Տնտեսագիտության բարձրագույն դպրոցի (Ռուսաստան) Ազգային հետազոտական համալսարանի գիտնականներն առաջինն աշխարհում գենետիկ նախահակում են հայտնաբերել COVID-19 կորոնավիրուսային վարակի ծանր ձեւի նկատմամբ: Նրանց հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Frontiers in Immunology ամսագրում:
Մարդկային օրգանիզմի կողմից վիրուսային վարակների դեմ պայքարի հիմնական մեխանիզմներից մեկը T-բջիջների իմունիտետն է, որը հիմնված է վարակված բջիջների մակերեսին վիրուսային պեպտիդների պրեզենտացիայի կամ հայտնաբերման վրա, որին հաջորդում է T-լիմֆոցիտների ակտիվացումը, որոնք կարող են սպանել վիրուսը:
Ըստ Ria.ru-ի` մարդու բջիջներում վիրուսի պրեզենտացիայի համար պատասխանատու են I դասի (HLA-I) մարդկային լեյկոցիտային անտիգենի մոլեկուլները: Այդպիսի 6 մոլեկուլից բաղկացած հավաքածուն առանձնահատուկ է յուրաքանչյուր մարդու համար: Ավելին, այն փոխանցվում է ժառանգաբար, ուստի վիրուսային պեպտիդներն արագ հայտնաբերելու կարողությունը մեծապես որոշվում է գենետիկայով: Եթե ալելներն արդյունավետորեն հայտնաբերում են վիրուսը, իմունային բջիջներն արագորեն հայտնաբերում եւ ոչնչացնում են այն: Իսկ եթե մարդու մոտ գենետիկական կազմը վատ է գործում հայտնաբերման հարցում, ապա ավելի հավանական է, որ հիվանդությունն ավելի ծանր կընթանա:
ՏԲԴ-ի ԱՀՀ-ի կենսաբանության եւ կենսատեխնոլոգիայի ֆակուլտետի հետազոտողները Ն.Ի. Պիրոգովի անվան Ռուսաստանի ազգային հետազոտական բժշկական համալսարանից եւ Օ.Մ. Ֆիլատովի անվան թիվ 15 Մոսկվայի քաղաքային կլինիկական հիվանդանոցից իրենց գործընկերների հետ համատեղ ուսումնասիրել են կապը HLA-I գենոտիպի եւ COVID-19-ի ծանրության միջեւ:
Մեքենայական ուսուցման միջոցով նրանք մի մոդել են կառուցել, որն ինտեգրալ գնահատական է ապահովում COVID-19-ին T բջիջների իմունային պատասխանի հնարավոր ուժին: Հեղինակները ենթադրել են, որ եթե HLA-I ալելների հավաքածուն թույլ է տալիս արդյունավետորեն ներկայացնել SARS-CoV-2 վիրուսի պեպտիդները, կորոնավիրուսային վարակի ծանր ձեւի զարգացման ռիսկը նվազագույն կլինի եւ` հակառակը:
Մոդելի ստուգման համար գիտնականները նաեւ COVID-19 տարած ավելի քան 100 հիվանդի եւ ավելի քան 400 առողջ մարդու գենոտիպեր են վերլուծել: Յուրաքանչյուր դեպքում ծրագիրը գնահատել է հիվանդության ծանր ձեւի ռիսկը 0-ից 100 բալով: Իրական կլինիկական պատկերի հետ համեմատությունը ցույց է տվել, որ կանխատեսող մոդելը շատ արդյունավետ է:
