d NKs: الكتلة 13 في الشكل 1d الخلايا B: الكتلة 19 في الشكل 1d CD8 + المستجيب T: الكتلة 24 في الشكل 1 د. السهم الأحمر في أ أشار المستجيب CD8 + T (CTLs) ، السهم الأخضر في أ أشار إلى الخلايا البائية. تم تغييرها بشكل كبير مقارنة بالمرضى والضوابط الخاصة بـ COVID-19. القسم ذي الصلة موضح في الجزء السفلي من الصفحة 7 من النص الرئيسي. ب دلالة إحصائية (كل من الشروط الأخرى مقابل الضوابط) لمجموعة الخلايا المذكورة في أ. *ص & lt 0.05 **ص & lt 0.01 ***ص & lt 0.001. جF تغييرات أضعاف لوغاريتم 2 في المعرفات الجزيئية الفريدة (UMI) تعداد جينات مسار IFN-I التي تقارن المرضى بالضوابط العادية. ج المرضى الحرجون (المريض 1 والمريض 2) مقابل الضوابط العادية. د المريض الشديد (المريض 3) مقابل الضوابط العادية. ه المرضى المعتدلون (المرضى 4-9) مقابل الضوابط العادية ، و F المرضى المعالجون (المرضى 11 و 10) مقابل الضوابط العادية. زي تغييرات Log2 أضعاف في أعداد UMI لأهداف MAPK في الحرجة (ز)، شديدة (ح)، معتدل (أنا) ، وتم علاج المرضى المصابين بـ COVID-19 مقابل الضوابط العادية (ي)، على التوالى. تمثل كل نقطة نوعًا فرعيًا مختلفًا من الخلايا

المسارات المعبر عنها تفاضليًا بين المرضى المصابين بـ COVID-19 والضوابط

بعد ذلك ، قمنا بتحليل ملفات تعريف التعبير الجيني في كل نوع فرعي من الخلايا للمرضى الذين يعانون من حالات COVID-19 المختلفة وقارننا هذه الملفات الشخصية بعناصر التحكم. حددنا العديد من الجينات المعبر عنها تفاضليًا (DE ، FDR & lt 0.05) بين المرضى المصابين بـ COVID-19 والضوابط العادية في كل مجموعة خلايا. لمزيد من استكشاف مسارات الإشارات المخصبة لجينات DE في كل نوع فرعي من الخلايا ، أجرينا تحليلًا محليًا لشبكة STRING ، 20،21،22 باستخدام جينات DE وتغيير طيات log2 بين المرضى وعناصر التحكم. في المرضى الذين يعانون من حالات حرجة وحادة ومتوسطة وخفيفة وشفاء ، وجدنا أن 16 (في 9 أنواع فرعية من الخلايا) ، و 22 (في 26 نوعًا فرعيًا من الخلايا) ، و 22 (في 20 نوعًا فرعيًا من الخلايا) ، و 28 (في 16 نوعًا فرعيًا من الخلايا) ، و 19 (في 9 أنواع فرعية من الخلايا) تم تغيير مسارات الإشارة بشكل ملحوظ لكل حالة مرضية ، على التوالي (FDR & lt 0.05) (الأشكال التكميلية S3 - S7 ، الجدول 2-6).

من خلال تحليل شبكة STRING ، وجدنا أنه بالإضافة إلى مسارات الإشارات الأيضية الأساسية ، مثل الفسفرة التنفسية والتأكسدية ، فإن مسارات الإشارات المخصبة بشكل كبير كانت متورطة بشكل أساسي في فرط نشاط خمسة مسارات (الشكل 2 ج - ي ، الأشكال التكميلية S3 – S7): (1) تكاثر الجينوم الفيروسي والعدوى (ترجمة mRNA الفيروسية ، واستطالة سلسلة الببتيد ، والبروتين الترجمي المشترك المعتمد على SRP الذي يستهدف الغشاء ، والذي تم التعبير عنه بشكل كبير في CD14 + monocytes ، وخلايا CD4 + T ساذجة ، وخلايا أخرى) (2) نوع I interferon signaling (IFN-I) (معبر عنها بشكل كبير في الخلايا B الساذجة و CD14 + monocytes) (3) كيناز البروتين المنشط بالميتوجين (MAPK) (بما في ذلك عامل النسخ AP-1 و Jun و bZIP Maf) (معبر عنه بشدة في السذاجة الخلايا البائية وخلايا CD8 + T و NKs) (4) تفاعلات المناعة بين الخلايا اللمفاوية وغير اللمفاوية (معبر عنها بشكل كبير في CD8 + المستجيب T وخلايا B الساذجة) و (5) معقد التوافق النسيجي الرئيسي (MHC) معقد البروتين من الدرجة الثانية (عالي جدًا مضغوط في الخلايا البائية). تم تنظيم معظم الجينات المشاركة في هذه المسارات في المرضى المقيمين في المستشفى المصابين بـ COVID-19 مقارنةً بالضوابط العادية (الشكل 2c-j ، الشكل التكميلي S8-S9). ومع ذلك ، تم تقليل التعبير عن جينات مسار MAPK في المرضى المعالجين ، مما يشير إلى أن انخفاض التعبير عن جينات مسار MAPK يعد علامة جيدة على تعافي المريض (الشكل 2 ي).

لدراسة تعديلات الإشارات المرتبطة بخطورة المرض ، والتي قد تؤدي إلى استراتيجيات تدخل جديدة ، قمنا بمقارنة الحالة الحرجة / الشديدة مع الحالة المعتدلة (الشكل التكميلي S10) والحالة الخفيفة (الشكل التكميلي S11). أحداث إشارات الجهاز التنفسي و G alpha (i) المخصبة في الحالة الحرجة / الشديدة مقارنة بالأحداث المعتدلة في PM / الصفائح الدموية (المجموعة 8). تم تغيير العديد من مسارات الإشارات لمقارنة الظروف الحرجة / الشديدة مع الحالة المعتدلة ، ومعظم مسارات الإشارات المخصبة مدرجة أو مرتبطة بالمسارات الخمسة المذكورة أعلاه إلى جانب مسارات الإشارات الأيضية الأساسية (الشكل التكميلي S11).

مقارنة مقترنة لمرضى COVID-19 قبل وبعد تحسن المرض

لمزيد من استكشاف الاستجابة المناعية لـ SARS-CoV-2 قبل وبعد تعافي المرضى من المرض ، جمعنا جولة ثانية من تسع عينات إضافية من سبعة مرضى تعافوا بنجاح والتي أنتجت 100،128 خلية من خلايا PBMC و 54،039 TCR مستنسخة و 5128 BCR الحيوانات المستنسخة (الجدول التكميلي S1). بالنسبة للمريضين الحرجين - المريض 1 والمريض 2 - جمعنا عينات الدم وأجرينا تسلسل سكرنا مرة أخرى عندما تحسن المرض (22 يومًا بعد الجولة الأولى من أخذ العينات لكلا المريضين) وبعد الشفاء (25 و 23 يومًا بعد ذلك) أخذ العينات المحسن للمريض 1 والمريض 2 على التوالي). في المرضى الخمسة الآخرين (مريض واحد شديد ، مريض 3 ، ثلاثة مرضى معتدل ، مرضى 6 ، 7 ، 9 ومريض واحد خفيف ، مريض 10) ، جمعنا عينات الدم وأجرينا تحليلات scRNA-seq مرة أخرى مباشرة بعد تعافي المرضى من المرض. لذلك ، يمكننا مقارنة التغيرات المتتالية من سكرنا في الدم المناعي في المرض ، وبعد تعافي المرضى. بالاقتران مع هذه العينات وبيانات الجولة الأولى لهؤلاء المرضى ، تم عرض أنواع فرعية من الخلايا التي تم تحديدها بناءً على نتائج التجميع مع حزمة Seurat V3 R بدقة 0.9 في الشكل 3 أ.

الدراسة الديناميكية للمريض الأول قبل التحسين وبعده. أ قطع TSNE لأنواع الخلايا المحددة في المرضى ذوي الدراسة الديناميكية (P1-1 ، P1-2 ، P1-3 ، P2-1 ، P2-2 ، m P2-3 ، P3-1 ، P3-2 ، P6-1 ، P6 -2 و P7-1 و P7-2 و P9-1 و P9-2 و P10-1 و P10-2). ب قطع TSNE من P1-1 (في حالة حرجة) و P1-2 (في حالة التحسين) ، توضح توزيع نوع الخلية في العينتين. ج قطع TSNE من P1-2 و P1-3 (في حالة تم علاجها) ، توضح توزيع نوع الخلية في العينتين. د مقارنات بين جميع الأنواع الفرعية للخلايا P1-1 و P1-2 و P1-3. ه تغييرات Log2 أضعاف تعداد UMI للجينات المشاركة في ترجمة mRNA الفيروسية ، أهداف IFN-I ، MAPK ، و ferroptosis بين P1-1 و P1-2. تمثل كل نقطة نوعًا فرعيًا مختلفًا من الخلايا. F تغييرات Log2 أضعاف تعداد UMI للجينات المشاركة في ترجمة mRNA الفيروسية ، أهداف IFN-I ، MAPK ، و ferroptosis بين P1-2 و P1-3. تمثل كل نقطة نوعًا فرعيًا مختلفًا من الخلايا

لاحظنا أن تقليل أو توسيع أنواع الخلايا والأنواع الفرعية قد تحسن بشكل ملحوظ بعد التعافي من المرض. تم إثراء المسارات بما في ذلك ترجمة mRNA الفيروسية ، و IFN-I ، و MAPK ، وتفاعلات المناعة ، ومجمع بروتين MHC من الدرجة الثانية بشكل كبير في معظم المقارنات المزدوجة لحالات التحسين قبل وبعد للمرضى السبعة ، مما يشير أيضًا إلى أن هذه المسارات الخمسة متورطة في التسبب في COVID-19 (الأشكال التكميلية S12 - S19). تتوافق ملفات تعريف التعبير الجيني لمعظم هذه المسارات أيضًا مع النتائج المذكورة أعلاه عند مقارنة المرضى بعناصر التحكم. أي أن معظم هذه الجينات يتم تنظيمها في ظروف مرضية لـ COVID-19.

في مريض حرج 1 ، من خلال مقارنة ظروف مرضه في المرحلة الحرجة مع المراحل المحسّنة (P1-1 مقابل P1-2) ، لاحظنا انخفاض CD8 + المستجيب T (المجموعات 10) و NKs (المجموعات 6) ، وما إلى ذلك. في المرحلة المحسنة (الشكل 3 ب ، ج ، د). لإعطاء معلومات مسار أكثر تفصيلاً تتعلق بعملية التعافي ، أجرينا تحليل شبكة STRING محلية وتحليل KEGG (باستخدام قائمة جينات DE). بالنسبة لتحليل شبكة STRING ، وجدنا أن التغييرات في المسارات وأنماط التعبير الجيني بين المرحلة الحرجة والمرحلة المحسنة كانت مشابهة لنتائجنا من مقارنة الجولة الأولى بين المرضى الحرجين وعناصر التحكم (الشكل ثلاثي الأبعاد ، الشكل التكميلي S12). تم تنظيم المسارات بما في ذلك ترجمة mRNA الفيروسية و IFN-I و MAPK بشكل كبير في المرحلة الحرجة عند مقارنتها بالمرحلة المحسنة (الشكل 3 هـ). كشف تحليل KEGG أن شكلاً من أشكال موت الخلايا المنظم - داء الفيروس - قد تم تنظيمه بشكل كبير في المرحلة الحرجة للمرض مقارنةً بمرحلة التحسن (الشكل 3 هـ ، الشكل التكميلي S13). وبعد ذلك ، من خلال مقارنة الحالات المرضية لهذا المريض بين المراحل المحسنة والمعالجة (P1-2 مقابل P1-3 ، وجدنا أن نسب خلية Th1 (المجموعة 19) قد تم استردادها في مرحلة الشفاء (الشكل 3 ج ، د) تم أيضًا تنظيم المسارات بما في ذلك ترجمة mRNA الفيروسية و IFN-I و MAPK في المرحلة المحسنة عند مقارنتها بمرحلة الشفاء (الشكل 3f ، الأشكال التكميلية S14-S15). بين مرحلتي التحسن والمعالجة ، مما يشير إلى أن الإصابة بالفيروبتوسيس حدث بشكل رئيسي في المرحلة الحرجة وعاد تدريجياً إلى طبيعته في المرحلة المحسنة (الشكل 3 و). تم العثور على تغييرات مماثلة في أنواع الخلايا وأنواعها الفرعية ، والمسارات ، وأنماط التعبير الجيني في حرجة أخرى المريض - المريض 2 - عند مقارنة المراحل الحرجة والمحسنة والمعالجة (الأشكال التكميلية S16 - S20).

