Методы изучения гуморального иммунитета: 2. Методы оценки состояния гуморального и клеточного иммунитета. Оценка иммуного статуса организма.

Содержание

Изучение гуморального иммунного ответа при лёгкой и бессимптомной формах проявления COVID-19 | Балахонов

1. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский И.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (Сovid-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; (1): 6-13. doi: 10.21055/0370-1069-2020-1-6-13

2. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский И.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (СOVID-19). Сообщение 2: Особенности течения эпидемического процесса СOVID-19 во взаимосвязи с проводимыми противоэпидемическими мероприятиями в мире и Российской Федерации. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; (2): 6-12. doi: 10. 21055/0370-1069-2020-2-6-12

3. Львов Д.К., Альховский С.В., Колбухина Л.В., Бурцева Е.И. Этиология эпидемической вспышки Covid-19 в г. Ухань (провинция Хубэй, Китайская Народная Республика), ассоциированной с вирусом 2019-nCov (Nidovirales, Coranaviridae, Coronavirinae, Betacoronavirus, подрод Sarbecovirus): уроки эпидемии SARS-CoV. Вопросы вирусологии. 2020; 65(1): 6-15. doi: 10.36233/0507-4088-2020-65-1-6-15

4. Брико Н.И., Каграманян И.Н., Никифоров В.В., Суранова Т.Г., Чернявская О.П., Полежаева Н.А. Пандемия Сovid-19. Меры борьбы с ее распространением в Российской Федерации. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2020; 19(2): 3-12. doi: 10.31631/2073-3046-2020-20-2-4-12

5. Worldometer. Пандемия коронавируса COVID-19. URL: https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries (дата

6. обращения: 18.08.2020).

7. Официальная информация о коронавирусе в России. Оперативные данные. URL: https://стопкоронавирус.рф (дата обращения: 18.08.2020).

8. Бугоркова С.А. Некоторые аспекты формирования иммунного ответа у пациентов с COVID-19. COVID-19 Preprints [Preprint]. 2020. URL: https://covid19-preprints.microbe.ru/article/21. doi: 10.21055/preprints-3111717

9. Garcia LF. Immune response, inflammation, and the clinical

10. spectrum of СОVID-19. Front Immunol. 2020; 11: 1441. doi: 10.3389/fimmu.2020.01441

11. Maggi E, Canonica GW, Moretta L. Covid-19: Unanswered questions on immune response and pathogenesis. J Allergy Clin Immunol. 2020; 146(1): 18-22. doi: 10.1016/j.jaci.2020.05.001

12. Hou H, Wang T, Zhang B, Luo Y, Mao L, Wang F, et al. Detection of IgM and IgG antibodies in patients with coronavirus disease 2019. Clin Transl Immunology. 2020; 9(5): e01136. doi: 10.1002/cti2.1136

13. Liu J, Guo J, Xu Q, Cai G, Chen D, Shen Y. Detection of IgG antibody during the follow-up in patients with COVID-19 infection. Crit Care. 2020; 24(1): 448. doi: 10.1186/s13054-020-03138-4

Иммунологические показатели

Функционально активна только генетически стабильная клетка, то есть клетка с неповрежденной, способной к репарации ДНК, что нарушено при злокачественных опухолях, лучевой и химиотерапии. Накопление повреждений коррелирует с изменением лабораторных показателей. Состояние иммунитета оценивают комплексом показателей: неспецифическую резистентность определяют по содержанию в сыворотке крови комплемента, лизоцима, ИФН, фагоцитарной способности макрофагов и цитотоксической активности NK-клеток.

Состояние иммунной системы определяют по уровню иммуноглобулинов (IgM, IgG, IgA) и цитокинов в сыворотке крови, содержанию субполяций Т-лимфоцитов (клеточное звено иммунитета) и В-лимфоцитов, их способности отвечать на антигены и митогены (гуморальное звено иммунитета).

Недостаточность гуморального иммунитета сопровождается снижением уровня сывороточных иммуноглобулинов. Сегодня нижняя граница нормы для Ig M – 0,4 г/л, IgG – 5 г/л, Ig A – 0,5 г/л [14]. При более низких показателях дополнительно производят оценку продукции антител к белковым и полисахаридным антигенам. Для подсчета Т- и В-лимфоцитов используют моноклональные антитела к мембранным маркерам лимфоцитов. В норме в 1 мкл содержится: лимфоцитов – 1250-2500, Т-лимфоцитов – 1000-2000 (55-75%), В-лимфоцитов – 100-300 (10-15%). Для оценки функций лимфоцитов применяют стимулирующие фитогемагглютинин, конкавалин А и митоген лаконоса. Способность к пролиферации оценивают с помощью меченного радиоактивными изотопами тимидина, включающегося в ДНК клетки. Продукция цитокинов также указывает на функциональные возможности Т-лимфоцитов. Клинические проявления снижения гуморального иммунитета и недостаточность комплимента похожи. Для исследования комплимента оценивают его гемолитическую активность и определяют количество его компонентов. Определяют бактериальную активность фагоцитов, их способность к хемотаксису и восстановлению.

Иммунологическое обследование показано при хронических, частых или оппортунистических инфекциях и, несомненно, при проведении химиотерапии [48]. Клиническая картина (постоянно рецидивирующая вирусная или грибковая инфекции) может свидетельствовать о вторичном иммунодефиците и явиться основанием для проведения иммунологического обследования [15]. Так как иммунная система работает по принципу весов, то есть под влиянием иммуномодулятора в той или иной степени изменяется функциональная активность всей системы в целом, весьма целесообразен иммунологический мониторинг во время всего курса лечения [16].

Кроме того, эффект иммунной терапии

in vitro может абсолютно не соответствовать эффекту in vivo, а также клинический эффект может иметь место при сохраняющемся дефекте иммунитета. Поэтому ценность мониторинга для оптимальной терапии несомненно высока. А без предварительного иммунологического обследования, на основании клинической картины хронического воспалительного процесса можно назначать только иммунные препараты, действующие на фагоцитарное звено [17].

Тщательно собранный анамнез и физикальное обследование, общий анализ крови и определение сывороточной концентрации Ig M, IgG, Ig A, IgD и IgE позволяют достаточно быстро установить причину иммунодефицита у 95% пациентов [14]. Более сложные методы, используемые за рубежом только в специализированных центрах, в России включаются в рутинное обследование, например, индекс стимуляции митогенами (моноклональные антитела, фитогемагглютинин, конкавалин А).

Мещерякова Н.Г.

Особенности формирования гуморального иммунитета у лиц с различными клиническими проявлениями COVID-19 | Платонова

1. Брико Н. И., Каграманян И. Н., Никифоров В. В. и др. Пандемия COVID-19. Меры борьбы с ее распространением в Российской Федерации //Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2020;19(2):4–12.

2. Щелканов М. Ю., Колобухина Л. В., Бургасова О. А. и др. COVID-19: этиология, клиника, лечение. Инфекция и иммунитет. 2020. Т. 10, № 3. С. 421–445.

3. Коронавирус. Онлайн-карта распространения коронавирусной инфекции. Доступно на: https://coronavirus-monitor.ru/(дата обращения 05.01.2021).

4. Коронавирус. Онлайн-карта коронавирусной инфекции. Статистика. Доступно на: https://coronavirus-monitor.info/(дата обращения 05.01.2021).

5. Оперативные данные. Коронавирус COVID-19. Официальная информация. Доступно на: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/information/ (дата обращения 05.01.2021).

6. Alserehi Н.А., Alqunaibet А.М., Al-Tawfiq J.A., et al. Seroprevalence of SARS-CoV-2 (COVID-19) among healthcare workers in Saudi Arabia: comparing case and control hospitals. Diagnostic Microbiology and Infectious Disease. 2021. Vol. 99, Issue 3, Р.115273. https://doi.org/10.1016/j.diagmicrobio.2020.115273

7. Rao V.U.S., Arakeri G., Subash A., et al. COVID-19: Loss of bridging between innate and adaptive immunity? Med Hypotheses. 2020. N144: Р.109861.

8. Ni L., Ye F., Cheng M.L., et al. Detection of SARS-CoV-2-Specific Humoral and Cellular Immunity in COVID-19 Convalescent Individuals. Immunity. 2020. Vol. 52. N6. P. 971–977.

9. Yang L., Liu S., Liu J., et al. COVID-19: immunopathogenesis and Immunotherapeutics. Signal Transduct Target Ther. 2020. Vol.5. N1. P.128.

10. Paces J., Strizova Z., Smrz D., et al. COVID-19 and the immune system. Physiol Res. 2020. Vol. 69. N3. P. 379–388.

11. Kadkhoda K. COVID-19: an Immunopathological View. mSphere. 2020. Vol. 5. N2. P. 00344–20.

12. Altmann D.M., Douek D.C., Boyton R.J.. What policy makers need to know about COVID-19 protective immunity. Lancet. 2020. Vol. 395. N.10236. P. 1527–1529.

13. Cox R.J., Brokstad K.A. Not just antibodies: B cells and T cells mediate immunity to COVID-19. Nat Rev Immunol. 2020. Vol. 20. N10. P. 581–582.

14. Chowdhury M.A., Hossain N., Kashem M.A., et al. Immune response in COVID-19: A review. J Infect Public Health. 2020. Vol. 13. N11. P. 1619–1629.

15. Ma H., Zeng W., He H., et al. Serum IgA, IgM, and IgG responses in COVID-19. Cell Mol Immunol. 2020. Vol. 17. N7. P. 773–775.

16. Paces J., Strizova Z., Smrz D., et al. COVID-19 and the immune system. Physiol Res. 2020. Vol. 69. N.3. P. 379–388.

17. Juno J.A., Tan H.X., Lee W.S., et al. Humoral and circulating follicular helper T cell responses in recovered patients with COVID-19. Nat Med. 2020. Vol. 26. N.9. P. 1428–1434.

Оценка гуморального иммунитета - узнать цены на анализ и сдать в Пласте

Метод определения Иммунотурбидиметрия. Преципитация с полиэтиленгликолем.

Исследуемый материал Сыворотка крови

Иммунный статус человека - совокупность клинико-лабораторных показателей, отражающих количество, соотношение, функциональную активность основных компонентов иммунной системы в данный момент времени. 

Нарушения могут быть первичными, то есть иметь в своей основе генетически обусловленные изменения, и вторичные, возникающие вследствие другого состояния, например, такого как ВИЧ-инфекция. Такие препараты, как кортикостероиды, азатиоприн, метотрексат или циклоспорин, также могут вызывать вторичный иммунодефицит. 

Иммунодефицит может быть классифицирован на гуморальный, клеточный и комбинированный, поскольку дисфункция любого пути характеризуется специфическими клиническими проявлениями.  

Клиническая картина иммунодефицита может быть представлена как бессимптомными, так и рецидивирующими, атипичными или угрожающими жизни инфекционными заболеваниями, а также новообразованиями. 

Это могут быть инфекции, вызванные бактериями (Streptococcus pneumoniae, Neisseriae spp., Haemophilus influenzae, а также Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, Campylobacter fetus и Mycoplasma spp.), вирусами (Epsten Barr, Cytomegalovirus, Varicella zoster, Herpes simplex), простейшими (Toxoplasma, Microsporidium, Cryptosporidium) и грибами (Candida, Aspergillus, Cryptococcus, Histoplasma, Pneumocystis), позволяющие заподозрить вероятность гуморального или клеточного иммунодефицита. 

Узконаправленными исследованиями являются тест №26 Белковые фракции для обнаружения моноклональных иммуноглобулинов (М-компонентов), профили Иммунограмма 3 уровня (31402Ф, 31403Ф, 31404Ф), позволяющие выявить конкретное иммунное нарушение. 

Подробное описание на странице соответствующего исследования.  

Состав профиля: 

Литература

  1. Stephanie N. Shishido, SriramVarahan, Kai Yuan, Xiangdong Li,Sherry D. Fleming. Humoral innate immune response and disease 18 June 2012 
  2. Sandhya L. Tests for cell-mediated immunity 1 June 2010

Динамика ряда показателей клеточного и гуморального иммунитета у больных сахарным диабетом 1 типа | Потемкин

Аннотация

Исследования последних лет, безусловно, доказывают участие иммунной системы в развитии сахарного диабета (СД) 1 типа. В литературе достаточно подробно представлены исследования, показывающие, что началу диабета предшествует длительный продромальный период. Установлено, что одним из проявлений этого продромального периода может быть инсулит (лимфатическая инфильтрация панкреатических островков), который тем не менее не у всех лиц приводит к развитию СД. Инсулит сопровождается появлением в крови аутоантител, направленных против островковых клеток поджелудочной железы. Выявление ICA (антител к островкам) и ICSA (антител к поверхностному антигену островковых клеток) может свидетельствовать о доклинической или начальной стадиях СД I типа. При этом ICSA являются более информативными, так как реагируют преимущественно с р-клетками, но и наименее изучены в клиническом отношении.

Развитие СД сопровождается нарастающей деструкцией р-клеток поджелудочной железы, которая может происходить и за счет увеличения активности NK-клеток (естественных киллеров). По данным некоторых авторов, количество NK-клеток при СД I типа достоверно ниже, чем у здоровых и больных сахарным диабетом II типа.

Ряд исследователей считают, что в патогенезе инсулинзависимого сахарного диабета (ИЗСД) клеточные иммуноположительные реакции играют более важную роль, чем гуморальные. Для характеристики состояния клеточного иммунитета большинство исследователей определяют количество Т- и В-лимфоцитов, а также регуляторные Т-лимфоциты и их соотношения. В литературе имеются неоднозначные данные об изменении соотношения Т- хелперов и Т-супрессоров на разных стадиях заболевания.

Целью настоящего исследования явилось изучение изменения ряда показателей клеточного и гуморального иммунитета у больных СД I типа в зависимости от длительности заболевания.

Исследования последних лет, безусловно, доказывают участие иммунной системы в развитии сахарного диабета (СД)1 типа [1, 3, 4, 10, 11 14, 15, 17]. В литературе достаточно подробно представлены исследования, показывающие, что началу диабета предшествует длительный продромальный период. Установлено, что одним из проявлений этого продромального периода может быть инсулит (лимфатическая инфильтрация панкреатических островков), который тем не менее не у всех лиц приводит к развитию СД [2, 22, 23]. Инсулит сопровождается появлением в крови аутоантител, направленных против островковых клеток поджелудочной железы. Выявление ICA (антител к островкам) и ICSA (антител к поверхностному антигену островковых клеток) может свидетельствовать о доклинической или начальной стадиях СД I типа [7—9, 12, 13]. При этом ICSA являются более информативными, так как реагируют преимущественно с р-клстками, но и наименее изучены в клиническом отношении.

Развитие СД сопровождается нарастающей деструкцией р-клеток поджелудочной железы, которая может происходить и за счет увеличения активности NK-клеток (естественных киллеров) [5]. По данным некоторых авторов, количество NK-клсток при СД I типа достоверно ниже, чем у здоровых и больных сахарным диабетом II типа.

Ряд исследователей считают, что в патогенезе инсулинзависимого сахарного диабета (ИЗСД) клеточные имМуноположительные реакции играют более важную роль, чем гуморальные [6, 18]. Для характеристики состояния клеточного иммунитета большинство исследователей определяют количество Т- и В-лимфоцитов, а также регуляторные Т-лимфо- циты и их соотношения. В литературе имеются неоднозначные данные об изменении соотношения Т- хелперов и Т-супрсссоров на разных стадиях заболевания [16, 19-21].

Целью настоящего исследования явилось изучение изменения ряда показателей клеточного и гуморального иммунитета у больных СД I типа в зависимости от длительности заболевания.

Материалы и методы

Обследовано 52 больных СД I типа: 14 больных в возрасте 15—38 лет с впервые выявленным СД (1-я группа), 13 больных в возрасте 16—45 лет с длительностью заболевания от 1 года до 5 лет (2-я группа), 13 больных с длительностью СД от 6 до 10 лет (3-я группа), 12 — с длительностью СД более 10 лет (4-я группа). Средняя тяжесть заболевания выявлена у 32 больных, тяжелая форма — у 20. Больные получали инсулинотерапию препаратами “актрапид” и”ленте”. Все больные были обследованы в состоянии субкомпенсации СД, вне обострения "хронических очагов инфекции и интеркуррентных заболеваний. Контрольную группу составили 20 практически здоровых доноров.

Методом непрямой иммунофлюоресценции с использованием моноклональных антител серии Leu определяли абсолютное и относительное содержание Т- и В-лрмфоцитов в периферической крови, количество Т-хелперов и Т-супрсссоров/цитоток- сических клеток и их соотношения, количество NK-клсток, DR(+)-ktctok, уровень IgG(+) — клеток в периферической крови, наличие ICSA.

С помощью радиоиммунологического метода (с использованием стандартного набора для определения человеческого С- пептида “Ria-gnost-hC-Peptide” фирмы “Behringwerke ЛС"(ФРГ) определяли базальный уровень С-пептида.

