Возрастные изменения в структуре гуморального иммунитета

В пожилом возрасте, эффективность и сбалансированность иммунного ответа существенно снижаются. Возрастает восприимчивость к инфекционным заболеваниям, снижается эффективность вакцинации, повышается вероятность развития аутоиммунных и онкологических заболеваний. Одной из ключевых компонент старения иммунной системы человека являются изменения в структуре репертуаров антител и T-клеточных рецепторов, составляющих основу адаптивного иммунного ответа. В недавней работе (Britanova et al., J. Immunology, 2014), с использованием оригинальной методики массированного секвенирования (Bolotin et al., Eur. J. Immunology, 2012; Mamedov et al., Front. in Immunology, 2013), и разработанного нами программного обеспечения, MiTCR (Bolotin et al., Nature Methods, 2013), мы детально исследовали динамику и параметры возрастных изменений в структуре индивидуального репертуара Т-клеточных рецепторов. В ряде работ других авторов, были также показаны определенные возрастные изменения в структуре репертуара антител (Wang et al., J. Immunology, 2014; Ademokun, et al., Aging Cell, 2011;Gibson et al, Aging Cell, 2009). Однако, в этих работах не было проведено полноценного глубокого анализа репертуаров антител, ввиду объективных технических ограничений, отличающих задачу массированного секвенирования библиотек генов антител от аналогичного анализа репертуаров T-клеточных рецепторов. Ключевым отличием является накопление, в ходе аффинного созревания антител в герминальных центрах, соматических гипермутаций. Клоны B-лимфоцитов, экспрессирующие различные гипермутировавшие варианты антител, часто представлены в относительно низких концентрациях, сопоставимых с темпом ошибок ПЦР и секвенирования. Таким образом, оказывается невозможным отличить реальное разнообразие антител от множества ошибочных подвариантов (неизбежно регистрируемых при глубоком секвенировании), что де факто ограничивает глубину надежного анализа лишь наиболее представленными вариантами из каждой гипермутирующей группы антител. В ходе предыдущей работы, на основе использования молекулярного баркодирования каждой молекулы кДНК на старте реакции (Kivioja T, et al., Nature Methods, 2009), и новых алгоритмов анализа данных массированного секвенирования, нами был впервые разработан подход, позволяющий получать данные по глубокому анализу репертуаров антител, практически свободные от ошибок ПЦР и секвенирования (наши неопубликованные данные). В настоящем проекте, этот подход позволит нам впервые детально охарактеризовать возрастные изменения в структуре репертуара B-лимфоцитов периферической крови, включая характер (расположение, соотношение мутаций замещения к синонимичным заменам, сохранение относительной гидрофобности) и динамику накопления гипермутаций для различных изотипов антител. На модели вакцинации от вируса гриппа, будет изучен характер и выраженность изменений в репертуаре антител в ходе гуморального иммунного ответа в зависимости от возраста пациента. На когорте пациентов, получающих регулярную иммуносуппрессивную терапию Ритуксимаб, будет изучен характер и степень изменений, индуцируемых моноклональным антителом к CD20-позитивным B-лимфоцитам. Начиная со второго года работы, мы также планируем задействовать в проекте разрабатываемые в нашей лаборатории методы эмульсионного ОТ-ПЦР с живых клеток (Turchaninova et al., Eur. J. Immunology, 2013). С помощью эмульсионного ОТ-ПЦР, будет проведен анализ транскриптомных паттернов для тысяч единичных B-лимфоцитов, в привязке к последовательности гена тяжелой цепи иммуноглобулина, продуцируемого каждым таким лимфоцитом. Этот инновационный подход позволит нам с новой стороны подойти к анализу субпопуляционного разнообразия B-лимфоцитов, а также проследить возможные пути перехода клонов между субпопуляциями, в частности – различными субпопуляциями В-клеток памяти (Pauli, et al., Front. in Immunology, 2011), а также эффекторными и регуляторными субпопуляциями B-лимфоцитов (Lund et al., Nat. Rev. Immunol., 2010).

Список публикаций по проекту

  1. Bolotin DA, Poslavsky S, Mitrophanov I, Shugay M, Mamedov IZ, Putintseva EV, Chudakov DM (2015). MiXCR: Software for comprehensive adaptive immunity profiling. Nat Methods 12 (5), 380–381
  2. Egorov ES, Merzlyak EM, Shelenkov AA, Britanova OV, Sharonov GV, Staroverov DB, Bolotin DA, Davydov AN, Barsova E, Lebedev YB, Shugay M, Chudakov DM (2015). Quantitative profiling of immune repertoires for minor lymphocyte counts using unique molecular identifiers. J Immunol 194 (12), 6155–6163
  3. Shugay M, Bagaev DV, Turchaninova MA, Bolotin DA, Britanova OV, Putintseva EV, Pogorelyy MV, Nazarov VI, Zvyagin IV, Kirgizova VI, Kirgizov KI, Skorobogatova EV, Chudakov DM (2015). VDJtools: Unifying Post-analysis of T Cell Receptor Repertoires. PLoS Comput Biol 11 (11), e1004503
  4. Bagaev DV, Zvyagin IV, Putintseva EV, Izraelson M, Britanova OV, Chudakov DM, Shugay M (2016). VDJviz: A versatile browser for immunogenomics data. BMC Genomics 17 (1), 453
  5. Plitas G, Konopacki C, Wu K, Bos PD, Morrow M, Putintseva EV, Chudakov DM, Rudensky AY (2016). Regulatory T Cells Exhibit Distinct Features in Human Breast Cancer. Immunity 45 (5), 1122–1134
  6. Turchaninova MA, Davydov A, Britanova OV, Shugay M, Bikos V, Egorov ES, Kirgizova VI, Merzlyak EM, Staroverov DB, Bolotin DA, Mamedov IZ, Izraelson M, Logacheva MD, Kladova O, Plevova K, Pospisilova S, Chudakov DM (2016). High-quality full-length immunoglobulin profiling with unique molecular barcoding. Nat Protoc 11 (9), 1599–1616