أظهر المريض 3 الذي يعاني من أعراض شديدة توسع الخلايا الليمفاوية عند مقارنته بعناصر التحكم الطبيعية في تحليل الجولة الأولى ، انخفض تمدد الخلايا الليمفاوية لديه في مرحلة الشفاء (الشكل 4 أ ، ب). تم تنظيم المسارات بما في ذلك ترجمة mRNA الفيروسية و IFN-I و MAPK بشكل كبير في المرحلة الشديدة عند مقارنتها بمرحلة الشفاء (الشكل 4 ج). ومع ذلك ، فقد تم تنظيم مسار إشارة داء الفيروس الحديدي بشكل طفيف في المرحلة الشديدة من المرض (الأشكال التكميلية S21-S22) ، ومن المحتمل أن يكون ذلك بسبب توسع الخلايا اللمفاوية لديه. بالنسبة للمرضى الثلاثة المعتدلين المصابين بـ COVID-19 - المرضى 6 و 7 و 9 - تم تنظيم كل من مسارات IFN-I و MAPK بشكل كبير في مرحلة المرض عند مقارنتها بمرحلة الشفاء (الشكل 4 د-و ، التين التكميلي S23- S30). تم تنظيم ترجمة mRNA الفيروسي ومسارات داء الفيروسة بشكل كبير في مرحلة المرض عند مقارنتها بمرحلة الشفاء للمرضى 6 و 7. ومع ذلك ، لم يتم تنظيم فردة ترجمة الفيروس mRNA و ferroptosis بشكل كبير في مرحلة المرض عند مقارنتها بمرحلة الشفاء من أجل المرضى 9 ، والذي يمكن تفسيره من خلال تمددها للخلايا التائية والبائية الأعلى نسبيًا 23 (الأشكال التكميلية S27-S29). أظهر مريض الحالة الخفيفة - المريض 10 - درجة خفيفة من الاستجابة المناعية.

الدراسة الديناميكية للمريض الخطير 3 والمريض المعتدل 6 في مرضهم وظروفهم الشافية. أ قطع TSNE لأنواع الخلايا المحددة في المرضى الذين يعانون من دراسة ديناميكية لـ P3-1 (حالة شديدة) و P3-2 (حالة تم علاجها). ب مقارنات بين جميع الأنواع الفرعية للخلايا P3-1 و P3-2. ج تغييرات Log2 أضعاف تعداد UMI للجينات المشاركة في ترجمة mRNA الفيروسية ، أهداف IFN-I ، و MAPK بين P3-1 و P3-2. تمثل كل نقطة نوعًا فرعيًا مختلفًا من الخلايا. تم رسم جينات DE فقط (FDR & lt 0.05) لمجموعة المقارنة. The cell subtype is shown in Fig. 3a. د TSNE plots of cell types identified in patients with dynamic study of P6-1 and P6-2 showing the cell type distribution in the two states. ه Comparisons of all the cell subtypes of P6-1 and P6-2. F Log2 fold changes of the UMI counts of the genes involved in viral mRNA translation, IFN-I, MAPK targets, and ferroptosis between P6-1 and P6-2. Each point represents a different cell subtype. Only DE genes (FDR < 0.05) were plotted for the comparison group. The cell subtype is shown in Fig. 3a

TCR and BCR expansion in patients with COVID-19

To explore the clonal proliferation of TCR and BCR in COVID-19, we conducted TCR and BCR V(D)J 16,18,24 single-cell transcriptome analysis. Using an integration analysis, we detected 185,430 clonotypic T cells and 28,802 clonotypic B cells in the 28 samples obtained from 19 participants. The repertoire in patients with COVID-19 and controls showed large diversities of the clonotypic T cells and B cells in each individual. The distributions of clonotypic T cells for each patient are shown in Fig. 5a (Supplementary Table S7). By comparing the clonotypic T cells of the seven patients before and after the improvement of disease, we found that the relative quantity of clonotypic T cells of patients decreased from the disease to the cured conditions (Fig. 5b). However, lower clonotypic cells were detected in critical conditions (patient 1–1 and patient 2–1), which might be due to lymphocyte exhaustion during this disease stage. The highest relative quantity of clonotypic T cells was detected in the moderate patient 9 (Fig. 5a, b), which might be due to the expansion of her lymphocytes.

T lymphocytes and B lymphocytes V(D)J clone expansion and TSNE plots of integrated analysis of 5′mRNA, T cell receptor (TCR), and B cell receptors (BCR) of patients with COVID-19. أ The number of T cell clones detected by V(D)J in each patient. ب The number of T cell clones detected by disease condition and the recovery condition of patients 1, 2, 3, 6, 7, 9, and 10. ج The number of B cell clones detected by V(D)J in each patient. د The number of B cell clones detected at disease and recovery conditions of patients 1, 2, 3, 6, 7, 9, and 10. ه Clonally related IgH sequences in each patient. F Number of mutations in IgH gene variable regions in different COVID-19 patients. The statistical significance refers to the statistics of different courses of the same patient who had dynamic analysis data. *ص & lt 0.05 **ص & lt 0.01 ، ***ص & lt 0.001 t-اختبار. ز Clonotypic T cells of hospitalized patients. ح Clonotypic T cells of cured patients. أنا Clonotypic B cells of hospitalized patients. ي Clonotypic B cells of cured patients. Patients in hospitalized condition: P1-1, P1-2, P2-1, P2-2, P3-1, P6-1, P7-1, P9-1, and P10-1. Patients in cured condition: P1-3, P2-3, P3-2, P6-2, P7-2, P9-2, and P10-2. The detailed cell types of these patients are shown in Fig. 3a. ك TSNE plot of a clonotypic T cell (terminal effector CD8 T cells): CVVNYYKAAGNKLTF_CASSLGSAPRELFF (TRAV12-1*01, TRAJ17*01, and TRAC*010 in P2-1, P2-2, and P2-3)

Compared to the clonotypic T cells, the total number of clonotypic B cells detected was much lower (Fig. 5c, d, Supplementary Table S8). The relative quantity of total clonotypic B cells of patients increased with the disease condition improvement (Fig. 5d). The V(D)J segments of the immunoglobulin (Ig) genes are rearranged in an ordered fashion to generate the primary Ig repertoire during the development of B cells before the encounter with antigen during the immune response, activated B cells are clonally expanded within the germinal center and the variable region of Ig genes can be further mutated to produce high-affinity antibodies. 25 Detailed analyses showed that almost all these COVID-19 patients had developed clonally related IgH genes (Fig. 5e). The variable regions of IgH genes from all the patients are highly mutated, with an average of 9.39 nucleotides in each gene (Fig. 5f).