Результаты и их обсуждение

У всех больных 1-й группы обнаруживались ICSA. У половины больных отмечалось увеличение содержания DR(+)-K4eTOK в периферической крови. У этих же больных было повышено содержание В-лимфоцитов (рис. 1, а). При индивидуальном анализе оказалось, что в состав этой группы вошли боль-

АгЛ7&'</6’Сл5<7 Л77в7СИГ д /At/Г

/6ОО-\

/ООО-                         --------

600-

600-

4ОО-

200-

----- L1J--------------------- 11----- Ld------ L l /234

Рис. 1. Абсолютное количество В- (а) и Т-лимфоцитов (б) в периферической крови.

Здесь и на рис. 2 столбики 1—4 — цэуппы больных ИЗСД, заштрихованная часть — норма.

С04(+/с0в(+)

2-

f,5-

O.S-

о f                      2             J              4

Рис. 2. Соотношение регуляторных субпопуляций.

ные с впервые выявленным СД I типа, поступившие в клинику в состоянии кетоацидоза. При определении абсолютного и относительного содержания Т-лимфоцитов в периферической крови выявилась тенденция к их снижению (рис. 1, 6). Достоверное снижение этих показателей имело место у 8 больных, поступивших в клинику в состоянии кетоацидоза. Наряду с этим у них же выявилось значительное увеличение соотношения СД4/СД8 (рис. 2), при этом у 6 больных увеличение индекса произошло за счет повышения содержания Т-хелперов в периферической крови и у 2 — за счет снижения уровня Т-супрессоров. Содержание NK-клеток было повышено только у 4 больных с давностью манифестации заболевания, не превышающей 3 нед, а из них 3 поступили в отделение в состоянии кетоацидоза. СД+Д-клсток периферической крови был повышен у 9 из 13 больных, у остальных отмечались нормальные значения этого показателя.

Абсолютное и относительное количество Т-лимфоцитов у 5 из 13 больных было достоверно снижено, у остальных отмечалась тенденция к снижению. Повышение В-лимфоцитов в крови имело место у 10 из 13 больных и коррелировало (/=0,6) с наличием аутоантител. У 8 из 13 больных было увеличено число NK-клеток.

В1Щ+)-клетки определялись в повышенном количестве у большинства больных (у 9) 2-й группы, и только у 4 больных их уровень приближался к норме. Индекс СД4/СД8 в данной группе достоверно не отличался от контрольного.

Из 13 больных 3-й группы 9 поступили в отделение в состоянии кетоацидоза. Только у 3 больных этой группы были выявлены HZSA. У этих же больных оказался повышенным уровень ОЩ+Дююток и увеличено содержание В-лимфоцитов. Эти данные свидетельствуют о сохраняющейся активности гуморального звена иммунной системы у некоторых больных рассматриваемой группы. Для большинства больных с длительностью заболевания от 6 до 10 лет более характерными становятся изменения в клеточном звене иммунитета. Абсолютное и относительное содержание Т-лимфоцитов имеет дальнейшую тенденцию к снижению. У 8 из 13 больных был снижен индекс СД4/СД8, причем у 6 больных за счет увеличения количества Т-супрессоров, а у 2 — за счет снижения числа Т-хелперов. Уровень NK- клеток в основном (у 10 больных) достоверно не отличался от нормы.

Таким образом, для рассматриваемой группы характерны значительное уменьшение числа больных С наличием ICSA и инверсия соотношения субпопуляций иммунорегуляторных клеток в сторону Т- супрессоров/цитотоксических.

В 4-й группе больных было выявлено достоверное снижение относительного количества Т-лимфоцитов в периферической крови. Индекс СД4/СД8 оказался достоверно сниженным за счет увеличения количества Т-супрессоров/цитотоксических клеток (см. рис. 3). В этой группе больных обнаружено также значительное увеличение относительного количества NK-клеток. У 7 из 12 человек повышено относительное количество зрелых В-лимфоцитов. У 9 из 12 больных найдены ICSA.

Выводы

  1. В развитии СД I типа играют роль изменения в системе как гуморального, так и клеточного иммунитета. По мере нарастания длительности заболевания изменения клеточного звена иммунитета становятся более выраженными.
  2. Наличие ICSA положительно коррелирует с содержанием В-лимфоцитов в периферической крови.

Соотношение регуляторных субпопуляций Т- лимфоцитов меняется в зависимости от длительности СД I типа — происходит его инверсия. На ранних этапах болезни выявляется повышение индекса хел- перы/супрессоры — цитотоксические клетки, а с увеличением длительности — его уменьшение.

1. Васильева Е. В., Сура В.В., Смирнова О.И. // Тер. арх. — № 11. - С. 115—118.

2. Ефимов А.С., Полторан В.В. // Пробл. эндокринол. — 1987. - № 6. - С. 80-88.

3. Потемкин В.В., Кадагидзе З.Г., Бескова Т.К. и др. // Пробл. Эндокринол. - 1986. - № 1. - С. 3-5

4. Роуз Н.Р. // Механизмы иммунопатологии / Под ред. С. Коена, П.А. Усрда, Р.Т. Ман-Класии: Пер. с англ,— М.,1983. — С.165—180.

5. Саложин К.В. // Тер. арх. - 1989. - № 10. - С. 104-106.

6. Саложин К.В., Насонов Е.Л., Сура В.В. и др. // Клин. мед. - 1989. - С. 111—121.

7. Arquilla Е., Stenger D. Immunology of Islet Cellls in Diabetic Pancreas.— New York, 1985. — P. 493—512.

8. Armitage M., Wilkin J., Wood P., Casey C. // Diabetes.— 1988,- Vol. 37, № 10. - P. - 1392--1396.

9. Arslariar S.A., Becher D.G., Nabir B. et al. // Ibid. — 1985. - Vol. 34, № 9. - P. 923-930.

10. Back G.F. // Clin. exp. Immunol. — 1988. — Vol. 72, № 1. — P. 18.

11. Barbosa J. et al. // Acta med. post. — 1989. — Suppl. 1. — P. 515-555.

12. Becker F., Helmke K., Seggewiss K. et al. // Aktuel. Endocr. - 1989. - Bd 10, N 2. - P. 37-41.

13. Betterle C., Pressotlo F., Pedini B. et al. // Diabetologia. — Vol. 30, № 5. - P. 292-297.

14. Bhafia E., Eisenbasth G. // Ann. Immunol. - 1986. — Vol. 136-19, № 3. - p. 452-455.

15. Bottazzo L.F. et al. // Brit. med. Bull. — 1989. — Vol. 45, №16, P. 33-57.

16. Cautor H., Boyse E.A. // Cold Spr. Harb. Symp. quant. Biol. - 1977. — Vol. 41. — P. 23-32.

17. Eisenbarth L.S. // New Engl. J. Med. — 1986. — Vol. 314, № 17. - 1360-1368.

18. Faustman D. et al. // Diabetes. — 1989. — Vol. 38, N. 11. — 1462- 1468.

19. Lalluzzo A., Ziordano C., Kubino L., Bompiani Z.D. // Diabetologia. — 1984. — Vol. 26, — 6. — P. 426—430.

20. Horvath M., Varsanyi M., Jovanovich N. et al. // Allergol. Immunopathol. — 1986. — Vol. 14, № 5. — P. 399-405.

21. Johnston C., Aloiggi Z., Millward B., Leslie R. // Diabetes. — Vol. 37, № 11. — P. 1484— 1488.

22. Lernmark A. // Diabet. Mlecd- 1987 - Vol. 4,- P. 285-297.

23. Lernmark А. Ц Clin. J. Med.— 1988.— Vol. 37, № 1,- P.98.


Состояние гуморального иммунитета к парвовирусу В19 у населения отдельных географических регионов | Лаврентьева

Введение

Медицинская значимость парвовирусной ин­фекции (ПВИ) связана с особенностями возбуди­теля — парвовируса человека В19 (PVB19). Вирус обладает тератогенным действием, наиболее актив­но проявляющимся во II триместре беременности [1-3]. При внутриутробном инфицировании плода развивается врожденная ПВИ, как наиболее частое ее проявление описана неиммунная водянка плода [4-7]. Вторая особенность PVB19 — тропность к клеткам-предшественникам эритроцитов (преэритробластам) [8]. Вследствие этого инфицирование PVB19 вызывает нарушение эритропоэза, которое может приводить к тяжелым последствиям у лиц с иммунодефицитами или хроническими анемиями[9, 10].

Помимо клинически выраженной формы за­болевания, развивающейся преимущественно у де­тей, и имеющей название «инфекционная эритема», проявления ПВИ достаточно разнообразны: от бес­симптомных форм (30-50% всех случаев заболева­ния) или легкой экзантемы до артритов и артралгий (преимущественно у взрослых), а также выражен­ных анемий вплоть до развития апластического криза (лица с иммунодефицитами, больные гемато­логического профиля) [11-17].

В настоящее время в ряде стран, включая Рос­сию, отсутствует регистрация и учет заболеваемо­сти ПВИ, ограничены сведения о масштабах ее рас­пространения, в том числе в группах риска (бере­менные женщины, реципиенты препаратов крови) [15, 18-21].

Учитывая, что методов специфической про­филактики ПВИ не разработано, а специфические иммуноглобулины G сохраняются в сыворотках крови переболевших пожизненно, о распростране­нии этой инфекции в популяции можно судить по показателям гуморального иммунитета.

Цель настоящего исследования — оценить формирование гуморального иммунитета к ПВИ в разных возрастных группах лиц, проживающих в европейской части России, государствах Средней Азии и Западной Африки.

Материалы и методы

На IgG-антитела к PVB19 были исследова­ны 1732 сыворотки крови условно здоровых лиц в возрасте 18-87 лет, в том числе 817 сывороток жи­телей Российской Федерации (Санкт-Петербург), 114 сывороток трудовых мигрантов из Средней Азии, 480 сывороток жителей Казахстана (Нур-Султан), 321 сыворотка граждан Гвинейской Республики (ГР). Сыворотки получены в 2017-2018 гг. из кол­лекций вирусологических лабораторий Санкт-Пе­тербургского Регионального центра по надзору за корью и краснухой в СЗФО, Регионального центра по надзору за корью в ГР, лаборатории этиологии и иммунологии ВИЧ НИИЭМ им. Пастера.

Для определения IgG-антител к PVB19 исполь­зовали тест-систему «Anti-Parvovirus B19 ELISA IgG» («Euroimmun AG», Германия) в соответствии с инструкцией производителя.

Статистическая обработка данных производи­лась с помощью пакета программ MS Excel, Prizm 5.0 («GraphPad Software Inc.»). Номинальные данные описывались с указанием абсолютных значений и процентных долей. Сравнение номинальных дан­ных проводилось при помощи критерия χ2 Пирсона, позволяющего оценить значимость различий между фактическим количеством исходов или качествен­ных характеристик выборки, попадающих в каждую категорию, и теоретическим количеством, которое можно ожидать в изучаемых группах при справед­ливости нулевой гипотезы. Значение критерия χ2 сравнивали с критическими значениями для соответ­ствующего числа степеней свободы. В том случае, если полученное значение критерия χ2 превышало критическое, делался вывод о наличии статистиче­ской взаимосвязи между изучаемым фактором риска и исходом при соответствующем уровне значимости.

В качестве показателя тесноты связи между ко­личественными показателями x и у, имеющими нор­мальное распределение, использовался коэффици­ент корреляции rxy Пирсона. Оценка статистической значимости корреляционной связи осуществлялась с помощью t-критерия. Значения коэффициента корреляции rxy интерпретировали в соответствии со шкалой Чеддока. В качестве порога достоверности отличий было определено значение вероятности p < 0,05.

Результаты

Состояние гуморального иммунитета к парвовирусу В19 среди условно здоровых жителей Санкт-Петербурга (Россия)

Сыворотки крови условно здоровых жителей Санкт-Петербурга (п = 317) были получены от лиц в возрасте 18-87 лет (средний возраст 42,3 ± 12,09 го­да, медиана 39 лет). Общая доля мужчин составила 32,8%, женщин — 67,2 %. Сыворотки были распре­делены на 4 возрастные группы. Специфические антитела класса IgG к PVB19 были обнаружены, в целом в 62,1 ± 2,7% (197 из 317) образцов и выявля­лись в каждой из четырех групп (табл. 1).

 

Таблица 1. Выявление специфических IgG к PVB19 в сыворотках крови условно здоровых жителей Санкт-Петербурга (n = 317) в разных возрастных группах

Table 1. Identification of anti-PVB19 IgG antibodies in the blood serum of relatively healthy residents of St. Petersburg (n = 317) in different age groups

Возраст, годы

Age, years

Количество исследованных сывороток

The number of examined sera

Из них IgG+ к PVB19

Of these, IgG+ to PVB19

абс.

abs.

%, М ± m

18-201

18

6

33,3 ± 11,1

21–302

68

40

58,8 ± 5,9

18-30

86

46

53,5 ± 5,3

31–403

78

40

51,3 ± 5,6

≥414

153

111

72,5 ± 3,6

Всего

Total

317

197

62,1 ± 2,7

Примечание. Достоверность различий: р1-4 < 0,001.

Note. Significance of differences: p1-4 < 0.001.

 

Наименьшая доля серопозитивных лиц выяв­лена в группе 18-20 лет; она составила 33,3 ± 11,1%. С возрастом доля IgG-положительных к PVB19 проб увеличивается. Совокупно доля позитивных образ­цов среди лиц 18-30 лет составила 53,5 ± 5,3%, а максимальная доля положительных находок (72,5 ± 3,6%) была обнаружена в возрастной группе 41 год и старше. Выявленные различия статистиче­ски значимы (df = 3; χ2 = 17,623;p < 0,001).

Гендерный анализ не выявил существенных различий между серопозитивными лицами муж­ского и женского пола: 66,5 и 62,0% соответственно (df = 3; χ2 = 2,399; p = 0,494). Доля серопозитивных лиц женского пола несколько преобладала в воз­растных группах 18-20 лет и 41 год и старше; серо­позитивные лица мужского пола чаще выявлялись в возрасте 21-40 лет.

Таким образом, среди условно здоровых жите­лей Санкт-Петербурга в целом выявлено около 62% серопозитивных к PVB19 лиц с тенденцией к увели­чению их доли в старших возрастных группах, без существенных различий по гендерному признаку.

Иначе формировался коллективный иммуни­тет к PVB19 в организованном коллективе, который состоял из преподавателей и курсантов (находя­щихся в специальных условиях проживания) од­ного из военных училищ Санкт-Петербурга. Были исследованы 500 сывороток крови, полученных от лиц в возрасте 18-60 лет (средний возраст 25,2 го­да, медиана 21 год). Подавляющее число обследо­ванных — мужчины (91,6%). Серопревалентность к PVB19 в организованном коллективе оказалась существенно выше (p = 0,005), чем в среднем среди жителей города, и составила 85,8 ± 1,56% (табл. 2). Отличительной особенностью данной популяции является большое количество (190 из 223 человек) серопозитивных к PVB19 лиц среди курсантов 18­20 лет: их доля составила 85,2 ± 2,38%. Высокий уровень гуморального иммунитета сохранялся без статистически значимых изменений во всех обсле­дованных возрастных группах.

 

Таблица 2. Выявление специфических IgG к PVB19 в образцах крови условно здоровых лиц из организован­ного коллектива (n = 500) в разных возрастных группах

Table 2. Identification of anti-PVB19 IgG antibodies in blood samples of healthy individuals from an organized team (n = 500) in different age groups

Возраст, годы

Age, years

Количество исслед ванных сыворото

The number of examined sera

Из них IgG+ к PVB19

Of these, IgG+ to PVB19

абс.

abs.

%, М ± m

18-20

223

190

85,2 ± 2,3

21-30

173

145

83,8 ± 2,8

31-40

64

60

93,8 ± 3,0

≥41

40

34

85,0 ± 5,6

Всего

Total

500

426

85,8 ± 1,5

Доля IgG-положительных образцов у лиц муж­ского пола (86,7 ± 1,59%) была выше, чем у женщин (69,0 ± 7,13%), однако весьма низкое количество обследованных в данной популяции женщин (42 из 500 человек) не позволяет считать выявленные ген­дерные различия достоверными.

Таким образом, в условиях длительного тесно­го контакта (проживание в казармах) интенсивное формирование коллективного иммунитета к PVB19 произошло уже среди лиц первой возрастной груп­пы (18-20 лет), что, видимо, связано со скрытой циркуляцией возбудителя в данной популяции.

Состояние гуморального иммунитета к PVВ19у трудовых мигрантов из государств Средней Азии

В последние годы имеет место тенденция рас­пространения бактериальных и вирусных инфек­ций, связанная с активными миграционными про­цессами. В Россию ежегодно прибывает большое количество трудовых мигрантов из стран Средней Азии. Сведения о циркуляции возбудителей ин­фекционных заболеваний, в том числе ПВИ, в этой группе, как правило, отсутствуют.

Ниже представлены результаты изучения уров­ня гуморального иммунитета к PVB19 у мигрантов из Средней Азии, находившихся в Санкт-Петербурге по трудовой визе. Оценка доли IgG-положительных лиц важна для определения значимости данной попу­ляции в распространении ПВИ как среди мигрантов, так и среди постоянных жителей Санкт-Петербурга.

Для выявления IgG-антител к PVB19 были исследованы 114 образцов сыворотки крови тру­довых мигрантов из Узбекистана и Таджикистана (104 мужчины и 10 женщин) в возрасте 18-56 лет (средний возраст 33,4 года, медиана 33,5 года), рас­пределенные на три возрастные группы (табл. 3). В целом количество и доля IgG+-образцов состави­ли 54 из 114 (47,4 ± 4,6%). Специфические IgG-ан­титела обнаружены в каждой из представленных возрастных групп.

 

Таблица 3. Выявление специфических IgG к PVB19 в образцах крови трудовых мигрантов из Средней Азии (n = 114) в разных возрастных группах

Table 3. Identification of anti-PVB19 IgG antibodies in blood samples of labor migrants from Central Asia (n = 114) in different age groups

Возраст, годы

Age, years

Количество исследованных сывороток

The number of examined sera

Из них IgG+ к PVB19

Of these, IgG+ to PVB19

абс.

abs.

%, М ± m

18-30

50

19

38,0 ± 6,8

31-40

33

18

54,5 ± 8,6

≥41

31

17

54,8 ± 8,9

Всего

Total

114

54

47,4 ± 4,6

Совокупно IgG-положительные сыворотки, по­лученные от лиц 18-30 лет, составили 38,0 ± 6,8% образцов. У лиц старше 30 лет доля образцов, со­держащих IgG к PVB19, возросла в среднем до 54,6% и сохранялась на этом уровне.

Доля серопозитивных трудовых мигрантов в возрасте 30 лет и младше оказалась несколько ни­же, чем доля серопозитивных жителей Санкт-Пе­тербурга той же возрастной группы: 38,0 и 53,5% соответственно (различия статистически не досто­верны). Достоверные (р = 0,05) различия выявлены в группе лиц старше 41 года: 54% серопозитивных среди трудовых мигрантов и 72,5% среди постоян­ных жителей Санкт-Петербурга.

Доля серопозитивных лиц мужского и женско­го пола оказалась сопоставима: 48,1 ± 7,1% против 40,0 ± 7,1% соответственно. Однако женщины со­ставили менее 10% от числа обследованных в дан­ной группе, что не позволяет считать полученные результаты значимыми.

Исследованные образцы крови получены от трудовых мигрантов, прибывших в Санкт-Петер­бург из районов Средней Азии с невысокой плотно­стью населения. Этим, видимо, объясняется мень­шее количество серопозитивных к PVB19 лиц сре­ди граждан Узбекистана и Таджикистана, чем среди жителей Санкт-Петербурга. Но возможно также наличие корреляции между интенсивностью фор­мирования коллективного иммунитета к PVB19 и этнической принадлежностью обследованных лиц.

С целью подтверждения данного тезиса на IgG-антитела к PVВ19 нами были исследованы об­разцы крови жителей другой страны Евразийского континента — Казахстана.

Состояние гуморального иммунитета к PVВ19 среди условно здоровых жителей Нур-Султана (Республика Казахстан)

Для сравнительного исследования были исполь­зованы образцы, полученные от лиц, проживающих в столице Казахстана Нур-Султане, который сопоста­вим с Санкт-Петербургом по плотности населения, количеству образовательных (средних и высших) учреждений, промышленных предприятий, военных училищ и пр. Для города характерна активная вну­тренняя и внешняя миграция, благодаря активному железнодорожному и воздушному сообщению.

Были исследованы 480 образцов сывороток крови условно здоровых жителей Нур-Султана в возрасте 18-59 лет (средний возраст 30,5 ± 9,8 го­да, медиана 28 лет). Количество мужчин составляло 73,7%, женщин — 26,3%. РУВ19-специфические антитела обнаружены в 65,2 ± 2,2% образцов. Сы­воротки были разделены на 5 возрастных групп, IgG-положительные образцы были обнаружены в каждой из них. Анализ данных табл. 4 пока­зал тенденцию к росту доли серопозитивных об­разцов в старших возрастных группах (г = 0,225; р = 0,000001). Наименьшая доля серопозитивных сывороток, а именно 48,6 ± 5,8%, выявлена среди лиц в возрасте 18-20 лет. В возрастных группах 21-30 и 31-40 лет доля серопозитивных лиц воз­росла до 62,0 ± 3,3 и 69,9 ± 4,3% соответственно. В группе лиц в возрасте 41 год и старше доля пози­тивных IgG к PVB19 достигла 80,5 ± 4,2%. Выяв­ленные различия статистически достоверны (df = 3; χ2 = 19,696;p < 0,001). Доля мужчин, имеющих IgG- антитела против PVB19, оказалась выше, чем доля серопозитивных женщин: 69,5 ± 2,9 и 53,2 ± 6,1% соответственно (df = 1; χ2 = 10,368; p = 0,002).

 

Таблица 4. Выявление специфических IgG к PVB19 в образцах крови условно здоровых жителей Нур-Султана (n = 480) в разных возрастных группах

Table 4. Identification of anti-PVB19 IgG antibodies in the blood serum of relatively healthy residents of Nur-Sultan (n = 480) in different age groups

Возраст, годы

Age, years

Количество исследованных сывороток

The number of examined sera 

Из них IgG+ к PVB19

Of these, IgG+ to PVB19

абс.

abs.

%, М ± m

18-201

21-302

18-30

31-403

≥414

 72

208

280

113

87

35

129

164

79

70

48.6  ± 5,8

62,0 ± 3,3

58.6  ± 2,9

69,9 ± 4,3

80,5 ± 4,2

Всего

Total

480

313

65,2 ± 2,2

Примечание. Достоверность различий: р1-4 < 0,001.

Note. Significance of differences: p1-4 < 0.001.

 

Наибольшие различия отмечались в группе молодых людей 18-20 лет, где доля серопозитив­ных лиц мужского пола в 2,7 раза превышала до­лю защищенных от инфекции женщин: 67,5 ± 2,9 и 25,0 ± 5,2% соответственно. Различия статистиче­ски достоверны (р = 0,0004). В возрастной группе 21-30 лет различия уменьшаются: 65,1 ± 3,4% серопозитивных лиц мужского пола и 47,2 ± 6,1% — женского; в группе лиц от 31 года и старше соотно­шение доли серопозитивных лиц мужского и жен­ского пола выравнивается.

Состояние гуморального иммунитета к PVB19 у условно здоровых жителей ГР

Полученные результаты выявили особенности формирования коллективного иммунитета к PVB19 в странах Евразийского континента, связанных тес­ными взаимодействиями, миграционными потока­ми, торговыми, культурными и межличностными контактами. Африканский континент, географиче­ски удаленный от стран Евразии, характеризуется экономическими, социальными, этническими осо­бенностями. Для оценки формирования коллектив­ного иммунитета к PVB19 были использованы об­разцы крови жителей ГР, проживающих в городах Конакри и Киндия, провинциях Маму, Лабе, Нзерекоре, Канкан, Фарана, Боке.

Исследовали 321 сыворотку крови мужчин и женщин установленного возраста, которые были по­лучены от лиц 18-83 лет (средний возраст 35,6 года, медиана 32 года) и распределены на 4 возрастные группы. Количество образцов, разделенных по ген­дерному признаку, практически не различалось. До­ля мужчин составила 50,1%, женщин — 49,9%.

Специфические IgG к PVB19 были выявлены в каждой из возрастных групп. В целом доля IgG- положительных проб составила 53,9 ± 2,78% (173 из 321). Результаты представлены в табл. 5.

 

Таблица 5. Выявление специфических IgG к PVB19 в образцах крови условно здоровых жителей ГР (n = 321) в разных возрастных группах

Table 5. Identification of anti-PVB19 IgG antibodies in blood samples of healthy residents of the Republic of Guinea (n = 321) in different age groups

Возраст, годы

Age, years

Количество исследованных сывороток

The number of examined sera 

Из них IgG+ к PVB19

Of these, IgG+ to PVB19

абс.

abs.

%, М ± m

18-20

21-30

18-30

31-40

≥41

18

78

96

88

137

 

8

42

50

47

76

44.4  ± 11,7

53.8  ± 5,6

52,1 ± 5,1

53.4  ± 5,3

55.5  ± 4,2

Всего

Total

321

173

53.9  ± 2,7

Наименьшая доля серопозитивных проб ре­гистрировалась в группе 18-20 лет (44,4 ± 11,7%). В возрастной группе 21-30 лет доля серопозитив­ных образцов увеличилась до 53,8 ± 5,6%. Сово­купно доля серопозитивных лиц от 18 до 30 лет со­ставила 52,1 ± 5,1% и существенно не изменялась в старших возрастных группах.

Доли серопозитивных лиц мужского и жен­ского пола в целом существенно не различались: 57,4 и 47,9% соответственно. Однако в возрастных группах 18-20 и 31-40 лет отмечено значительное преобладание серопозитивных лиц мужского пола по отношению к защищенным от инфекции жен­щинам: 57,1% против 36,4% и 59,4% против 31,6% соответственно. В группах 21-30 лет и 41 год и старше доли серопозитивных лиц мужского и жен­ского пола существенно не различались, находясь на уровнях 51,2-57,1%.

Таким образом, IgG к PVB19 были обнаружены почти в половине образцов первой из исследован­ных возрастных групп (18-20 лет). Сопоставимые данные получены для лиц этой возрастной группы и в других регионах (Россия, Казахстан).

Обсуждение

При отсутствии специфической профилактики очевидно наличие постоянной циркуляции PVB19 в разных регионах мира [22]. В проведенном ис­следовании IgG-антитела к PVB19 выявлялись во всех возрастных группах условно здоровых жите­лей России, Средней Азии (Евразия) и ГР (Западная Африка). При этом отмечена общая тенденция повышения уровня серопревалентности к PVB19 сре­ди лиц старших возрастов во всех изученных груп­пах населения, что коррелирует с данными других авторов [12, 17, 18]. Вместе с тем были выявлены и различия в формировании коллективного иммуни­тета среди жителей разных стран.

Наибольшие показатели серопревалентности выявлены в Санкт-Петербурге и Нур-Султане; наи­меньшие — среди трудовых мигрантов из малона­селенных районов Узбекистана и Таджикистана. Промежуточное положение занял показатель серопревалентности к PVB19 в ГР при изучении об­разцов крови, полученных как от жителей столицы (Конакри), так и от жителей ГР, проживающих в ма­лонаселенных районах страны.

В крупных мегаполисах (Санкт-Петербург и Нур-Султан) с высокой плотностью населения, выраженными миграционными процессами, вы­сокой долей организованных детей, посещающих дошкольные и школьные образовательные учреж­дения, а также с большим количеством учащихся средних и высших образовательных учреждений (в том числе военных), с проживанием иногородних учащихся в общежитиях и казармах, создаются ус­ловия для активной циркуляции PVB19.

Действительно, формирование коллективного иммунитета к PVB19 у жителей Нур-Султана корре­лирует с аналогичными показателями, полученными при тестировании сывороток крови условно здоро­вых жителей Санкт-Петербурга. Совокупная доля серопозитивных лиц 18-30 лет составила 58,6 ± 2,9 и 53,5 ± 5,3% соответственно, превышая аналогич­ный показатель, полученный при исследовании сы­вороток крови трудовых мигрантов из Узбекистана и Таджикистана, — 38,0 ± 6,8%. Доля серопозитивных лиц старше 40 лет также сопоставима: 72,5 ± 3,6% в Санкт-Петербурге и 80,5 ± 4,2% в Нур-Султане.

Распространению инфекции способствуют длительные тесные контакты, что подтверждается высокими показателями серопревалентности среди курсантов одного из военных училищ Санкт-Петер­бурга, где интенсивное формирование коллектив­ного иммунитета к PVB19 (85,2% серопозитивных) регистрировали уже среди лиц 18-20 лет, что суще­ственно превышало показатель серопревалентно- сти в той же возрастной группе условно здоровых жителей Санкт-Петербурга (33,3%).

Обследованные нами трудовые мигранты из Средней Азии прибыли из районов с невысокой плотностью населения, слабо выраженной внутрен­ней миграцией, небольшим количеством средних специальных и высших учебных заведений. Этим, видимо, объясняется существенно меньшее коли­чество серопозитивных к PVB19 лиц среди граж­дан Узбекистана и Таджикистана по отношению к жителям Санкт-Петербурга. Мигранты с низким уровнем популяционного иммунитета, безуслов­но, являются мишенью для инфицирования PVB19. Скученность проживания этих этнических общин, характерная для их пребывания в Санкт-Петербурге, может способствовать активному распространению инфекции с вовлечением в инфекционный процесс чувствительных к инфицированию постоянных жи­телей города, в том числе доноров крови, беремен­ных женщин, лиц с первичными и вторичными им­мунодефицитами, больных анемиями, реципиентов крови и костного мозга, онкологических больных.

Наличие гендерных различий при формирова­нии коллективного иммунитета к PVB19 связано, видимо, с социальными факторами и проявлялось при исследовании сывороток крови жителей Казах­стана и ГР. В Нур-Султане гуморальный иммуни­тет к PVB19 более интенсивно формировался среди мужчин в возрасте 18-20 лет. Эти результаты могут свидетельствовать о более активной циркуляции вируса среди молодых мужчин Нур-Султана.

Среди обследованных жителей ГР также вы­явлено почти двукратное преобладание доли серо­позитивных к PVB19 молодых мужчин по отноше­нию к защищенным от инфекции женщинам тех же возрастных групп, что сопоставимо с гендерными различиями, выявленными среди жителей Нур-Сул­тана. Преобладание серопозитивных лиц женского пола было отмечено в старших возрастных группах жителей ГР, что, вероятно, связано с более тесным контактом женщин с детьми в семьях.

Однако в каждой из лабораторно обследо­ванных групп населения разных географических регионов выявлены и серонегативные лица, что может способствовать вовлечению в инфекцион­ный процесс лиц из групп риска. Ранее показано, что среди обследованных беременных женщин, проживающих в Санкт-Петербурге, около 50% чув­ствительны к заражению PVB19 [23]. Установлено, что инфицирование парвовирусом В19 пациентов с хроническими анемиями, а также онкологических больных может отягощать течение и ухудшать про­гноз основного заболевания [24, 25].

Полученные результаты подтверждают акту­альность ПВИ не только для детей и подростков, но и для взрослых. Так, постоянное выявление случаев ПВИ в разных возрастных группах лиц, проживаю­щих на территориях Северо-Западного федерального округа, подтверждается проведенными ранее иссле­дованиями [26]. Определение серопревалентности к PVB19 было проведено рядом зарубежных авторов среди доноров крови Южной Африки, Ирана, Китая, Бразилии [27-30]. Серопозитивные к PVB19 лица были выявлены в каждом из проведенных исследо­ваний, подтверждая факт широкого распростране­ния ПВИ. Их доля в данной целевой группе колеба­лась от 27,6% (Иран) до 62,2% (ЮАР), что, в общем, коррелирует с полученными нами данными и также свидетельствует о наличии факторов, влияющих на формирование коллективного иммунитета к PVB19.

Заключение

Полученные результаты подтверждают факт распространения ПВИ в разных географических ре­гионах. Наиболее интенсивно коллективный имму­нитет формируется в условиях длительного тесного контакта.

Вместе с тем повсеместно выявлены серонега­тивные лица. Наличие восприимчивых к заражению лиц может привести к распространению инфекции в группах риска — среди беременных женщин, лиц с первичными и вторичными иммунодефицитами, больных анемиями, реципиентов крови и костного мозга, онкологических больных.

1. Levy R., Weissman A., Blomberg G., Hagay Z.J. Infection by parvovirus B19 during pregnancy: a review. Obstet. Gynecol. Surv. 1997; 52(4):254-9. DOI: http://doi.org/10.1097/00006254-199704000-00023

2. Васильев В.В., Мурина Е.А., Сидоренко С.В., Мукомолова А.Л., Куюмчъян С.Х., Воронина О.Л. и др. Парвовирусная (В19V) инфекция у беременных и детей раннего возраста. Журнал инфектологии. 2011; 3(4): 26-33. DOI: http://doi.org/10.22625/2072-6732-2011-3-4-26-33

3. Puccetti C., Contoli M., Bonvicini F., Cervi F., Simonazzi G., Gallinella G., et al. Parvovirus B19 in pregnancy: possible consequences of vertical transmission. Prenatal Diagnosis. 2012; 32(9): 897-902. DOI: http://doi.org/10.1002/pd.3930

4. Курцер М.А., Гнетецкая В.А., Мальмберг О.Л., Белковская М.Э., Лукаш Е.Н., Шипулин Г.А. и др. Неиммунная водянка плода: диагностика и тактика. Акушерство и гинекология. 2009; (2): 37-40.

5. Лушнова И.В. Парвовирусная В19 инфекция. Педиатр. 2010; 1(2): 115-8.

6. Макаров О.В., Алешкин В.А., Савченко Т.Н., ред. Инфекции в акушерстве и гинекологии. М.: МЕДпресс-информ; 2007.