We further performed an integrated analysis of 5′ gene expression libraries, T cell receptor (TCR), and B cell receptor (BCR) data by mapping the clonotypic T cells and clonotypic B cells in the TSNE plot of the 5′ gene expression libraries scRNA data (Fig. 3a) to compare the TCR and BCR expansion of the same patients in hospitalized condition (P1-1, P1-2, P2-1, P2-2, P3-1, P6-1, P7-1, P9-1, and P10-1) and cured condition (P1-3, P2-3, P3-2, P6-2, P7-2, P9-2, and P10-2). We found that the clonotypic T cells in hospitalized conditions are mainly terminal CD8 + effector T cells (Fig. 5g) in cured condition, high-frequency clonotypic T cells in Th1/Th17/Tregs were detected besides terminal CD8+ effector T cells (Fig. 5h, red arrow). For the clonotypic B cells, no excessively high-frequency expansion is found in the hospitalized condition of these patients (Fig. 5i). However, in the cured condition of these patients, high-frequency clonotypic B cells can be detected in the naive B cells (Fig. 5j, red arrow). These results present the cell expansion dynamic landscape of T and B lymphocytes.

The patients with COVID-19 showed different degrees of specific memory T cell expansion or preservation with the disease improvement. Using the scRNA-seq data, we could identify antigen-receptor sequences in the memory clonotypic T cells during different disease conditions. The clonotypic effector memory CD8 T cells with the following TCR variable sequences significantly increased in critical patient 2 at the different stages of the disease. (1) CVVNYYKAAGNKLTF_CASSLGSAPRELFF (TRAV12-1*01, TRAJ17*01 and TRAC*01) had 11 clones in P2-1 (critical), 88 clones in P2-2 (improved) (FDR = 5.99 × 10 −4 , P2-1 vs. P2-2, adjusted binomial probabilities, the same below), and 222 clones in P2-3 (cured) (FDR = 9.48 × 10 −39 , P2-2 vs. P2-3) (Fig. 5k). These clones changed from terminal effector CD8 T cells to effector memory CD8 T cells from disease condition to cured condition (Fig. 5k). (2) CAMKTSYDKVIF_CASTPGDTIYF (TRAV12-3*01, TRAJ50*01, TRAC*01) had 6 clones in P2-1, 23 clones in P2-2 (FDR = 3.92 × 10 −5 , P2-1 vs. P2-2), and 50 clones in P2-3 (FDR = 8.32 × 10 −6 , P2-2 vs. P2-3). (3) CAFRKDTGRRALTF_CASSPQGGGGYTF (TRAV24*01, TRAJ5*01, TRAC*01) had 4 clones in P2-1, 12 clones in P2-2 (FDR = 9.75 × 10 −4 , P2-1 vs. P2-2), and 24 clones in P2-3 (FDR = 0.01, P2-2 vs. P2-3). These clonotypic cells expansions and preservations may be related to the memory of SARS-CoV-2 antigens in patients.

By analyzing Ig coding genes that changed during the course of the disease, we found that the highest changed genes belonged to the IGHV3 family (IGHV3-21, IGHV3-22, IGHV3-30, IGHV3-48, IGHV3-49, IGHV3-72، إلخ.). Other families, such as IGKV1, IGKV3, IGLV2, IGLV3, IGLV1، و IGHV4, were also highly changed in different disease conditions (Fig. S31a). The values of IgG and IgM of these samples were shown in Supplementary Fig. S31b. In the recently cured condition, patients had more Ig genes than normal controls (Supplementary Fig. S32). Together, the adaptive immunity involved in B cell antibody production may play a crucial role in the fight against SARS-COV-2.

Experimental detection of IFN-I and MAPK signals

From the scRNA-seq analysis, we found that a set of genes involved in the IFN-I, MAPK pathways were stably upregulated in patients with COVID-19. To further validate this finding, we performed quantitative real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction (real-time RT-PCR) testing to detect the expressions of related genes in another cohort of 38 patients with COVID-19, including three critical, three severe, 19 moderate, three mild, and 10 cured patients with COVID-19 and 35 normal controls (Fig. 6a). IFI27, a reported biomarker of influenza distinct from bacterial infection, 26 was the strongest upregulated gene in patients with COVID-19 in the scRNA-seq data. It was upregulated 8.1 times in critical patients, 51.7 times in severe patients, 39.9 times in moderate patients, 38.6 times in mild patients, and 29.5 times in cured patients compared with the normal controls (Fig. 6a). We performed PBMC immunofluorescence testing to compare the protein expressions of IFI27 between patients with COVID-19 and the controls. Immunofluorescence staining showed that IFI27 was highly expressed in the lymphocytes of patients with COVID-19 but only partially expressed in the lymphocytes of the controls (Fig. 6b, c). Another gene in the IFN-I pathway, BST2, also showed upregulation in patients with COVID-19 compared with controls (Fig. 6a). These results suggest that IFI27 و BST2 are candidate marker genes for SARS-CoV-2 infection. Consistent with our scRNA-seq data, the expression profile of FOS, which is a transcription factor mediating the MAPK pathway, showed significant upregulation in patients with COVID-19 but obvious downregulation in recovered patients by real-time RT-PCR analysis (Fig. 6a). هذا يشير إلى أن FOS is a candidate marker for COVID-19 patient recovery.