7. Lassen J., Jensen A.K., Bager P., Pedersen C.B., Panum I., Nørgaard-Pedersen B., et al. Parvovirus B19 infection in the first trimester of pregnancy and risk of fetal loss: a population-based case-control study. Am. J. Epidemiol. 2012; 176(9): 803-7. DOI: http://doi.org/10.1093/aje/kws177

8. Wong S., Zhi N., Filippone C., Keyvanfar K., Kajigaya S., Brown K.E., et al. Ex Vivo-generated CD36+ erythroid progenitors are highly permissive to Human Parvovirus B19 replication. J. Virol. 2008; 82(5): 2470-6. DOI: http://doi.org/10.1128/ JVI.02247-07

9. Munakata Y., Saito-Ito T., Kumura-Ishii K., Huang J., Kodera T., Ishii T., et al. Ku80 autoantigen as a cellular coreceptor for human parvovirus B19 infection. Blood. 2005; 106(10): 3449- 56. DOI: http://doi.org/10.1182/blood-2005-02-0536

10. Bua G., Manaresi E., Bonvicini F., Gallinella G. Parvovirus B19 replication and expression in differentiating erythroid progenitor cells. PLoS One. 2016; 11(2): e0148547. DOI: http://doi.org/10.1371/journal.pone.0148547

11. Lefrère J.J., Servant-Delmas A., Candotti D., Mariotti M., Thomas I., Brossard Y., et al. Persistent B19 infection in immunocompetent individuals: implications for transfusion safety. Blood. 2005; 106(8): 2890-5. DOI: http://doi.org/10.1182/blood-2005-03-1053

12. Никишов О.Н., Кузин А.А., Антипова А.Ю., Лаврентьева И.Н. Клинико-эпидемиологические особенности и профилактика парвовирусной инфекции. Военно-медицинский журнал. 2016; 337(8): 45-50.

13. Win N., Lee E., Needs M., Homeida S., Stasi R. Profound sustained reticulocytopenia and anaemia in an adult patient with sickle cell disease. Transfus. Med. 2014; 24(6): 418-20. DOI: http://doi.org/10.1111/tme.12168

14. Чернова Т.М., Дубко М.Ф. Парвовирус B19 как причина кардита в сочетании с миозитом. Медицинский совет. 2018; (2): 190-3. DOI: http://doi.org/10.21518/2079-701X-2018-2-190-193

15. Элижбаева М.А., Февралева И.С., Глинщикова О.А., Сильвейстрова О.Ю., Шипулина О.Ю., Домонова Э.А. и др. Выявление парвовируса В19 в крови российских доноров. Гематология и трансфузиология. 2011; 56(2): 10-3.

16. Riipinen A., Väisänen E., Nuutila M., Sallmen M., Karikoski R., Lindbohm M.L., et al. Parvovirus B19 infection in fetal deaths. Clin. Infect. Dis. 2008; 47(12): 1519-25. DOI: http://doi.org/10.1086/593190

17. Kelly H.A., Siebert D., Hammond R., Leydon J., Kiely P., Maskill W. The age-specific prevalence of human parvovirus immunity in Victoria, Australia compared with other parts of the world. Epidemiol. Infect. 2000; 124(3): 449-57. DOI: http://doi.org/10.1017/s0950268899003817

18. Mossong J., Hens N., Friederichs V., Davidkin I., Broman M., Litwinska B., et al. Parvovirus B19 infection in five European countries: seroepidemiology, force of infection, and maternal risk of infection. Epidemiol. Infect. 2008; 136(8): 1059-68. DOI: http://doi.org/10.1017/S0950268807009661

19. Elnifro E., Nisha A.K., Almabsoot M., Daeki A., Mujber N., Muscat J. Seroprevalence of parvovirus B19 among pregnant women in Tripoli, Libya. J. Infect. Dev. Ctries. 2009; 3(3): 218-20. DOI: http://doi.org/10.3855/jidc.38

20. Pedranti M.S., Barbero P., Wolff C., Ghietto L.M., Zapata M., Adamo M.P. Infection and immunity for human parvovirus B19 in patients with febrile exanthema. Epidemiol. Infect. 2012; 140(3): 454-61. DOI: http://doi.org/10.1017/S0950268811000823

21. Nicolay N., Cotter S. Clinical and epidemiological aspects of parvovirus B19 infections in Ireland, January 1996 – June 2008. Eurosurveill. 2009; 14(25): 19249.

22. Лаврентьева И.Н., Антипова А.Ю. Парвовирус B19 человека: характеристика возбудителя, распространение и диагностика обусловленной им инфекции. Инфекция и иммунитет. 2013; 3(4): 311-22.

23. Антипова А.Ю., Лаврентьева И.Н., Бичурина М.А., Лялина Л.В., Кутуева Ф.Р. Распространение парвовирусной инфекции в Северо-Западном федеральном округе России. Журнал инфектологии. 2011; 3(4): 44-8.

24. Khamitova I.V., Lavrentyeva I.N., Averyanova M.Yu., Chukhlovin A.B., Zubarovskaya L.S., Afanasyev B.V. Parvovirus B19 incidence, specific antibody response, and delayed hematopoietic recovery after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Cell. Ther. Transplant. 2018; 7(1): 36-43. DOI: http://doi.org/10.18620/ctt-1866-8836-2018-7-1-36-43

25. Лаврентьева И.Н., Хамитова И.В., Слита А.В., Левковский А.Е., Диало А.А., Диало А.К. и др. Влияние коинфицирования B19V и Plasmodium Falciparum на течение и прогноз малярии. Инфекция и иммунитет. 2018; 8(3): 383-7. DOI: http://doi.org/10.15789/2220-7619-2018-3-383-387

26. Лаврентьева И.Н., Антипова А.Ю., Бичурина М.А., Хамитова И.В., Никишов О.Н., Кузин А.А. Маркеры парвовирусной инфекции у лиц с экзантемными заболеваниями и в группах риска. Журнал инфектологии. 2019; 11(3): 110-7.

27. Francois K.L., Parboosing R., Moodley P. Parvovirus B19 in South African blood donors. J. Med. Virol. 2019; 91(7): 1217‐23. DOI: http://doi.org/10.1002/jmv.25450

28. Zadsar M., Aghakhani A., Banifazl M., Kazemimanesh M., Tabatabaei Yazdi S.M., Mamishi S., et al. Seroprevalence, molecular epidemiology and quantitation of parvovirus B19 DNA levels in Iranian blood donors. J. Med. Virol. 2018; 90(8): 1318-22. DOI: http://doi.org/10.1002/jmv.25195

29. Li X., Lin Z., Liu J., Tang Y., Yuan X., Li N., et al. Overall prevalence of human parvovirus B19 among blood donors in mainland China: A PRISMA-compliant meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2020; 99(17): e19832. DOI: http://doi.org/10.1097/MD.0000000000019832

30. Slavov S.N., Rodrigues E.S., Sauvage V., Caro V., Diefenbach C.F., Zimmermann A.M., et al. Parvovirus B19 seroprevalence, viral load, and genotype characterization in volunteer blood donors from southern Brazil. J. Med. Virol. 2019; 91(7): 1224‐31. DOI: http://doi.org/10.1002/jmv.25453


ИММУНОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ


Иммунный статус

Анализ крови на иммунный статус предполагает:

  • оценку концентрации и соотношения лекоцитов, лимфоцитов, моноцитов и других клеток крови,
  • определение лейкоформулы — выявление процентного соотношения различных видов лейкоцитов,
  • фенотипирование иммунокомпетентных клеток,
  • выявление уровня общих иммуноглобулинов (А, М, G, Е).

Анализ крови позволяет получить информацию о состоянии клеточного и гуморального иммунитета, системы комплемента, эффективности фагоцитоза. Применяется в диагностике аутоиммунных состояний, гематологических, инфекционных и лимфопролиферативных заболеваний, первичных и вторичных иммунодефицитов.

Изменения иммунитета происходят под воздействием патологических и физиологических факторов. Они отражают врожденные или приобретенные дефекты иммунной системы, ее истощение или чрезмерную активацию. Анализ на иммунный статус проводится по следующим показаниям:

  • аутоиммуные заболевания,
  • аллергические реакции,
  • онкологические заболевания,
  • рецидивирующие затяжные инфекции,
  • хронические инфекции,
  • осложненная реабилитация в послеоперационный период
  • и т.д.

Анализы крови для определения иммунного статуса занимают около 3 дней. По итогам Вы получаете заключение врача-лаборанта, в котором представлены данные о состоянии иммунной системы. На основе этих сведений врач-иммунолог может поставить диагноз и разработать программу повышения иммунитета.

Сдать кровь для исследования можно в любом офисе нашей лаборатории. Мы сразу сообщим Вам о готовности результатов. Лабораторное заключение доступно на сайте. Вы также можете забрать его лично в офисе КДЦ "Лаборатория Здоровья" или заказать домой доставку курьерской службой

Компоненты комплемента

Анализ на компоненты комплемента проводится при диагностике множества заболеваний. Основными показаниями к назначению исследования являются:

  • подозрение на аутоиммунные нарушения, их диагностика и мониторинг,
  • повторные бактериологические заболевания,
  • системная красная волчанка,
  • бактеремия,
  • диссименированная цитомегаловирусная инфекция,
  • ревматическая полимиалгия и т.д.

Система комплемента представляет собой комплекс белков крови. С3 и С4 — компоненты комплемента, по которым диагностируется текущее состояние иммунной системы.

С3 — белок острой фазы воспаления. Он является центральным компонентом системы комплемента и составляет около 70% всех белков. Именно С3 составляет важнейшую часть иммунной защиты организма от инфекций. Его активация поддерживает фагоцитоз для борьбы с клетками вируса, увеличивает проницаемость стенок сосудов, провоцирует динамичное сокращение стенок мускулатуры.

С4 — это гликопротеин, синтезирующийся в костях и легких. Как и предыдущий компонент комплемента, он поддерживает фагоцитоз, способствует более быстрой нейтрализации вирусных клеток в организме.

Анализы на компоненты комплемента предоставляют необходимую информацию о текущем состоянии организма, а также позволяют проследить динамику лечения. Перед забором биоматериала необходимо воздержаться от физических нагрузок, курения. Кровь для анализа берется натощак, через 12 часов после последнего приема пищи. За сутки их рациона следует исключить кофе, чай и сок. Можно пить чистую воду. О других рекомендациях по подготовке к анализу на компоненты системы комплемента (по поводу приема лекарств и т.д.) необходимо проконсультироваться с врачом

Гуморальный иммунитет

Анализ на гуморальный иммунитет включает в себя исследование количественных показателей компонентов иммунной системы и определение их функциональной активности. Сдав анализ крови, можно определить значение иммуноглобулинов A, M, G и E.

Показания

Сдать анализ на гуморальный иммунитет следует при:

  • подозрении на иммунодефицит;
  • тяжелом течении инфекционных заболеваний;
  • болезнях соединительной ткани;
  • аутоиммунных процессах;
  • хронических или часто рецидивирующих инфекционных заболеваниях.

Подготовка

  • Анализы рекомендуется сдавать натощак, пить можно только воду.
  • После последнего приема пищи должно пройти не менее 8 часов.
  • Взятие крови на исследование необходимо до начала приема лекарственных препаратов или не ранее, чем через 1-2 недели после их отмены.
  • За день до взятия крови ограничить жирную и жареную пищу, не принимать алкоголь, исключить тяжёлые физические нагрузки.

Результаты

Принципами оценки иммунного статуса у больного являются количественная характеристика и функциональная активность гуморального иммунитета в сравнении с нормальными величинами.

Иммунограмма интерпретируется с учетом клинической картины заболевания у конкретного пациента. Выявить несоответствие иммунного статуса клинической картине болезни можно уже на первом этапе обследования больного на основании общепринятых лабораторных показателей. Несоответствие сдвигов показателей иммунограммы особенностям течения заболевания может свидетельствовать о неблагоприятном развитии процесса.


Гуморальный иммунитет - обзор

5.30.2.5.2 Гуморальный иммунитет

Гуморальный иммунитет можно оценить путем количественного определения уровней первичного IgM или, в некоторых случаях, первичного IgG, а также вторичного IgG, ответа антител после внутривенного введения. введение Т-клеточно-зависимого антигена. Исторически эритроциты барана (SRBC) были первичным антигеном, используемым для оценки Т-клеточно-зависимого ответа антител (TDAR). TDAR можно оценить с помощью ELISA (Temple et al. 1993, 1995) и анализа бляшек антителообразующих клеток (AFC) как у мышей, так и у крыс (Jerne and Nordin 1963).Важно понимать, что анализ бляшек AFC и ИФА SRBC оценивают две разные конечные точки. Анализ бляшек AFC измеряет влияние ксенобиотика на продукцию антител в селезенке путем подсчета количества клеток, продуцирующих антитела. Напротив, SRBC ELISA оценивает уровни антител в сыворотке и является целостным представлением продукции антител в организме животного. Помимо выработки антител в селезенке, продукция антител в лимфатических узлах и костном мозге вносит свой вклад в уровни антител в сыворотке.Мы наблюдали различия в ответе бляшек IgM AFC и ответе IgM SRBC ELISA с соединениями, которые влияют на костный мозг, при этом уровни антител в сыворотке, измеренные с помощью ELISA, часто влияют, когда ответ бляшек нет. Исследования Lustre et al. (1992) продемонстрировал, что ответ AFC на Т-зависимый антиген, SRBC (анализ бляшек), был наиболее предсказуемым из функциональных анализов, основанных на оценке приблизительно 50 соединений. Частично это связано с тем, что в анализе используется Т-зависимый антиген, SRBC, и что для функционирования требуются Т-клетки, В-клетки и антигенпрезентирующие клетки (АПК), то есть дендритные клетки и / или макрофаги. правильно, чтобы получить ответ AFC.Если ксенобиотик в значительной степени влияет на любой из этих типов клеток, следует наблюдать измененный ответ.

Многие иммунотоксикологи переходят на метод ELISA для измерения гуморальных иммунных эффектов (Dietert et al. 2003; Gore et al. 2004; Roman et al. 2004). В настоящее время несколько регулирующих органов принимают ИФА IgM SRBC (Temple et al. 1993) в качестве альтернативы анализу бляшек. В отличие от анализа бляшек IgM AFC, в котором пик ответа наблюдается на 4 день как для мышей, так и для крыс, пиковый ответ для уровней антител в сыворотке крови у мышей и крыс отличается.У мышей пик сывороточных титров приходится на 5-й день после сенсибилизации; однако нет статистической разницы в титрах сывороточного IgM у мышей между 4 и 5 днями (Temple et al. 1993). Напротив, пиковые титры сывороточного IgM у крыс наблюдаются на 6-й день после сенсибилизации (Temple et al. 1993). Соответственно, в исследованиях, проводимых на мышах, одних и тех же животных можно использовать для оценки анализа бляшек IgM и ELISA SRBC на IgM. Однако если иммунологическая оценка проводится на крысах и оценивается пиковая реакция, то требуются два исследования (отдельные группы животных).Исследование, используемое для оценки ответа IgM AFC, потребует умерщвления крыс через 4 дня после сенсибилизации, в то время как исследование ELISA потребует умерщвления крыс на 6-й день. Основная проблема, связанная с IgM SRBC ELISA, заключается в отсутствии стандартный и коммерчески доступный антиген SRBC. В настоящее время большинство лабораторий разрабатывают свои собственные препараты мембран SRBC, которые они используют при проведении ИФА IgM SRBC.

Кроме того, как первичный (IgM), так и вторичный (IgG) ответы на альтернативный Т-зависимый антиген (т.е.е., KLH) с помощью ELISA или ELISPOT. Многие исследователи считают, что этот анализ является отличной заменой метода определения бляшек AFC. За последние несколько лет препараты KLH значительно улучшились. Новые препараты значительно чище, чем ранее доступные препараты. Некоторые из новых препаратов (Pierce, Rockford, IL) растворимы в физиологическом растворе и PBS, и благодаря превосходному контролю качества со стороны производителя можно воспроизводить различные партии в отношении качества и количества KLH в препаратах.В отличие от результатов ELISA с SRBC, которые обычно представляют в виде титра, поскольку эталонный стандарт недоступен, существуют коммерчески доступные стандарты антител IgM к KLH как для мышей, так и для крыс, которые позволяют получить результаты анализа KLH. выражается в единицах массы, то есть микрограмм на миллилитр. Однако мы обнаружили, что результаты анализа зависят от концентраций KLH, используемых для сенсибилизации животных, и, если используется неправильная концентрация (т. Е. Слишком низкая сенсибилизирующая концентрация), полученные результаты имеют мало значения, а иммунотоксические соединения можно было бы легко пропустить, если бы для оценки гуморального иммунитета использовался только KLH ELISA (White et al. 2007).

Технология ELISPOT также может использоваться для оценки продукции антител IgM и IgG к SRBC и KLH клетками селезенки и другой лимфоидной тканью. Однако, исходя из времени, необходимого для правильного проведения анализа, подсчет клеток, продуцирующих различные классы антител к Т-клеточно-зависимым антигенам, с использованием метода ELISPOT, может иметь не больше преимуществ, чем оценка образцов сыворотки на антитела с помощью ELISA. Подобно анализу бляшек, результаты ELISPOT предоставляют иную информацию, чем оценка сывороточных уровней антител к KLH.Как указано в обсуждении анализа бляшек, оценки ELISPOT клеток селезенки должны сказать нам количество клеток в селезенке, продуцирующих антитела против KLH, тогда как определение ELISA в сыворотке включает продукцию антител из дополнительных тканей, то есть костного мозга и лимфатических узлов. Соответственно, сывороточный KLH ELISA представляет собой более целостное определение продукции антител, чем KLH ELISPOT.

Гуморальный иммунитет - обзор

B Приобретенный гуморальный иммунитет

Гуморальный иммунитет - это аспект специфических иммунных ответов, направленных на определенные антигены.Он принимает форму уникальных антител, продуцируемых В-лимфоцитами, которые были специально отобраны для нейтрализации имеющегося антигена. Производство специфических антител активированными В-лимфоцитами (плазматическими клетками) происходит в лимфоидных тканях; Таким образом, наблюдение того, что В-клетки уменьшаются в периферическом кровообращении в ответ на стрессоры, например, во время космического полета, не позволяет сделать однозначных выводов относительно того, был ли гуморальный иммунитет подавлен или усилен, поскольку большинство клеток могло мигрировать в лимфатические узлы и подвергаться действию , следовательно, готовы производить антитела.

Ряд исследований был посвящен секреторному иммуноглобулину A (sIgA), который, хотя и специфичен по отношению к антигену, участвует в блокаде проникновения патогенов через слизистые оболочки. По сути, sIgA усиливает неспецифические ответы, предназначенные для блокирования проникновения патогенов. Секреторный IgA в слюне выше в ответ на кратковременный лабораторный стресс, но ниже в период реального жизненного стресса (например, осмотра) по сравнению с исходным периодом. Индивидуальные характеристики, основанные на психологических тестах, такие как «подавленная потребность во власти» или «высокий внешний локус контроля», связаны с низким уровнем sIgA в слюне.Напротив, уровень IgA в сыворотке повышается во время обследований, а также у людей, которые подавляют гнев. Таким образом, даже несмотря на то, что sIgA продуцируется, он не может адекватно транспортироваться к поверхностям слизистой оболочки, где он необходим, и, следовательно, не обнаруживается в секретах в той же степени, что и в периоды без стресса или у менее эмоционально напряженных людей.

Два других направления исследований имеют отношение к влиянию стресса на гуморальный иммунитет. Одна серия исследований показывает, что при различных хронических стрессовых состояниях (например,грамм. развод или уход за сумасшедшим членом семьи), титры специфических антител к некоторым латентным вирусам (например, вирусу Эпштейна – Барра [EBV], вирусу простого герпеса [HSV] или цитомегаловирусу [CMV]) повышены. На первый взгляд это кажется свидетельством повышенной активности, но исследователи пришли к выводу, что это является следствием нарушения клеточного иммунитета и, таким образом, является признаком того, что иммунная система в целом не работает эффективно. Происходит то, что в результате ослабления клеточного иммунитета усиленная репликация вирусов стимулирует выработку специфических антител, что является гораздо менее эффективной защитой от латентных вирусов.

Наиболее явные доказательства снижения гуморального иммунитета получены в исследованиях реакции на вакцинацию специфическими антигенами, хотя опять же взаимозависимость гуморальных (выработка антител) и клеточно-опосредованных (помощь Т-клеток) ответов может быть фактором. Обычно вакцинация антигенами, такими как гепатит B или ожидаемый вирус гриппа, приводит к снижению титров у людей, которые описывают себя как «находящиеся в состоянии сильного стресса» или сообщают о низком уровне социальной поддержки. Такое наблюдение было более вероятным, когда испытуемые были старше и сталкивались с хроническим стрессом.Субъекты более молодого возраста не всегда показывают взаимосвязь между воспринимаемым стрессом и реакцией на вакцинацию.

Следует осторожно интерпретировать значимость уровней антител. Высокие уровни IgA в крови могут отражать функциональный дефицит, по крайней мере, временно, потому что IgA выполняет свою основную функцию, когда высвобождается с секретами слизистой оболочки. Точно так же высокие титры антител к латентным вирусам могут отражать усиление репликации вируса из-за нарушения клеточно-опосредованного иммунитета. Низкий ответ на иммунизацию может отражать некоторый дефицит функции В-клеток, но также может быть функцией нарушенной активности процессинга антигена или помощи Т-клеток, которая часто требуется для продукции антител.

Гуморальные иммунные ответы | Протокол

24.3: Гуморальные иммунные ответы

Обзор

Гуморальный иммунный ответ, также известный как опосредованный антителами иммунный ответ, нацелен на патогены, циркулирующие в «жидкостях» или внеклеточных жидкостях, таких как кровь и лимфа. Антитела нацелены на вторгающиеся патогены для уничтожения с помощью множества защитных механизмов, включая нейтрализацию, опсонизацию и активацию системы комплемента.Пациенты, у которых нарушена выработка антител, страдают от тяжелых и частых инфекций, вызываемых обычными патогенами и необычными патогенами.

В-клетки продуцируются костным мозгом и циркулируют через жидкости организма

B-лимфоцитов, также называемых B-клетками, обнаруживают патогены в крови или лимфатической системе. Хотя В-клетки берут свое начало в костном мозге, их название происходит от специального органа птиц, у которого впервые были обнаружены В-клетки, - бурсы Фабрициуса. После выхода из костного мозга В-клетки созревают во вторичных лимфоидных тканях, таких как селезенка, лимфатические узлы, миндалины и лимфоидная ткань, связанная со слизистой оболочкой, по всему телу.

В-клетки дифференцируются в плазматические клетки, высвобождающие антитела, и В-клетки памяти

В-клетки связываются с определенными частями патогена, называемыми антигенами, через свои В-клеточные рецепторы. В дополнение к связыванию антигена В-клеткам требуется второй сигнал для активации. Этот сигнал может быть предоставлен хелперными Т-клетками или, в некоторых случаях, самим антигеном. Когда присутствуют оба стимула, В-клетки образуют зародышевые центры, где они пролиферируют в плазматические клетки и В-клетки памяти. Все клетки, происходящие от общих предковых B-клеток (моноклональных), отвечают на один и тот же антиген.Каждая плазматическая клетка секретирует генетически идентичные антитела, которые циркулируют в кровотоке. В-клетки памяти продуцируют антитела, которые связаны с поверхностью клетки и обладают высокой специфичностью по отношению к антигену, который первоначально привел к образованию В-клеток памяти. В-клетки памяти долговечны и позволяют организму гораздо быстрее и сильнее реагировать на вторичное воздействие того же патогена.

Антитела убивают патогены различными способами

Антитела связываются с антигенами, с которыми они встречаются в жидкостях организма.Полученный комплекс антитело-антиген активирует три основных защитных механизма: нейтрализацию, опсонизацию и систему комплемента.

Нейтрализация: Антитела «нейтрализуют» патоген, нарушая его способность инфицировать клетки-хозяева. Например, когда антитело связывается с поверхностью вируса, оно может ухудшать способность вируса прикрепляться к клеткам-мишеням или проникать в них, эффективно подавляя инфекцию.

Опсонизация: Антитела действуют как опсонины, которые «маркируют» патогены для уничтожения.В частности, образование комплекса антиген-антитело привлекает и стимулирует фагоцитарные клетки, которые поглощают и уничтожают патоген.

Комплемент: Антитела могут активировать систему комплемента, которая играет роль как в врожденном, так и в адаптивном иммунитете. Система комплемента представляет собой последовательный каскад из более чем 30 белков. С помощью антител эти белки опсонизируют патогены для разрушения макрофагами и нейтрофилами, вызывают воспалительную реакцию с привлечением дополнительных иммунных клеток и способствуют лизису (разрушению) патогена.

Нарушение гуморальной иммунной системы опасно для жизни

Люди, страдающие гуморальными нарушениями иммунной системы, часто выявляются в раннем возрасте, когда количество антител, полученных младенцем от матери (т.е. пассивный иммунитет), уменьшается. Учитывая сложность гуморальной иммунной системы, причины ее сбоя разнообразны. Однако почти у 80% пациентов с первичным иммунодефицитным заболеванием наблюдается нарушение, связанное с антителами. Например, гипогаммаглобулинемия - это дефицит или низкое количество всех классов антител.Пациенты чаще страдают инфекциями уха, носовых пазух и легких и страдают желудочно-кишечными проблемами, такими как диарея, мальабсорбция и симптомы синдрома раздраженного кишечника. В целом частота и тяжесть инфекций у пациентов увеличиваются с возрастом. Инфекции, вызываемые необычными патогенами, имеют тенденцию быть тяжелыми, а инфекции, вызываемые общими патогенами, часто являются серьезными и повторяющимися.


Рекомендуемая литература

Дункельбергер, Джейсон Р., и Вэнь-Чао Сун. «Комплемент и его роль в врожденных и адаптивных иммунных ответах». Cell Research 20, no. 1 (январь 2010 г.): 34–50. [Источник]

Иммунный ответ: MedlinePlus Medical Encyclopedia

Иммунная система защищает организм от потенциально вредных веществ, распознавая антигены и реагируя на них. Антигены - это вещества (обычно белки) на поверхности клеток, вирусов, грибов или бактерий. Неживые вещества, такие как токсины, химические вещества, лекарства и инородные частицы (например, заноза), также могут быть антигенами.Иммунная система распознает и уничтожает или пытается уничтожить вещества, содержащие антигены.

В клетках вашего тела есть белки, которые являются антигенами. К ним относится группа антигенов, называемых антигенами HLA. Ваша иммунная система учится воспринимать эти антигены как нормальные и обычно не реагирует на них.

ВНУТРЕННИЙ ИММУНИТЕТ

Врожденный или неспецифический иммунитет - это система защиты, с которой вы родились. Он защищает вас от всех антигенов. Врожденный иммунитет включает в себя барьеры, препятствующие проникновению вредных веществ в ваш организм.Эти барьеры образуют первую линию защиты иммунного ответа. Примеры врожденного иммунитета включают:

  • Рефлекс кашля
  • Ферменты в слезах и кожном масле
  • Слизь, которая задерживает бактерии и мелкие частицы
  • Кожа
  • Желудочная кислота

Врожденный иммунитет также имеет химическую форму белка, называемую врожденный гуморальный иммунитет. Примеры включают систему комплемента организма и вещества, называемые интерфероном и интерлейкином-1 (вызывающим жар).

Если антиген преодолевает эти барьеры, он подвергается атаке и уничтожается другими частями иммунной системы.

ПРИОБРЕТЕННЫЙ ИММУНИТЕТ

Приобретенный иммунитет - это иммунитет, который развивается при воздействии различных антигенов. Ваша иммунная система выстраивает защиту от этого специфического антигена.

ПАССИВНЫЙ ИММУНИТЕТ

Пассивный иммунитет возникает из-за антител, которые вырабатываются в организме, отличном от вашего. Младенцы обладают пассивным иммунитетом, потому что они рождаются с антителами, которые передаются через плаценту от матери.Эти антитела исчезают в возрасте от 6 до 12 месяцев.

Пассивная иммунизация также может быть вызвана инъекцией антисыворотки, которая содержит антитела, вырабатываемые другим человеком или животным. Он обеспечивает немедленную защиту от антигена, но не обеспечивает долговременной защиты. Глобулин иммунной сыворотки (назначается при заражении гепатитом) и антитоксин против столбняка являются примерами пассивной иммунизации.

КОМПОНЕНТЫ КРОВИ

Иммунная система включает определенные типы белых кровяных телец.Он также включает химические вещества и белки в крови, такие как антитела, белки комплемента и интерферон. Некоторые из них напрямую атакуют чужеродные вещества в организме, а другие работают вместе, чтобы помочь клеткам иммунной системы.

Лимфоциты - это белые кровяные тельца. Есть лимфоциты типа B и T.

  • В-лимфоциты становятся клетками, вырабатывающими антитела. Антитела прикрепляются к определенному антигену и помогают иммунным клеткам уничтожить антиген.
  • Т-лимфоциты напрямую атакуют антигены и помогают контролировать иммунный ответ.Они также выделяют химические вещества, известные как цитокины, которые контролируют весь иммунный ответ.

По мере развития лимфоцитов они обычно учатся отличать ткани вашего тела от веществ, которые обычно не встречаются в вашем организме. Как только B-клетки и T-клетки образуются, некоторые из этих клеток будут размножаться и обеспечивать «память» для вашей иммунной системы. Это позволяет вашей иммунной системе реагировать быстрее и эффективнее в следующий раз, когда вы столкнетесь с тем же антигеном.Во многих случаях это предотвратит заболевание. Например, человек, который переболел ветряной оспой или был иммунизирован против ветряной оспы, имеет иммунитет от повторного заражения ветряной оспой.

ВОСПАЛЕНИЕ

Воспалительная реакция (воспаление) возникает, когда ткани повреждены бактериями, травмами, токсинами, теплом или по любой другой причине. Поврежденные клетки выделяют химические вещества, включая гистамин, брадикинин и простагландины. Эти химические вещества заставляют кровеносные сосуды пропускать жидкость в ткани, вызывая отек.Это помогает изолировать инородное вещество от дальнейшего контакта с тканями тела.

Эти химические вещества также привлекают лейкоциты, называемые фагоцитами, которые «поедают» микробы и мертвые или поврежденные клетки. Этот процесс называется фагоцитозом. В конечном итоге фагоциты погибают. Гной образуется из скопления мертвых тканей, мертвых бактерий, а также живых и мертвых фагоцитов.

НАРУШЕНИЯ И АЛЛЕРГИИ ИММУННОЙ СИСТЕМЫ

Нарушения иммунной системы возникают, когда иммунный ответ направлен против тканей тела, является чрезмерным или отсутствует.Аллергия связана с иммунным ответом на вещество, которое большинство людей воспринимает как безвредное.

ИММУНИЗАЦИЯ

Вакцинация (иммунизация) - это способ вызвать иммунный ответ. Небольшие дозы антигена, например мертвых или ослабленных живых вирусов, вводятся для активации «памяти» иммунной системы (активированных В-клеток и сенсибилизированных Т-клеток). Память позволяет вашему телу быстро и эффективно реагировать на будущие воздействия.

ОСЛОЖНЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С ИЗМЕНЕНИЕМ ИММУННОГО ОТВЕТА

Эффективный иммунный ответ защищает от многих болезней и расстройств.Неэффективный иммунный ответ позволяет болезням развиваться. Слишком много, слишком мало или неправильный иммунный ответ вызывает нарушения иммунной системы. Сверхактивный иммунный ответ может привести к развитию аутоиммунных заболеваний, при которых образуются антитела против собственных тканей организма.

Осложнения, вызванные измененными иммунными реакциями, включают:

13.E: Гуморальный иммунитет (упражнения) - Biology LibreTexts

Это домашние упражнения, сопровождающие текстовую карту Kaiser «Микробиология».Микробиология - это исследование микроорганизмов, которые определяются как любой микроскопический организм, который состоит либо из одной клетки (одноклеточной), либо из кластеров клеток, либо вообще без клетки (бесклеточной). Сюда входят эукариоты, такие как грибы и простейшие, и прокариоты. Также изучаются вирусы и прионы, хотя они и не считаются живыми организмами.

13.1: Антитела (иммуноглобулины)

Изучите материал в этом разделе и затем запишите ответы на эти вопросы. Не просто нажимайте на ответы и записывайте их.Это не будет проверять ваше понимание этого руководства.

  1. Определите антитела. (ans)
  2. Что касается инфекционного заболевания, укажите, против какого гуморального иммунитета наиболее эффективен. (ANS)
  3. 1E: Клональный отбор и клональное расширение

    13.1F: Анамнестический ответ (память)

    13.2: Способы, которыми антитела помогают защитить организм

    • Перечислите 9 способов, которыми антитела помогают защитить организм.
    • 2D: Нейтрализация экзотоксинов

      13.2E: Нейтрализация вирусов

      13.2F: Предотвращение бактериальной адгезии

      13.2G: Агглютинация микроорганизмов

      69

      иммобилизация бактерий и бактерий

      69

      13.3: Естественно и искусственно приобретенный активный и пассивный иммунитет

      1. Определите следующее:
        1. активный иммунитет
        2. пассивный иммунитет
      2. Изучите материал в этом разделе и затем запишите ответы на эти вопросы.Не просто нажимайте на ответы и записывайте их. Это не будет проверять ваше понимание этого руководства.

        1. Соответствие

        _____ Антитела, полученные от другого человека или животного, попадают в организм, и иммунитет недолговечен. (ans)

        _____ Антигены проникают в организм, и организм в ответ вырабатывает собственные антитела и клетки B-памяти. (ans)

        1. активная невосприимчивость
        2. пассивная невосприимчивость

      13.3A: Естественно приобретенный иммунитет

      Изучите материал этого раздела и затем запишите ответы на эти вопросы. Не просто нажимайте на ответы и записывайте их. Это не будет проверять ваше понимание этого руководства.