Experimental validation of IFN-I signaling. أ Real-time PCR validation of IFI27 و BST2 in the interferon pathway and FOS in the MAPK pathway. IFI27 و BST2 are upregulated in patients with COVID-19. FOS is upregulated in hospitalized patients but downregulated in cured patients (ن = 3 for critical, ن = 3 for severe, ن = 19 for moderate, ن = 3 for mild, and ن = 10 for cured patients with COVID-19 and 35 normal controls). *ص & lt 0.05 **ص & lt 0.01 ، ***ص < 0.001 Student’s ر-اختبار. ب Statistical significance of IFI27 immunofluorescence signal comparing COVID-19 and normal controls. *p < 0.05 **p < 0.01 ***ص & lt 0.001. ج Immunofluorescence staining of IFI27 in PBMCs of patients with COVID-19 and normal controls. د IFN-α concentration in serum of 257 patients with COVID-19 and 106 matched tested by ELISA, including of the severe and critical group (12.02 ug/mL ± 2.80, ن = 68), the moderate group (23.99 g/mL ± 4.840, ن = 133 patients), the mild group (20.29 ug/mL ± 7.732, ن = 34 patients), and the cured group (9.637 ug/mL ± 1.184, ن = 22 patients). *ص & lt 0.05 **ص & lt 0.01 ، ***ص < 0.001 one-way ANOVA

We further measured total IFN-α concentration in the serum of 257 patients with COVID-19 and 106 matched controls by using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The patients were placed into four groups: the critical and severe group, the moderate group, the mild group, and the cured group. We found that the total IFN-α level was significantly increased in patients than in controls (ص < 0.001, 17.79 ug/mL ± 2.55 vs. 6.42 ug/mL ± 0.703). IFN-α was increased dramatically in the moderate group (ص < 0.001, 23.99 ug/mL ± 4.840, ن = 133 patients) and mild (ص < 0.001, 20.29 ug/mL ± 7.732, ن = 34 patients) patients (Fig. 6d). The IFN-α concentration in the serum of the critical and severe group is 12.02 ug/mL ± 2.80 (ن = 68) and the cured group is 9.637 ug/mL ±1.184 (ن = 22, ص < 0.05,) (Fig. 6d). This result suggests that patients in moderate condition produced the highest level of IFN-α.


Link between blood clotting, immune response uncovered

Rice University researchers have found an unexpected link between a protein that triggers the formation of blood clots and other proteins that are essential for the body's immune system. The find could lead to new treatments for thousands of patients who suffer from inflammatory diseases and disorders that cause abnormal blood clotting.

The research is available online in the journal بلوس واحد.

"This link opens the door for studying severe, debilitating inflammatory disorders where the disease mechanism is still poorly understood, including lupus, rheumatoid arthritis, regional ileitis and ulcerative colitis, as well as age-related macular degeneration," said study co-author Dr. Joel Moake, a hematologist and senior research scientist in bioengineering at Rice. "There's clinical evidence that clotting and inflammation are somehow linked in many patients, even in the absence of an infection. This linkage could help explain some of the clinical cases that have long baffled physicians."

The link is biochemical. Nancy Turner, a research technician in Moake's lab, established the link after conducting hundreds of experiments on more than a dozen proteins, including key molecules involved with both clotting and the body's innate immune response.

"In addition to the clinical evidence, there's also a logical basis for this connection," Moake said. "Clotting is a type of wound response, and wounds are magnets for infection, so there could be a selective advantage in triggering both responses at the same time."

But the link could also have a downside. For example, if a person has a genetic mutation or acquired disorder that causes their blood to clot more often or more extensively than normal, the overactive clotting could lead to the kind of inflammation that would typically be caused by an infection. Furthermore, initiation of the clotting process may initiate clinical relapses in patients susceptible to various types of severe inflammatory disease.

In fact, the symptoms in the above scenarios are not uncommon. For example, in prior research, Moake's lab conducted pioneering research on two disorders: thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP), which causes clots to form in small blood vessels throughout the body and hemolytic uremic syndrome (HUS), which causes abnormal blood clots in the kidneys. Both HUS and TTP come in two varieties -- one that is triggered by infection or inappropriate antibody formation, and another that is hereditary. Moake said the newfound link between clot formation and the immune response could help improve the diagnosis and treatment for TTP, HUS and other puzzling blood disorders with similar symptoms.

The experiments Turner used to establish the link between clotting and the body's immune response involved a key clotting protein called von Willebrand factor (VWF) and about a dozen other proteins that are components of the "complement system." The complement system, a part of the body's innate immune system, is one of biology's most ancient forms of defense against invading pathogens.

The complement system consists of a series of proteins that are produced by a variety of cell types. These proteins circulate continuously in the bloodstream and react sequentially upon activation. When triggered, the complement component proteins join together to form a biological weapon called the "membrane attack complex" (MAC), which kills both invading bacteria and the body's own cells if they become infected or damaged.

Turner and Moake first thought of looking for the link more than two years ago after they collaborated with physicians at Texas Children's Hospital on several puzzling clinical cases. Turner designed and conducted a series of experiments to examine whether any of the proteins in the complement complex were likely to bind onto long strands of VWF. Each complement protein was detected with a specific antibody and a fluorescent tag that could be viewed with a specialized microscope.

She found that C3, an important complement pathway initiator protein, was produced by cells in such low concentration that it was almost impossible to see -- even with a fluorescent microscope. But that changed when she looked at experimental samples that contained both C3 and VWF.

"The signals were so clear," Turner recalled. "The VWF had so much C3 on it that it looked like a Christmas tree."

Moake said he and Turner are conducting follow-up research to measure more effectively the activation of C3 on VWF. They are also measuring whether the C3 activation stimulates the sequential cascade of reactions that leads to MAC formation. In particular, they are interested in studying how the connection might lead to autoimmune diseases by causing MAC to target the body's own healthy cells rather than sick or damaged cells.

"We'd like to know what happens on a cell's surface that ordinarily enables it to protect itself against MAC," Moake said. "We'd also like to know what can go wrong with cells in terms of sickness or trauma that might make them more susceptible to being attacked and killed by overactivation of the complement sequence during clotting."


متعلق ب

Wyss Institute
Center for Life Science Bldg.
3 Blackfan Circle
Boston, MA 02115
Map and directions


Viral Antigens

A virus antigen is a toxin or other substance given off by a virus which causes an immune response in its host. A viral protein is an antigen specified by the viral genome that can be detected by a specific immunological response.

Viral Morphology and Structure

Viruses are complexes consisting of protein and an RNA or DNA genome. They lack both cellular structure and independent metabolic processes. They replicate solely by exploiting living cells based on the information in the viral genome.

A mature virus particle is also known as a virion. It consists of either two or three basic components (Figure 1):

1. A genome of DNA or RNA, double-stranded or single-stranded, linear or circular, and in some cases segmented. A single-stranded nucleic acid can have plus or minus polarity.
2. The capsid, virus-coded proteins enclosing the nucleic acid of the virus and determining its antigenicity the capsid can have a cubic (rotational), helical or complex symmetry and is made up of subunits called capsomers.
3. In some cases an envelope that surrounds the capsid and is always derived from cellular membranes.