      1. Приведите пример активного иммунитета, приобретенного естественным путем. (ans)
      2. Приведите два примера естественного пассивного иммунитета.
        1. (ответ)
        2. (ответ)
      3. Укажите, почему естественный пассивный иммунитет важен для новорожденных и младенцев. (ответ)
      4. Множественный выбор (ответ)

      13.3B: Искусственно приобретенный иммунитет

      Изучите материал в этом разделе и затем запишите ответы на эти вопросы. Не просто нажимайте на ответы и записывайте их. Это не будет проверять ваше понимание этого руководства.

      1. Определите и приведите пример искусственно приобретенного пассивного иммунитета. (ans)
      2. Определите и приведите пример искусственно приобретенного активного иммунитета. (ans)
      3. Перечислите 3 различных формы антигена, которые могут быть использованы для искусственно приобретенного активного иммунитета, и укажите 2 общих примера каждой из них.
        1. (ответ)
        2. (ответ)
        3. (ответ)
      4. Пациенту с глубокой колотой раной, который никогда не вакцинировался АКДС, вводят как ТД, так и ТИГ. Другой пациент с идентичной раной, которому в детстве были сделаны 4 прививки АКДС и три года назад бустерная вакцина против туберкулеза, ничего не сделали.Обсудите причины этого. (подсказка: см. рис. 1) (ans)
      5. Множественный выбор (ans)

      Лабораторные испытания | Фонд иммунодефицита

      Лабораторные исследования необходимы для определения наличия первичного иммунодефицита. Обычно это происходит из-за того, что человек испытывает некоторые клинические проблемы, в частности, рецидивирующие и / или хронические инфекции. Информация о типах организмов, местах заражения и методах лечения, необходимых для лечения инфекций, часто помогает сфокусировать лабораторные исследования.Медицинский анамнез пациента и его физическое обследование определяют правильный выбор лабораторных тестов.

      Нормальные и аномальные лабораторные значения

      Важным аспектом правильной интерпретации любого лабораторного значения является то, какие значения считаются нормальными или ненормальными. Чтобы определить, что является нормальным, образцы берут у группы здоровых людей, обычно взрослых, и поровну делят между мужчинами и женщинами. Эти результаты используются для определения нормального диапазона с использованием различных статистических подходов.Обычное статистическое измерение называется 95% доверительным интервалом, который включает 95% нормальных результатов. Другой часто используемый статистический тест - это вычисление среднего (среднего) и стандартного отклонения среднего. Одно стандартное отклонение выше и ниже среднего включает 65% значений, а 2 SD охватывают 95% значений. Таким образом, значения, отклоняющиеся более чем на 2 SD, представляют 2,5%, что является необычно высоким, или 2,5%, что необычно низким. Важно отметить, что когда определение нормального диапазона установлено как 95% доверительный интервал, 5% выбранной нормальной популяции за пределами 95% попадут в аномальный диапазон, даже если они изначально были выбраны как нормальные. .Это одна из проблем, связанных с использованием статистических методов для определения нормального диапазона, и ее необходимо помнить при оценке результата теста, находящегося рядом с любым концом нормального диапазона.

      Используя измерение роста в качестве примера, нормальные люди могут быть чуть выше или чуть ниже нормального диапазона (или 95% доверительного интервала) и при этом оставаться нормальными. Кто-то на 1 дюйм выше 95% доверительного интервала не обязательно является гигантом, а кто-то на 1 дюйм ниже - не обязательно маленьким человеком.Фактически, по определению, 2,5% нормальных людей будут ниже 95% доверительного интервала, а 2,5% - выше.

      Тот факт, что 5% в остальном нормальных здоровых людей будут выходить за пределы нормального диапазона, важен при рассмотрении лабораторных результатов - обнаружение значения за пределами эталонного диапазона не означает автоматически отклонение от нормы. Клиническая значимость отклонения от нормы в лабораторных исследованиях должна основываться на истории болезни, а также на величине отклонения от нормального диапазона.

      Еще одна важная проблема - это группа, которая использовалась для определения нормального диапазона. Это очень важно, поскольку иммунная система существенно развивается в младенчестве и детстве. Диапазон значений теста, которые являются нормальными в младенчестве, вероятно, будет совершенно другим, когда ребенку будет 2 или 20 лет.

      Следовательно, все исследования на детях необходимо сравнивать с контрольной группой соответствующего возраста. Если результаты лабораторных отчетов не содержат информации о возрасте, важно проконсультироваться со специалистом, который знает возрастные диапазоны нормальных значений.Оптимально, лаборатория, проводящая тест, должна предоставить это, но, если они недоступны, есть опубликованные референсные диапазоны для конкретных возрастов.

      Лабораторные тесты, используемые для оценки иммунных нарушений, используются для выявления дефицита антител, клеточных (Т-клеточных) дефектов, нейтрофильных нарушений и дефицита комплемента. Эти четыре основные категории тестов на иммунную недостаточность описаны на следующих страницах.

      Лабораторная оценка дефицита антител или гуморального иммунитета

      Стандартные скрининговые тесты на дефицит антител начинаются с измерения уровня иммуноглобулинов в сыворотке крови.Они состоят из уровней IgG, IgA и IgM. Результаты необходимо сравнить с контрольной группой того же возраста.

      Есть также тесты на продукцию специфических антител. Эти тесты измеряют, насколько хорошо иммунная система реагирует на вакцины. При таком подходе пациента иммунизируют обычными вакцинами, включая вакцины, содержащие белковые антигены (например, столбнячный анатоксин, дифтерийный анатоксин), и вакцины с углеводными антигенами (например, вакцины Pneumovax, HiB). Образцы крови берутся непосредственно перед иммунизацией и примерно через четыре недели после нее, чтобы оценить, насколько хорошо пациент формирует специфические антитела.

      В некоторых случаях пациент, возможно, уже был иммунизирован этими вакцинами в рамках обычного ухода, и у него уже будут циркулирующие антитела (если они вырабатывают антитела), в то время как в других случаях у пациента может быть мало или совсем нет специфических антител до иммунизация. Использование различных типов вакцин необходимо, потому что у некоторых пациентов с рецидивирующими инфекциями (и нормальным или близким к нормальному уровню иммуноглобулинов) была выявлена ​​аномалия в ответе на углеводные антигены, но нормальная реакция на белковые антигены.

      Стоит отметить, что во время созревания иммунной системы ответ на вакцины с углеводным антигеном отстает от ответа на вакцины с белковым антигеном. Интерпретация ответов на вакцины лучше всего выполняется врачом, который регулярно имеет дело с пациентами с первичными иммунодефицитными заболеваниями.

      Оценить антительный ответ у пациента, уже получающего заместительную иммуноглобулиновую терапию, сложнее. Это связано с тем, что иммуноглобулин богат большинством специфических антител, которые образуются после иммунизации.При иммунизации обычными вакцинами трудно отличить антитело, полученное при лечении иммуноглобулином, от антител, которые могли быть получены пациентом. Решением этой проблемы является иммунизация вакцинами, которые обычно не встречаются среди населения в целом и поэтому вряд ли будут присутствовать в препаратах иммуноглобулинов. Этой цели могут служить необычные вакцины, такие как вакцина против тифа или бешенства.

      Важно отметить, что у пациента с ранее подтвержденным дефектом продукции антител прекращение терапии для повторной проверки уровней антител и ответа на иммунизацию не является необходимым и может подвергнуть пациента риску заражения инфекцией в период, когда проводится заместительная терапия. остановился.Однако у пациента, чей диагноз гуморального иммунодефицита неясен, может потребоваться прекратить заместительную терапию на период от четырех до шести месяцев, чтобы можно было адекватно оценить гуморальный иммунитет пациента.

      Дополнительные исследования, используемые для оценки пациентов с дефицитом антител, включают измерение различных типов лимфоцитов в крови путем маркировки этих клеток молекулами, которые могут идентифицировать различные типы. Обычно используемый тест называется проточной цитометрией, который может идентифицировать B-клетки (и другие виды лимфоцитов), присутствующие в кровотоке.B-клетка - это лимфоцит, который имеет способность вырабатывать антитела. В-клетки могут отсутствовать при определенных иммунных нарушениях, связанных с антителами (например, при Х-связанной агаммаглобулинемии [XLA]).

      Кроме того, для подтверждения конкретного диагноза можно использовать анализ ДНК (например, ген, кодирующий тирозинкиназу Брутона [BTK], связанный с XLA). Наконец, в специализированных лабораториях проводятся исследования для оценки продукции иммуноглобулина культивированными лимфоцитами в ответ к множеству различных раздражителей.

      Оценка клеточного (Т-клеточного) иммунитета

      Лабораторная оценка клеточного или Т-клеточного иммунитета направлена ​​на определение количества различных типов Т-клеток и оценку функции этих клеток.

      Самым простым тестом для оценки возможного уменьшения или отсутствия Т-клеток является общий анализ крови (CBC) и дифференциальный анализ для определения общего (абсолютного) количества лимфоцитов в крови. Это разумный метод доступа к уменьшенному количеству Т-клеток, поскольку обычно около трех четвертей циркулирующих лимфоцитов являются Т-клетками, и уменьшение количества Т-лимфоцитов обычно вызывает уменьшение общего количества лимфоцитов или общего количества лимфоцитов. считать.Это можно подтвердить с помощью проточной цитометрии с маркерами, специфичными для разных типов Т-клеток.

      Измерение количества Т-клеток часто сопровождается исследованиями клеточных культур, которые оценивают функцию Т-клеток. Это делается путем измерения способности Т-клеток реагировать на различные типы стимулов, включая митогены (такие как фитогемаглютинин [PHA]) и антигены (такие как столбнячный анатоксин, антиген кандиды). Ответ Т-клеток на эти различные стимулы можно измерить, наблюдая, делятся ли и растут ли Т-клетки (это называется пролиферацией) и / или производят ли они различные химические вещества, называемые цитокинами (например, интерферон).Существует все больше разнообразных функциональных тестов, доступных для оценки Т-лимфоцитов. Лучше всего эту интерпретацию может провести иммунолог.

      Многие иммунодефицитные состояния связаны со специфическими генетическими дефектами. Это особенно верно в отношении тяжелого комбинированного иммунодефицита (ТКИД), ​​когда было выявлено более 12 различных генетических причин ТКИД. Все они могут быть оценены с использованием современной технологии анализа мутаций, и это наиболее точный способ установить окончательный диагноз.

      Оценка функции нейтрофилов

      Лабораторная оценка нейтрофилов начинается с получения серии количеств лейкоцитов (WBC) с дифференциалами. Уровень лейкоцитов и дифференциал определят, есть ли снижение абсолютного числа нейтрофилов (нейтропения). Это наиболее частое отклонение от нормы при лабораторных исследованиях, когда у пациента имеется клинический анамнез, указывающий на дефектный нейтрофильный иммунитет. Обычно для диагностики проблем с нейтрофилами требуется больше, чем один общий анализ крови и дифференциал.

      Тщательный анализ мазка крови важен для исключения определенных заболеваний, которые связаны с отклонениями в структуре нейтрофилов или в том, как они выглядят под микроскопом. Повышенный уровень IgE также может указывать на диагноз синдрома Джоба (синдром гипер-IgE) наряду с другими клиническими признаками, связанными с этим синдромом. Если бы эти первоначальные скрининговые тесты на количество нейтрофилов были нормальными, то тестирование было бы сосредоточено на двух возможных первичных иммунных нарушениях: хронической гранулематозной болезни (ХГБ) и недостаточности адгезии лейкоцитов (ЛАД).Оба эти расстройства имеют нормальное или повышенное количество нейтрофилов, и каждое из этих расстройств имеет отличительные особенности, которые могут помочь в проведении соответствующей оценки.

      Лабораторные исследования для диагностики ХГБ основаны на оценке критической функции нейтрофилов, убивающей определенные бактерии и грибки, - на создании реактивного кислорода. Этот процесс, называемый окислительным взрывом, можно измерить с помощью ряда различных методов, включая простой тест восстановления красителя, называемый тестом Nitroblue Tetrazolium (NBT).Недавно разработанный тест использует проточную цитометрию для измерения окислительного всплеска активированных нейтрофилов с использованием определенного красителя (дигидродамин 123 или DHR), называемый тестом DHR. DHR-тест используется более 15 лет, и он чрезвычайно чувствителен при постановке диагноза. Благодаря отличным характеристикам этот тест стал стандартом в большинстве лабораторий, поддерживающих клиники, которые регулярно принимают пациентов с ХГБ. Лучшее подтверждение конкретного типа CGD предлагается по результатам теста DHR, но требует подтверждения либо путем специальной оценки дефектного белка, либо связанной с ним генной мутации, лежащей в основе заболевания.

      Лабораторное тестирование наиболее распространенной формы LAD типа 1 включает тестирование проточной цитометрии для определения присутствия определенного белка на поверхности нейтрофилов (и других лейкоцитов). Когда этот белок отсутствует или значительно снижен, движение нейтрофилов к участкам инфекции затруднено и приводит к значительному увеличению количества этих клеток в кровотоке, а также к повышенной восприимчивости к бактериальным кожным, оральным и другим инфекциям.

      Лабораторная оценка дополнения

      Стандартным скрининговым тестом для выявления недостатков в системе комплемента является общий гемолитический анализ комплемента или CH50.В ситуациях с дефектом одного компонента комплемента значение CH50 будет почти полностью отрицательным. Специализированные лаборатории комплемента могут предоставить дополнительное тестирование, которое позволит выявить конкретный дефектный компонент комплемента. Есть очень редкие состояния, при которых возникают дефекты в другом («альтернативном») пути комплемента. Их можно проверить с помощью функционального теста, направленного именно на этот путь, теста AH50. Каскад комплемента также может быть инициирован путем связывания маннана, и есть пациенты с дефицитом лектина, связывающего маннан.

      Лабораторные исследования врожденного иммунитета

      Также доступны лабораторные тесты для измерения функции различных элементов врожденного иммунитета. Это включает определение количества и активности лимфоцитов, таких как естественные клетки-киллеры, а также функции различных рецепторов клеточной поверхности, таких как толл-подобные рецепторы.

      Взгляд в будущее

      Скрининг новорожденных на тяжелый Т-клеточный иммунодефицит в настоящее время рекомендован секретарем Министерства здравоохранения и социальных служб, и на момент публикации он стал реальностью более чем в 10 штатах, и вскоре появятся и другие.Скрининг новорожденных должен облегчить успешное излечение SCID и других связанных с ним тяжелых Т-клеточных иммунодефицитов, поскольку младенцы с этими состояниями будут выявляться при рождении и может быть легко проведено соответствующее лечение, например восстановление иммунитета с помощью трансплантации костного мозга (гемопоэтических стволовых клеток) . (См. Главу «Скрининг новорожденных»)

      Генетическое тестирование (анализ мутаций), вероятно, в ближайшем будущем претерпит значительные изменения, основанные на новых технологиях.Это позволяет проводить генетическую оценку больших частей или всего генетического кода человека при относительно низких затратах. Эти типы подходов упоминаются в обсуждениях персонализированной медицины, основанной на уникальном генетическом коде человека, но когда это станет реальностью на клиническом уровне, еще предстоит определить.

      Сводка лабораторных испытаний

      Лабораторные исследования играют центральную роль в оценке иммунной системы. Все результаты необходимо сравнивать с соответствующими возрасту контрольными диапазонами.Точный анамнез, семейный анамнез и физикальное обследование имеют решающее значение для разработки наилучшей стратегии лабораторной оценки. Обычно это начинается со скрининговых тестов, за которыми следуют более сложные (и дорогостоящие) тесты, выбираемые на основе первоначальных результатов тестирования. Диапазон доступных лабораторных тестов для оценки иммунной системы продолжает расширяться. Частично это было вызвано признанием новых клинических синдромов, связанных с рецидивирующими или хроническими инфекциями.

      Это прямая связь между клиническими данными и лабораторными исследованиями, которая расширила наше понимание болезней первичного иммунодефицита.Продолжение этой тенденции и лабораторные исследования будущего, вероятно, будут еще более сложными и помогут найти дальнейшие ответы на основную основу расширяющегося диапазона первичных иммунодефицитов.

      Выдержка из Справочника IDF для пациентов и семей по первичным иммунодефицитным заболеваниям ПЯТОЕ ИЗДАНИЕ Copyright 2013 Фонд иммунодефицита, США. Эта страница содержит общую медицинскую информацию, которую нельзя безопасно применить к любому отдельному случаю.Медицинские знания и практика могут быстро меняться. Таким образом, эту страницу не следует использовать как замену профессиональной медицинской консультации.

      Идентификация гуморальных иммунных ответов в белковых микрочипах с использованием методов анализа данных ДНК-микрочипов | Биоинформатика

      Абстрактные

      Мотивация: Мы представляем исследование сигналов экспрессии антигена с помощью недавно разработанного метода высокопроизводительных микрочипов белков. Эти сигналы являются мерой активности связывания антитела с антигеном и обеспечивают основу для понимания гуморальных иммунных ответов на различные инфекционные агенты и поддержки разработки вакцины и диагностики.

      Результаты: Мы исследуем характеристики этих профилей экспрессии и показываем, что методы анализа шума, нормализации, оценки дисперсии и дифференциального анализа экспрессии, разработанные в контексте анализа ДНК-микрочипов, могут быть адаптированы и применены к этим массивам белков. Используя высокоразмерный набор данных, содержащий измерения профилей экспрессии реактивности антител против каждого белка (295 антигенов и 9 контрольных) в 42 наборах белков малярии ( Plasmodium falciparum ), полученных от 22 доноров с различными клиническими проявлениями малярии, мы представляем методологию для анализа и идентификации значительно экспрессируемых антигенов, нацеленных на иммунные ответы, для отдельных сывороток, групп сывороток и на разных стадиях инфекции.Мы также проводим короткое исследование, выделяющее основные иммунореактивные антигены, в котором мы определяем три новых высокоприоритетных антигена для будущей оценки.

      Доступность: Все программы (на языке R), используемые для анализа, описанного в этой статье, находятся в свободном доступе для академических целей на веб-странице автора

      Контакт: [email protected]

      1 ВВЕДЕНИЕ

      Понимание гуморальных иммунных ответов и разработка безопасных и эффективных вакцин против инфекционных микроорганизмов является глобальной целью, и успешные кампании по ликвидации оспы и полиомиелита доказали, что широко распространенные и разрушительные болезни могут быть устранены путем внедрения эффективных вакцин.Эти и другие успехи вселяют оптимизм в отношении того, что такие болезни, как малярия и туберкулез, от которых страдают сотни миллионов людей во всем мире, также можно контролировать или ликвидировать с помощью вакцин. Внимание к эффективности и более широкому использованию существующих вакцин, а также к разработке новых вакцин было усилено недавними опасениями, связанными с биотеррористическими атаками и появлением новых инфекционных штаммов (Russell, 1999, Author Webpage), таких как Азиатский грипп.

      Существует два типа вакцин: (1) вакцины, которые производятся из цельных инфекционных организмов, убитых или аттенуированных, и (2) вакцины, производимые из небольшого подмножества рекомбинантных белков, полученных из организма, называемых «субъединичными вакцинами».Производство живых ослабленных или убитых вакцин против организмов может быть трудным для безопасного производства; существует риск того, что у некоторых вакцинированных лиц может развиться заболевание, а вакцины могут иметь побочные токсические эффекты. Субъединичные вакцины являются более безопасной альтернативой, но может быть трудно определить, какие белки использовать в вакцине, особенно когда организм содержит большое количество белков. Например, геном Plasmodium falciparum (паразита, вызывающего малярию) кодирует 5300 белков, а Mycobacterium tuberculosis кодирует 4000 белков.Чтобы создать субъединичную вакцину против любого из этих агентов, как выбрать лучшие 5–10 белков для использования?

      Соответственно, в лаборатории Фельгнера была разработана технология высокопроизводительной протеомики (Doolan et al ., 2003) для систематического скрининга и идентификации подмножества антигенов, экспрессируемых инфекционными агентами, на которые преимущественно нацелены иммунные ответы, связанные с ними. с инфекцией и защитой, а также для определения приоритетных наиболее перспективных антигенов для разработки вакцины.Общий подход был впервые описан в контексте открытия антигена вакцины против малярии, но с тех пор он был распространен на вакцину (Davies et al ., 2005a, b), Francisella tularensis , Burkholderia pseudomallei и Mycobacterium tuberculosis . (неопубликованные данные). Метод протеомного синтеза использует преимущества высокопроизводительного подхода к клонированию и экспрессии. Белки экспрессируются в бесклеточной системе транскрипции / трансляции in vitro и печатаются непосредственно без очистки на микрочипах.Чипы исследуют сывороткой от людей или животных, вакцинированных или инфицированных различными микроорганизмами, разрабатывают с помощью анти-антител, меченных Cy3, и считывают их с помощью конфокального лазерного сканера. Считывание представляет собой профиль реактивности антител против каждого белка в инфекционном агенте, характерный для конкретной инфекции, тип вакцины, способ введения, место заражения, вид, гаплотип и т. Д. Систематическая и надежная идентификация значительной экспрессии связывания антиген-антитело сигналы от этих микрочипов - важная задача для (1) определения и понимания гуморальных иммунных ответов и (2) помощи в открытии вакцин.

      В этой статье мы анализируем профили экспрессии, полученные с микрочипов протеомных микрочипов. Используя описанную выше протеомную технологию, которая может генерировать профили экспрессии для большого количества белков данного патогена, мы представляем в качестве примера характеристики сигналов массива белков, полученных при зондировании сыворотки от людей, инфицированных малярийным паразитом или подвергшихся воздействию малярийного паразита. Мы исследуем расширение существующих методов анализа ДНК-микрочипов для автоматической идентификации гуморальных иммунных ответов.В последние годы мы стали свидетелями быстрого прогресса в анализе чипов ДНК-микрочипов для идентификации дифференциально экспрессируемых генов (Baldi and Long, 2001; Baldi and Hatfield, 2002; Tusher et al. ., 2001; Huber et al ). ., 2002; Durbin et al. ., 2002) для различных условий или временных рядов клеточного цикла. Также были исследования сигналов от других протеомных технологий. Например, Kriel и др. . (2004) применили логарифмическое преобразование (Huber et al ., 2002; Durbin et al. ., 2002) сигналов, полученных с помощью технологии двумерного разностного гель-электрофореза, для эффективной нормализации и устранения смещения, специфичного для красителя. Мы показываем, что при соответствующей модификации методологии обработки некоторые из этих методов также могут быть применены к интенсивности сигналов от этих новых высокопроизводительных чипов массива протеомов для анализа иммунных ответов. В частности, недавно утвержденный метод анализа ДНК-микрочипов (Choe et al ., 2005), который выполняет t -тестов с использованием байесовской оценки дисперсии (Baldi and Long, 2001), может быть использован для выявления значимых связей между антителами. и антигены в белковом микрочипе и, таким образом, определяют новые важные мишени для разработки вакцины против малярии.

      2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

      2.1 Иммуноблоты и микроматрицы

      Плазмидные матрицы

      , используемые для транскрипции / трансляции in vitro. получают с использованием наборов QIAprep Spin Miniprep (Qiagen), включая «необязательный» этап, который содержит денатурирующие белки для снижения активности РНКазы. In vitro реакций транскрипции / трансляции (RTS 100 Escherichia coli HY kits от Roche) настраиваются в 0.12-луночные стрип-пробирки на 2 мл и инкубируют в течение 5 ч при 30 ° C в соответствии с инструкциями производителя. Для иммунодот-блоттинга 0,3 мкл реакционной смеси целых RTS наносят вручную на нитроцеллюлозу и дают высохнуть на воздухе перед блокированием в 5% обезжиренном сухом молоке в TBS, содержащем 0,05% Tween-20. Дот-блоты окрашивают как мышиными mAb против поли-His (клон, His-1; H-1029, Sigma), так и крысиными mAb против гемагглютинина (HA) (клон, 3F10; 1867 423, Roche). Связанные антитела выявляют путем инкубации во вторичных Ab козьих антител против мышиных IgG (H / L), конъюгированных с щелочной фосфатазой (H / L) (BioRad) или козьих антител против крысиного IgG (H / L) (Jackson ImmunoResearch), и визуализируют с помощью нитробиного тетразолия / BCIP для подтверждения. наличие рекомбинантного белка.Для микрочипов 10 мкл 0,125% твина-20 смешивают с 15 мкл реакционной смеси RTS (для получения конечной концентрации 0,05% твина-20) и 15 мкл переносят в 384-луночные планшеты. Планшеты центрифугируют при 1600 г для осаждения любого осадка, и супернатант печатают без дополнительной очистки на покрытых нитроцеллюлозой предметных стеклах FAST (Schleicher & Schuell) с использованием микроматричного принтера OmniGrid 100 (Genomic Solutions, Анн-Арбор, Мичиган). Изготовление микроматриц описано в Davies et al. .(2005a). Вкратце, набор открытых рамок считывания, полученных из базы данных геномных последовательностей P.falciparum (Pf) (веб-страница авторов), выбирается в соответствии с несколькими критериями, включая их образец стадийно-специфической экспрессии гена или белка, выведенной из геномных, протеомных или геномных данных. наборы данных клеточной биологии. Для генов с интронами разработаны праймеры для амплификации каждого экзона отдельно. Экзоны генов, содержащих интроны, обозначены маленькой буквой «e», как e1, e2 и т. Д. Большие гены и экзоны> 3000 п.н. амплифицируются сегментами, причем каждый сегмент перекрывается на 150 нуклеотидов.Сегменты обозначены маленькой буквой «s» как s1, s2 и т.д. ДНК-матрица для ПЦР получена из геномной ДНК 3D7. Первоначально ПЦР с использованием обычной ДНК-полимеразы Taq была оптимизирована путем снижения температуры удлинения с 65–72 до 50 ° C. Впоследствии продукты ПЦР получают с использованием полимеразы Taq с улучшенными характеристиками корректуры (Triplemaster от Eppendorf) и повышением эффективности стадии ПЦР до 87%. Все остальные аспекты печати чипов и зондирования сыворотками выполняются, как описано в Davies et al .(2005a). Протеомные чипы исследуют с помощью сыворотки от 12 полуиммунных людей, подвергшихся естественному воздействию малярии [взятых из случайной подгруппы из 185 человек в Кении с различной степенью распознавания антител спорозоитов Pf (SPZ) и паразитированных эритроцитов / красных кровяных телец (RBC ) с помощью непрямого флуоресцентного теста на антитела (IFAT)] и 10 человек, экспериментально иммунизированных радиационно-ослабленными спорозоитами Pf в периоды до иммунизации, после иммунизации и после заражения (заражение инфекционными спорозоитами) (предоставлено Naval Medical Исследовательский центр) (таблица 1).Шесть из десяти иммунизированных доноров были защищены от заражения инфекционными спорозоитами Pf . Образцы перед взятием крови, собранные у каждого из этих включенных субъектов до иммунизации, представляют собой соответствующие отрицательные / исходные контроли для этих лиц. Кенийские подданные принадлежали исключительно к этнической группе луо, и географическое распределение этой этнической группы в сочетании с тем фактом, что малярия является эндемическим заболеванием в Кении, означает, что этнически сопоставимых мер контроля, не имевших никакого отношения к малярии, не существует.Также оценивали пул гипериммунных сывороток 185 человек (данные не показаны). Для всех видов окрашивания слайды сначала блокируют на 30 мин в буфере, блокирующем матрицу белков (Schleicher & Schuell), перед инкубацией в сыворотке, разведенной 1:50 в блокирующем буфере с 10% лизатом E.coli в течение 2 часов. Связанные антитела затем визуализируют с помощью Cy3-конъюгированных вторичных антител против человека (Jackson ImmunoResearch) и сканируют в сканере микроматриц ScanArray ExpressHT (PerkinElmer). Интенсивность флуоресценции количественно определяют с помощью программного обеспечения Proscanarray Express (PerkinElmer).Сыворотка человека имеет высокие титры антител против E.coli , которые маскируют любые антиген-специфические ответы при использовании реакций всей системы быстрой трансляции на микрочипах. Это маскирование преодолевается добавлением лизата E.coli к разведениям сыворотки. Лизат E.coli получают из 1 л культуры E.coli (DH5α) в стационарной фазе, повторно суспендированной в 25 мл TBS / Tween-20 и обрабатываемой ультразвуком с помощью зонда диаметром 2 см. Мы храним аликвоты по 1 мл при -80 ° C.

      Таблица 1

      Данные по малярии: количество сывороток в каждой категории

      Бассейн сывороток . Подкатегория . Количество сывороток .
      Естественно экспонированные 12
      Облученный спорозоит Пре-иммунизация 10
      на 3 стадии инфекции) Пост-иммунизация (незащищенная) 4
      После заражения (защищенная) 6
      После заражения (незащищенная) 4 4 4 4 Всего измерений 42
      Sera pool . Подкатегория . Количество сывороток .
      Естественно экспонированные 12
      Облученный спорозоит Пре-иммунизация 10
      на 3 стадии инфекции) Пост-иммунизация (незащищенная) 4
      После заражения (с защитой) 6
      После заражения (без защиты) 4 4 4 4 Всего измерений 42
      Таблица 1

      Данные по малярии: количество сывороток в каждой категории

      Пул сывороток . Подкатегория . Количество сывороток .
      Естественно экспонированные 12
      Облученный спорозоит Пре-иммунизация 10
      на 3 стадии инфекции) Пост-иммунизация (незащищенная) 4
      После заражения (защищенная) 6
      После заражения (незащищенная) 4 4 4 4 Всего измерений 42
      Sera pool . Подкатегория . Количество сывороток .
      Естественно экспонированные 12
      Облученный спорозоит Пре-иммунизация 10
      на 3 стадии инфекции) Пост-иммунизация (незащищенная) 4
      После заражения (защищенная) 6
      После заражения (незащищенная) 4 4 4 4 Всего измерений 42

      Программное обеспечение для количественной оценки обрабатывает интенсивности пятен на массиве и определяет среднюю интенсивность пикселей внутри пятна, а также пикселей фона вокруг пятна.Эти локальные фоновые интенсивности вычитаются из исходных сигналов для получения скорректированных на локальный фон значений экспрессии антигена. Все антигены обнаруживаются на матрице не менее двух раз, некоторые - более двух раз. Клоны антигенов можно рассматривать отдельно или как реплики и объединять для анализа как единый антиген. В микрочипе микроматрицы протеома малярии каждое измерение на слайде содержит 295 повторяющихся пятен, соответствующих 250 антигенам, 316 ORF, что составляет ~ 5% от всего генома Pf (Gardner et al ., 2002). Кроме того, девять истинно отрицательных контролей отмечены на массиве в двух экземплярах. Пример интенсивности пятен показан на рисунке 1.

      Рис. 1

      Интенсивность пятен, полученная из одного массива протеинов подушечек для естественно экспонированной, с высоким Spz, высоким содержанием эритроцитов малярийной сывороткой IFAT. Девять контрольных точек (по две реплики) выделены красными рамками. Помечены некоторые антигены, соответствующие заметно ярким пятнам.

      Фиг.1

      Интенсивность пятен, полученная из одного массива протеинов подушечек для естественно экспонированной, с высоким Spz, высоким содержанием эритроцитов малярийной сыворотки IFAT. Девять контрольных точек (по две реплики) выделены красными рамками. Помечены некоторые антигены, соответствующие заметно ярким пятнам.

      Этот набор данных с 42 измерениями массива обеспечивает отличную основу для изучения эффектов различных методов анализа для идентификации значимых антигенов на индивидуальной основе, для конкретных групп в популяции, а также во времени или в условиях, предшествующих публикации.Например, нас может заинтересовать изучение гуморального иммунного ответа конкретного донора на разные антигены. Мы также можем захотеть обобщить результаты для конкретных групп, таких как до иммунизации, после иммунизации и после заражения, принимая во внимание биологические различия внутри конкретных доноров в каждой группе. В следующих разделах представлена ​​структура для проведения дифференциального иммуноинформатического анализа соответствующих данных массива белков.

      2.2 Идентификация значительно связанных антигенов

      Учитывая набор измерений сигналов антигенов, полученных из сывороток нескольких доноров / образцов или групп доноров, имеющих общие характеристики (как видно из пулов сывороток с данными о малярии), основными вычислительными задачами являются идентификация положительно связанных антигенов в (1) каждой из них. индивидуальный образец сыворотки и (2) каждая группа / пул образцов. В первом случае задача включает сравнение каждого из сигналов антигена (в каждом измерении) с контрольным сигналом для выявления значительного увеличения экспрессии антигена.Во втором случае сыворотки от каждой группы донор / образец объединяют и средние сигналы каждого антигена в объединенной группе сравнивают со средним контрольным сигналом. Схема, показывающая этапы каждой из этих задач, показана на рисунке 2.

      Рис. 2

      Конвейер анализа данных для обнаружения антигена из белковых массивов.

      Рис. 2

      Конвейер анализа данных для обнаружения антигена из белковых массивов.

      Нормализация и преобразование . Было отмечено, что в измерениях, полученных с помощью ДНК-микрочипов, стандартное отклонение (SD) измерений увеличивается с увеличением уровня экспрессии генов (Chen et al ., 1997). Рок и Дурбин (2001) предлагают двухкомпонентную модель, чтобы выразить эту взаимосвязь следующим образом: где y - измеренная интенсивность сигнала, α - фоновый сигнал, а μ - фактический уровень экспрессии. η N (0, σ η ) - это член ошибки, который отражает пропорциональную ошибку, а ɛ - это фоновая ошибка.В этой модели дисперсия измерений имеет квадратичную зависимость от средней интенсивности сигнала.