Other Components of Viral Particles:

4. Various enzymes. Viruses require a number of different enzymes depending on genome type and mode of infection. In several virus species enzymes are a component of the virus particle, for example the neuraminidase required for invasion and release of myxoviruses. Other examples include nucleic acid polymerases such as the RNA-dependent RNA polymerases in antisense viruses, the DNA polymerases in smallpox viruses and the RNA-dependent DNA polymerase in hepatitis B viruses and retroviruses.
5. Hemagglutinin. Some viruses (above all myxoviruses and paramyxoviruses) are capable of agglutinating various different human or animal erythrocytes. These viruses bear a certain surface protein (hemagglutinin) in their envelope that enables them to do this. The hemagglutination phenomenon can be made use of for quantitative viral testing or—in the hemagglutination inhibition test—for virus identification and antibody identification. In biological terms, hemagglutinin plays a decisive role in adsorption and penetration of the virus into the host cell.

Figure 1. Viral structure (a) and replication (b).

Principles of Viral Diseases

Viral disease is some harmful abnormality that results from viral infection of the host organism. Important principles that pertain to viral disease include the following: (1) many viral infections are subclinical (Figure 2) (2) the same disease may be produced by a variety of viruses (3) the same virus may produce a variety of diseases (4) the disease produced bears no relationship to viral morphology and (5) the outcome in any particular case is determined by both viral and host factors and is influenced by the genetics of each. Important features of two general categories of acute viral diseases (local, systemic) are compared in Table 1.

Table 1. Important Features of Acute Viral Diseases


Local Infections Systemic Infections
Specific disease example
Site of pathology
Incubation period
Viremia
Duration of immunity
Role of secretory antibody (IgA) in resistance
Respiratory(rhinovirus)
Portal of entry
Relatively short
غائب
Variable—may be short
Usually important
Measles
Distant site
Relatively long
الحالي
Usually lifelong
Usually not important

To produce disease, viruses must enter a host, come in contact with susceptible cells, replicate, and produce cell injury. Specific steps involved in viral pathogenesis are the following: viral entry into the host, primary viral replication, viral spread, cellular injury, host immune response, viral clearance or establishment of persistent infection, and viral shedding.


METHODS article

Rym Ben-Othman 1,2 , Bing Cai 1 , Aaron C. Liu 1 , Natallia Varankovich 1 , Daniel He 1 , Travis M. Blimkie 3 , Amy H. Lee 4 , Erin E. Gill 3 , Mark Novotny 5 , Brian Aevermann 5 , Sibyl Drissler 6 , Casey P. Shannon 7 , Sarah McCann 1 , Kim Marty 1 , Gordean Bjornson 1 , Rachel D. Edgar 8 , David Tse Shen Lin 8 , Nicole Gladish 8 , Julia Maclsaac 8 , Nelly Amenyogbe 2 , Queenie Chan 9 , Alba Llibre 10 , Joyce Collin 11 , Elise Landais 11,12 , Khoa Le 11,12 , Samantha M. Reiss 13 , Wayne C. Koff 14 , Colin Havenar-Daughton 13 , Manraj Heran 15 , Bippan Sangha 15 , David Walt 16 , Mel Krajden 17 , Shane Crotty 13 , Devin Sok 11,12 , Bryan Briney 11 , Dennis R. Burton 11 , Darragh Duffy 10 , Leonard J. Foster 9 , William W. Mohn 18 , Michael S. Kobor 8 , Scott J. Tebbutt 7,19 , Ryan R. Brinkman 6,20 , Richard H. Scheuermann 5,13 , Robert E. W. Hancock 3 , Tobias R. Kollmann 1,2 and Manish Sadarangani 1*
  • 1 Vaccine Evaluation Center, BC Children’s Hospital Research Institute, Vancouver, BC, Canada
  • 2 Telethon Kids Institute, University of Western Australia, Nedlands, WA, Australia
  • 3 Centre for Microbial Diseases and Immunity Research, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada
  • 4 Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada
  • 5 Department of Informatics, J. Craig Venter Institute (La Jolla), La Jolla, CA, United States
  • 6 Terry Fox Laboratory, Vancouver, BC, Canada
  • 7 Prevention of Organ Failure (PROOF) Centre of Excellence and Centre for Heart Lung Innovation, St. Paul's Hospital, Vancouver, BC, Canada
  • 8 Centre for Molecular Medicine and Therapeutics, Department of Medical Genetics, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada
  • 9 Department of Biochemistry and Molecular Biology, Faculty of Medicine, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada
  • 10 Translational Immunology Lab, Institut Pasteur, Paris, France
  • 11 Department of Immunology and Microbiology, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA, United States
  • 12 IAVI Neutralizing Antibody Center, The Scripps Research Institute, La Jolla, CA, United States
  • 13 Center for Infectious Disease and Vaccine Research, La Jolla Institute for Immunology (LJI), La Jolla, CA, United States
  • 14 Human Vaccines Project, New York, NY, United States
  • 15 Department of Radiology, BC Children’s Hospital, Vancouver, BC, Canada
  • 16 Wyss Institute at Harvard University, Department of Pathology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, United States
  • 17 British Columbia Centre for Disease Control, Vancouver, BC, Canada
  • 18 Department of Microbiology and Immunology, Life Sciences Institute, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada
  • 19 Department of Medicine, Division of Respiratory Medicine, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada
  • 20 Department of Medical Genetics, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada

Conventional vaccine design has been based on trial-and-error approaches, which have been generally successful. However, there have been some major failures in vaccine development and we still do not have highly effective licensed vaccines for tuberculosis, HIV, respiratory syncytial virus, and other major infections of global significance. Approaches at rational vaccine design have been limited by our understanding of the immune response to vaccination at the molecular level. Tools now exist to undertake in-depth analysis using systems biology approaches, but to be fully realized, studies are required in humans with intensive blood and tissue sampling. Methods that support this intensive sampling need to be developed and validated as feasible. To this end, we describe here a detailed approach that was applied in a study of 15 healthy adults, who were immunized with hepatitis B vaccine. Sampling included

350 mL of blood, 12 microbiome samples, and lymph node fine needle aspirates obtained over a

7-month period, enabling comprehensive analysis of the immune response at the molecular level, including single cell and tissue sample analysis. Samples were collected for analysis of immune phenotyping, whole blood and single cell gene expression, proteomics, lipidomics, epigenetics, whole blood response to key immune stimuli, cytokine responses, في المختبر T cell responses, antibody repertoire analysis and the microbiome. Data integration was undertaken using different approaches—NetworkAnalyst and DIABLO. Our results demonstrate that such intensive sampling studies are feasible in healthy adults, and data integration tools exist to analyze the vast amount of data generated from a multi-omics systems biology approach. This will provide the basis for a better understanding of vaccine-induced immunity and accelerate future rational vaccine design.


Why would blood type matter?

Since the early days of the pandemic, several studies of coronavirus patients have uncovered trends in what blood types seem to become infected most often, Live Science previously reported.

"Many studies have found associations between blood groups and propensity for SARS-CoV-2 infections," in particular, showing that people with type O blood have a lower risk of catching COVID-19، مقارنة مع non-O blood types, said Dr. Torben Barington, a clinical immunologist at Odense University Hospital and the University of Southern Denmark, who was not involved in the study. People with type A blood may also be more likely to develop severe symptoms and respiratory failure when they do contract the virus, some studies found.

"Several hypotheses have been proposed for these associations, but we still need to learn what the mechanisms actually are," Barington told Live Science in an email. This new study hints at a possible explanation for why SARS-CoV-2 may infect blood type A individuals more easily than type O &mdash though it doesn't explain why type B is also linked to more infections than type O, he noted.

Stowell said that he and his colleagues were curious about the link between blood type and COVID-19, but that they actually struck inspiration for their new study while developing a diagnostic test for the disease.

While creating the test, "we started looking at different parts of the virus and realized that the receptor binding domain … it looks very similar to an ancient group of proteins called galectins," Stowell said.

Galectins can be found in all multicellular animals and bind to الكربوهيدرات, or sugar structures, known as glycans in humans, galectins can be found all over the body and participate in many processes, from muscle development to metabolism to immune cell behavior, Stowell said.

In the past, "we've observed that galectins really love to bind to blood group antigens," proteins and molecules that are specific to different blood groups and stick off the surface of cells. Blood group antigens come in two flavors &mdash A and B &mdash and the presence or absence of these antigens determine a person's blood group &mdash A, B, AB, which has both, or O, which has neither, according to the American Red Cross. The antigens are found not only on blood cells in the body, but also on other tissues, including the lining of the lungs.

Given the molecular similarity between the coronavirus RBD and galectins, "we thought, 'Well, maybe the virus directly binds to blood group antigens,'" Stowell said. If that were the case, blood group antigens may somehow influence the likelihood of the infection taking hold, he said. For example, some viruses accrue on cells by first grabbing hold of glycans on their surfaces, according to a 2016 report in the journal Current Opinion in Structural Biology the viruses then let go of these glycans to slip through nearby entryways into the cell, triggering infection.

Something similar could potentially be happening with blood group antigens and SARS-CoV-2, the authors thought. With this hypothesis in hand, the team headed to the lab to run experiments.


Antigenic Characterization

&ldquoAntigens&rdquo are molecular structures on the surface of viruses that are recognized by the immune system and are capable of triggering an immune response (antibody production). On influenza viruses, the major antigens are found on the virus&rsquo surface proteins (see Figure 1).

When someone is exposed to an influenza virus (either through infection or vaccination) their immune system makes specific antibodies against the antigens (surface proteins) on that particular influenza virus. The term &ldquoantigenic properties&rdquo is used to describe the antibody or immune response triggered by the antigens on a particular virus. &ldquoAntigenic characterization&rdquo refers to the analysis of a virus&rsquo antigenic properties to help assess how related it is to another virus.

CDC antigenically characterizes about 2,000 influenza viruses every year to compare how similar currently circulating influenza viruses are to those that were included in the influenza vaccine and to monitor for changes in circulating influenza viruses. Antigenic characterization can give an indication of the flu vaccine&rsquos ability to produce an immune response against the influenza viruses circulating in people. This information also helps experts decide what viruses should be included in the upcoming season&rsquos influenza vaccine.

Other information that determines how similar a circulating virus is to a vaccine virus or another virus are the results of serology tests and genetic sequencing.

The above image shows the different features of an influenza virus, including the surface proteins hemagglutinin (HA) and neuraminidase (NA). Following influenza infection or receipt of the influenza vaccine, the body&rsquos immune system develops antibodies that recognize and bind to &ldquoantigenic sites,&rdquo which are regions found on an influenza virus&rsquo surface proteins. By binding to these antigenic sites, antibodies neutralize flu viruses, which prevents them from causing further infection.

The Hemagglutinin Inhibition Assay (HI Test)

Scientists use a test called the hemagglutinin inhibition (HI) assay to antigenically characterize influenza viruses. The HI test works by measuring how well antibodies bind to (and thus inactivate) influenza viruses.

Scientists use the HI test to assess the antigenic similarity between influenza viruses. This test is particularly useful for helping to select the vaccine viruses used in the seasonal flu vaccine. HI test results can tell us whether antibodies developed against vaccination with one virus are antigenically similar enough to another circulating influenza virus to produce an immune response against that circulating virus. Scientists also use the HI test to compare antigenic changes in currently circulating influenza viruses with influenza viruses that have circulated in the past.

The HI test involves three main components: antibodies, influenza virus, and red blood cells that are mixed together in the wells (i.e., cups) of a microtiter plate. (See Image 1.)

A microtiter plate is used to perform the HI test. The plate contains wells (i.e., cup-like depressions that can hold a small amount of liquid) where the solution of antibodies, influenza virus and red blood cells are inserted and allowed to interact. These wells are arranged according to rows and columns (which are identified on the microtiter plate by letters and numbers, respectively). The rows of the plate can be used to test different influenza viruses against the same set of antibodies. The columns can be used to differentiate between greater dilutions of antibodies, like a scale from low to high going from left to right (see Figures 3 and 4 for an example).

The antibodies used in the HI test are obtained by infecting an animal (usually a ferret) that is immunologically naïve (i.e., it has not been exposed to any influenza virus or vaccine previously in its lifetime). The animal&rsquos immune system creates antibodies in response to the antigens on the surface of the specific flu virus that was used to infect that animal. To study these antibodies, a sample of blood (serum) is drawn from the animal. The HI test measures how well these antibodies recognize and bind to other influenza viruses (for example, influenza viruses that have been isolated from flu patients). If the ferret antibodies (that resulted from exposure to the vaccine virus) recognize and bind to the influenza virus from a sick patient, this indicates that the vaccine virus is antigenically similar to the influenza virus obtained from the sick patient. This finding has implications for how well the vaccine might work in people. See Flu Vaccine Effectiveness: Questions and Answers for Health Professionals for more information.

As previously mentioned, the influenza viruses used in the HI test are taken from samples from sick people. CDC and other WHO collaborating centers collect specimens from people all over the world to track which influenza viruses are infecting humans and to monitor how these viruses are changing.

For the HI test, red blood cells (RBCs) are taken from animals (usually turkeys or guinea pigs). They are used in the HI test because influenza viruses bind to them. Normally, RBCs in a solution will sink to the bottom of the assay well and form a red dot at the bottom (Figure 2A). However, when an influenza virus is added to the RBC solution, the virus&rsquo hemagglutinin (HA) surface proteins will bind to multiple RBCs. When influenza viruses bind to the RBCs, the red cells form a lattice structure (Figure 2B). This keeps the RBCs suspended in solution instead of sinking to the bottom and forming the red dot. The process of the influenza virus binding to RBCs to form the lattice structure is called &ldquohemagglutination.&rdquo

The HI test involves the interaction of red blood cells (RBCs), antibody and influenza virus. Row A shows that in the absence of virus, RBCs in a solution will sink to the bottom of a microtiter plate well and look like a red dot. Row B shows that influenza viruses will bind to red blood cells when placed in the same solution. This is called hemagglutination and is represented by the formation of the lattice structure, depicted in the far right column under &ldquoMicrotiter Results.&rdquo Row C shows how antibodies that are antigenically similar to a virus being tested will recognize and bind to that influenza virus. This prevents the virus and RBCs from binding, and therefore, hemagglutination does not occur (i.e., hemagglutination inhibition occurs instead).

When antibodies are pre-mixed with influenza virus followed by RBCs, the antibodies will bind to influenza virus antigens that they recognize, covering the virus so that its HA surface proteins can no longer bind to RBCs (Figure 2C). The reaction between the antibody and the virus inhibits (i.e., prevents) hemagglutination from occurring, which results in hemagglutination inhibition (as shown in Figure 2C). This is why the assay is called a &ldquohemagglutinin inhibition (HI) test.&rdquo Hemagglutination (as depicted in Figure 2B) occurs when antibodies do not recognize and bind to the influenza viruses in the solution, and as a result, the influenza viruses bind to the red blood cells in the solution, forming the lattice structure. When the antibodies do recognize and bind to the influenza viruses in the solution, this shows that the vaccine virus (like the one the ferrets were infected with) has produced an immune response against the influenza virus obtained from the sick patient. When this happens, the influenza virus being tested is said to be &ldquoantigenically like&rdquo the influenza virus that created the antibodies (from ferrets).

When a circulating influenza virus is antigenically different from a vaccine or reference virus, the antibodies (developed in response to the vaccine or reference virus) will not recognize and bind to the circulating influenza virus&rsquo surface antigens. In the HI test this will cause hemagglutination to occur (see Figure 2B). This indicates that the vaccine virus or reference virus has not caused an immune response (i.e., the creation of antibodies) that recognizes and targets the circulating influenza virus. Circulating influenza viruses tested via the HI test are typically obtained from respiratory samples collected from ill patients.

Assessing Antigenic Similarity Using the HI Test

The HI test assesses the degree of antigenic similarity between two viruses using a scale based on greater dilutions of antibodies. As previously mentioned, the HI test is performed using a microtiter plate. The microtiter plate contains rows and columns of wells (i.e., cups) where RBCs, influenza virus and antibodies (developed against a comparison virus, such as a vaccine virus) are mixed. Dilutions are marked across the top of the microtiter plate. These dilutions function as a scale for assessing antigenic similarity and immune response. By testing the ability of greater dilutions of antibody to prevent hemagglutination, scientists measure how well those antibodies recognize and bind to (and therefore inactivate) an influenza virus. The higher the dilution, the fewer antibodies are needed to block hemagglutination and the more antigenically similar the two viruses being compared are to each other. The highest dilution of antibody that results in hemagglutinin inhibition is considered a virus&rsquos HI titer (Figure 3). Higher HI titers are associated with greater antigenic similarity. Greater antigenic similarity suggests that vaccination would produce an immune response against the test virus.

This virus sample has an HI titer of 1280, which means that the greatest dilution of antibody that still blocked hemagglutination from occurring was at 1280 dilution. At this dilution, the antibodies were still capable of recognizing and binding to the antigens on the virus.

When CDC antigenically characterizes influenza viruses to inform decisions on the formulation of the seasonal flu vaccine, the HI test is used to compare currently circulating viruses (B&C) with vaccine viruses (A). This allows scientists to quickly determine if a virus used in the seasonal flu vaccine is antigenically similar to circulating influenza viruses and therefore capable of producing an immune response against them.

Public health experts consider influenza viruses to be antigenically similar or &ldquolike&rdquo each other if their HI titers differ by two dilutions or less. (This is equivalent to a two-well (i.e., a four-fold dilution) or less difference). Using figure 4 as an example, when circulating virus 1 is compared to a vaccine virus, circulating virus 1 differs by one dilution (a 2-fold difference) and therefore is &ldquolike&rdquo the previous season&rsquos vaccine virus. However, circulating virus 2 differs by five dilutions (a 32-fold difference) and therefore is not like the previous season&rsquos vaccine virus. Circulating viruses that are antigenically dissimilar (i.e., not &ldquolike&rdquo) the reference panel are considered &ldquolow reactors.&rdquo

محددات

Antigenic characterization gives important information about whether a vaccine made using a specific vaccine virus will protect against circulating influenza viruses, but there are several limitations to antigenic characterization test methodology, which are described below.

Egg Adaptations

Right now, most flu vaccines are made using viruses grown in eggs. As human influenza viruses adapt to grow in eggs, genetic changes can occur in the viruses. These are called &ldquoegg-adapted&rdquo changes. Some egg-adapted changes may change the virus&rsquo antigenic (or immunogenic) properties while others may not. Egg-adapted changes have become a particular problem for selection of candidate vaccine viruses (CVVs) for the influenza A(H3N2) virus component of the flu vaccine. Influenza A(H3N2) viruses tend to grow less well in chicken eggs than influenza A(H1N1) viruses and they also are more prone to egg-adapted changes. Such changes can reduce the immune protection provided by the flu vaccine against circulating A(H3N2) viruses.


شاهد الفيديو: Hypersensitivity, Overview of the 4 Types, Animation. (كانون الثاني 2023).