      Мы наблюдаем, что в массивах белков также есть данные, позволяющие предположить аналогичное пропорциональное увеличение SD со средним уровнем экспрессии белков. Мы проиллюстрировали это на рисунке 3, который показывает диаграмму разброса SD в зависимости от средней интенсивности сигнала для измерений, полученных из сывороток группы предварительно иммунизированных доноров в наборе данных по малярии. Мы наблюдаем эту зависимость от среднего дисперсии даже для репликативных антигенов, обнаруженных на одном и том же массиве.Для 42 сывороток в наборе данных по малярии средний коэффициент корреляции внутри массива ( r ) между SD и необработанной средней интенсивностью сигнала реплицированных антигенов составляет 0,47 ± 0,26.

      Рис. 3

      SD в сравнении с исходным средним значением интенсивности (корреляция r = 0,86) для измерений, полученных из сывороток группы предварительно иммунизированных доноров в наборе данных по малярии.

      Рис.3

      SD в сравнении с исходным средним значением интенсивности (корреляция r = 0.86) для измерений, полученных из сывороток группы предварительно иммунизированных доноров в наборе данных по малярии.

      При оценке дифференциальной экспрессии необходимо учитывать присущую им зависимость средней дисперсии данных, чтобы можно было точно оценить изменения интенсивности сигналов стандартными статистическими методами как для низкой, так и для высокой интенсивности сигнала. Данные могут быть преобразованы в журнал - операция, которая использовалась (Speed, 2001, веб-страница автора) для решения этой проблемы. Однако в нескольких исследованиях (Rocke and Durbin, 2001; Huber и др. ., 2002) отметили, что с учетом модели ошибок, показанной в уравнении (1), логарифмическое преобразование показывает завышенные дисперсии для сигналов с низкой интенсивностью. Хубер и др. . (2002) и Дурбин и др. . (2002) независимо предложили вариант логарифмического преобразования ( asinh ), который обращается и корректирует завышенную дисперсию низких интенсивностей сигнала. Наряду с выполнением стабилизации дисперсии этот метод (реализованный в пакете под названием ' vsn ', который является частью Bioconductor, Author Webpage) калибрует различные измерения в наборе данных, чтобы они были в одном масштабе, чтобы минимизировать экспериментальные эффекты (как показано на Kreil и др. ., 2004, в контексте данных 2D гель-электрофореза). Функция asinh имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что, в отличие от функции журнала, она определяется для нулевой и отрицательной интенсивности сигнала. На рисунке 4 показано стабилизирующее влияние преобразования vsn на измерения, полученные от группы предварительно иммунизированных доноров, показанной на рисунке 3. В дополнение к стабилизации межмассивной дисперсии, преобразования имеют стабилизирующий эффект на внутримассивную дисперсию. также.Корреляция между SD и средним значением реплицированных антигенов, обнаруженных на одном и том же массиве, также оказалась низкой для всех 42 измерений (среднее значение корреляции ± SD: 0,03 ± 0,12 для данных журнала, -0,15 ± 0,09 для vsn преобразованных данных) .

      Рис. 4

      SD в сравнении с vsn -преобразованная средняя интенсивность (корреляция r = -0,07) для той же группы измерений (предварительно иммунизированные доноры), показанной на рисунке 3.

      Рис.4

      SD по сравнению с vsn - преобразованная средняя интенсивность (корреляция r = -0,07) для той же группы измерений (предварительно иммунизированные доноры), показанной на рисунке 3.

      Выпуск малых повторов. Как и в случае технологии микрочипов ДНК, или, если на то пошло, в случае любого измерения, оценка дисперсии является серьезной проблемой, когда степень репликации измерения мала. Даже после стабилизации дисперсии мы наблюдаем, что некоторые сигналы показывают отклонения, которые искусственно слишком малы или слишком высоки из-за небольшого количества повторов (например,грамм. репликация антигена внутри массива, количество доноров на пул сывороток) или из-за выбросов в данных. Эффективный метод решения этой проблемы в ДНК-микрочипах с использованием байесовской структуры был описан в Baldi and Long (2001). Веб-реализация под названием Cyber-T доступна на веб-странице автора, а исходный код на R также доступен для загрузки. В этом методе оценка дисперсии каждого гена регуляризуется с учетом дисперсии соседних генов, например гены со сходным уровнем экспрессии.Точнее, дисперсия сигнала оценивается как

      σ2 = ν0σ02 + (n − 1) s2ν0 + n − 2,

      (2) где υ 0 - достоверность фоновой дисперсии соседних генов, σ02 - средняя дисперсия соседних генов (определяется размером окна) или фоновая дисперсия, с 2 - эмпирическая дисперсия, а n - количество измерений. υ 0 также можно рассматривать как «псевдосчет», связанный с конкретным предварительным распределением.В свою очередь, эту регуляризованную оценку можно использовать для проведения t -тестов для дифференциального анализа. Этот подход использовался в нескольких исследованиях, чтобы успешно вывести изменения генов в данных микроматрицы (Choe et al ., 2005; Hatfield et al ., 2002, Hung et al ., 2002; Long et al . , 2001). Чоу и др. . (2005) недавно показали, что регуляризованные тесты t более эффективны, чем другие методы оценки дифференциального выражения [стандартные тесты t и SAM (Tusher et al ., 2001)] путем анализа набора данных микрочипов с известными концентрациями. Поскольку большинство антигенов в наборах данных белковых чипов обнаруживаются в небольших повторах, мы применяем аналогичный подход с использованием регуляризованных Байесовских тестов t для идентификации значительно экспрессируемых антигенов на этих недавно разработанных белковых микрочипах. Этот метод легко применим в ситуации, когда антигены с переменным количеством реплик, обнаруженных на одном и том же массиве, необходимо сравнить с контролями.

      Оценка истинно отрицательного контрольного сигнала. Чтобы идентифицировать значительно связанные антигены, мы сравниваем каждый сигнал антигена с истинно-отрицательным контрольным сигналом. Самый прямой способ оценки управляющего сигнала - это преднамеренное введение этих пятен на решетке. Это было сделано для сывороток от малярии, где были количественно определены девять отдельных отрицательных контрольных точек в двух экземплярах.

      При отсутствии пятен отрицательного контроля на матрице, если приблизительный процент ( x ) положительных антигенов известен или может быть оценен (например,грамм. 10–30%), мы предлагаем взять среднее значение сигналов антигена, которые составляют нижние 100– x % (например, 70–90%) сигналов в данном массиве, в качестве контрольного сигнала и вычислить соответствующее объединенное SD . Когда нет информации о приблизительной доле невыраженных антигенов, можно применить метод, предложенный Рок и Дурбин (2001). Этот метод начинается с набора измерений низкой интенсивности и итеративно добавляет гены / антигены, интенсивности которых в пределах определенного стандартного отклонения ниже и выше средней интенсивности набора.Установленное среднее и объединенное стандартное отклонение пересчитываются, и итерации продолжаются до тех пор, пока набор идентифицированных генов не изменится.

      Индивидуальный анализ данных о малярии: сравнение антигенов в каждом массиве с контролями . В наборе данных по малярии девять элементов управления обнаружены в двух экземплярах. Когда набор данных включает набор различных реплицированных контрольных пятен, мы можем выбрать реплицированное контрольное пятно, которое имело наибольший (максимальный) средний сигнал среди всех отдельно проверенных контролей, исходя из того, что все положительные антигены будут иметь сигнал, по крайней мере, такой же сильный. как любой из реплицированных контролей.Однако, если какое-либо из контрольных пятен в массиве будет загрязнено из-за «перетекания» соседних положительных антигенов, это приведет к аномально высокой оценке истинного отрицательного контроля. Альтернативой является рассмотрение всех контрольных точек как повторений и использование среднего и стандартного отклонения группы в качестве истинно отрицательного сигнала. Мы использовали этот метод, поскольку он более устойчив к выбросам среди контрольных интенсивностей, даже если он приводит к более низкому среднему истинно отрицательному сигналу, чем подход более строгого максимального контроля.

      Мы применяем преобразование vsn (Huber et al ., 2002) к данным, чтобы приблизительно сделать дисперсию независимой от средней интенсивности реплицированных внутри массива антигенов. Метод vsn также калибрует 42 массива посредством масштабирования и сдвига, поэтому результирующие значения ранжирования / P из анализа могут быть сопоставимы между массивами. Чтобы сгладить искусственно низкую или высокую SD выборки реплицированных антигенов в массиве, мы вычисляем оценки дисперсии, регуляризованные по Байесу, как показано в уравнении (2).По сравнению с ДНК-микрочипами, которые исследуют тысячи генов, рассматриваемые здесь массивы белков относительно намного меньше и содержат порядка нескольких сотен антигенов (выбранных, как описано ранее). Поэтому мы используем относительно небольшой размер окна (31, т.е. 15 соседних антигенов) с умеренной достоверностью в пять псевдосчетов (υ 0 ) для достижения эффекта регуляризации (например, рис. 5). Затем мы проводим серию из t -тестов с использованием регуляризованной дисперсии и модифицированных степеней свободы (включая псевдосчет).Мы отбрасываем антигены со средними сигналами ниже контроля и получаем P -значений из t -тестов, сравнивая оставшиеся антигены со средним контрольным сигналом.

      Рис. 5

      Пример эффекта байесовской регуляризации (размер окна = 31, υ 0 = 5). Серые точки показывают оценку Байеса SD по сравнению со средним сигналом антигенов из одного измерения, подвергнутого естественному воздействию (High Spz, High RBC IFAT) (преобразовано vsn-asinh ).Черные точки обозначают эмпирическое стандартное отклонение от среднего.

      Рис. 5

      Пример эффекта байесовской регуляризации (размер окна = 31, υ 0 = 5). Серые точки показывают оценку Байеса SD по сравнению со средним сигналом антигенов из одного измерения, подвергнутого естественному воздействию (High Spz, High RBC IFAT) (преобразовано vsn-asinh ). Черные точки обозначают эмпирическое стандартное отклонение от среднего.

      Объединенный анализ данных о малярии: сравнение антигенов в каждой когорте / группе с контролем .Как указано в Таблице 1, 42 измерения сывороток от малярии относятся к нескольким группам. Помимо определения положительных антигенов в каждой отдельной сыворотке, нас также может заинтересовать объединение сывороток, принадлежащих к каждому пулу / группе, и определение положительных антигенов с учетом биологических вариаций в сыворотках. Мы описываем метод выполнения объединенного анализа на примере сывороток от малярии. В этот анализ включены пулы сывороток, содержащие более одного измерения в каждом пуле (таблица 1).Реплицированные антигены в каждом массиве / измерении усредняются, а затем группируются в соответствии с различными пулами. Сигналы антигена в массивах, принадлежащих пулу, теперь рассматриваются как реплики. Перед усреднением и объединением мы выполняем калибровку со стабилизацией дисперсии, используя преобразование vsn для необработанных сигналов выражения. Мы оцениваем истинный отрицательный контроль как среднее значение контрольных точек в каждом пуле. Выполняется байесовский регуляризованный тест t (размер окна = 31, υ 0 = 5), сравнивая сигналы каждого антигена с более высоким средним сигналом, чем контроль, со средним контрольным сигналом измерений в пуле.Результаты описаны в следующем разделе.

      Объединенный анализ: сравнение изменений антигенов между группами. Представляющим интерес аспектом является определение того, показывает ли какой-либо из антигенов, обнаруженных положительным в одном из пулов (после сравнения с контролями), значительные изменения по сравнению с другими пулами. Мы применяем модифицированный односторонний дисперсионный анализ (ANOVA), который выявляет значимые межгрупповые эффекты, когда внутригрупповая ошибка использует регуляризованные по Байесу дисперсии каждой группы (источник R, называемый bayesAnova.R доступен для загрузки на Cyber-T). Антигены, значимые с помощью регуляризованного дисперсионного анализа Байеса, далее анализируются с использованием парных сравнений TukeyHSD post hoc , чтобы определить, какие пары групп демонстрируют изменения. В тесте TukeyHSD используется тот же самый регуляризованный член внутригрупповой ошибки, который вычисляется для дисперсионного анализа.

      2.3 Оценка общего количества ложноположительных ошибок

      Для каждого из 42 отдельных измерений и 7 объединенных групп мы выполняли t -тестов, сравнивая положительно экспрессированный антиген с контрольным сигналом.Учитывая большое количество проверяемых гипотез, необходимо определить пороговое значение P , ниже которого мы будем рассматривать антигены как представляющие интерес, а также методологию оценки уровня ложноположительных и ложных открытий в масштабах всего эксперимента (FPR и FDR). В анализе микрочипов ДНК использовалось несколько подходов для оценки этих частот ошибок (Storey, 2002, реализованный в пакете GeneTS (Ahdesmaki et al ., 2005, Author Webpage) на R Author Webpage) и (Allison et al ., 2002) (доступно на Cyber-T). Обе реализации оценивают долю истинно нулевой гипотезы и дают высокосогласованные оценки отсечения значения P , необходимого для достижения желаемого FDR (данные не показаны).

      В следующем разделе мы представляем антигены, которые значительно экспрессируются с отсечкой значения P , равным 3e-5, что соответствует предполагаемой глобальной FDR, равной 1e-4. Мы выбираем это строгое ограничение, чтобы представить подмножество идентифицированных антигенов в качестве примера типа результатов, которые могут быть получены с помощью таких анализов.Расширенное исследование с биологическим значением результатов легко достигается путем изменения критериев отбора, таких как желаемый FDR.

      3 РЕЗУЛЬТАТЫ

      3.1 Нормализованные и необработанные сигналы

      В качестве примера мы исследуем графики необработанных и нормализованных интенсивностей сигналов, полученных из двух разных массивов - сигналов сывороток до иммунизации и после иммунизации одного донора (рис. 6, верхняя панель, левый рисунок). Из-за экспериментальных различий мы видим, что интенсивности двух массивов находятся в разных шкалах, хотя известно, что большинство антигенов не экспрессируются по-разному.Операция сдвига (смещения) и масштабирования, выполняемая во время преобразования vsn , надлежащим образом нормализует сигналы, как показано на верхней правой панели на рисунке 6. На нижней панели показан эффект применения функции asinh к необработанным сигналам, что приблизительно соответствует линейная функция более низких интенсивностей и логарифмическая функция более высоких интенсивностей.

      Рис. 6

      Необработанные и нормализованные / преобразованные сигналы.Верхняя панель показывает диаграммы разброса необработанных сигналов двух разных массивов (слева) и asinh (vsn) преобразованных сигналов тех же двух массивов (справа). Черная линия: x = y . Нижняя панель представляет собой диаграмму рассеяния, которая иллюстрирует преобразование asinh , примененное к двум массивам.

      Рис. 6

      Необработанные и нормализованные / преобразованные сигналы. Верхняя панель показывает диаграммы разброса необработанных сигналов двух разных массивов (слева) и asinh (vsn) преобразованных сигналов тех же двух массивов (справа).Черная линия: x = y . Нижняя панель представляет собой диаграмму рассеяния, которая иллюстрирует преобразование asinh , примененное к двум массивам.

      3.2 Идентификация значительно связанных антигенов

      Среди 42 наборов 30 измерений включают интенсивности связывания антиген-антитело сывороток 10 индивидуумов, полученных на трех стадиях инфекции - до иммунизации (включая до иммунизации, до обескровливания и до иммунизации), после иммунизации и после иммунизации. вызов.В качестве примера мы представляем положительные антигены одного такого человека (иммунизированного и защищенного) на всех трех этапах. Для этого индивидуума 3 сыворотки (до иммунизации, после иммунизации и после заражения) количественно оцениваются отдельно, и интенсивности сигналов записываются для 295 антигенов и 9 контролей, каждая из которых наносится в двух экземплярах. После выполнения регуляризованных по Байесу тестов t для нормализованных сигналов мы исследуем значительно экспрессируемые антигены ( P <3e - 5) сыворотки этого донора по сравнению с контрольным сигналом.Таблицы 2 и 3 показывают список значимых антигенов, обнаруженных в каждой категории, и средние значения преобразованных сигналов.

      Таблица 2

      Значимые антигены ( P <3e - 5) для сывороток до иммунизации, после иммунизации и после заражения одного человека

      7,65
    • 9037 PF11_0344 - 7,65
    • . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация
      Нет - -
      Контроль 3.55 -
      Пост-иммунизация
      PFC0210c * CSP 8,89 1,31e - 9
      PF11_0344
      Control 3,59 -
      После вызова
      PFC0210c * CSP 9,28 4,48e - 10
      A62 1.22e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 6.44 1.01e - 5
      PFB0915w-e2s1 9 - 2,15

      * LSA-3 5
      Контроль 2,74 -
      7,65
    • 9037 PF11_0344 - 7,65
    • . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация
      Нет - -
      Контроль 3.55 -
      Пост-иммунизация
      PFC0210c * CSP 8,89 1,31e - 9
      PF11_0344
      Control 3,59 -
      После вызова
      PFC0210c * CSP 9,28 4,48e - 10
      A62 1.22e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 6.44 1.01e - 5
      PFB0915w-e2s1 9 - 2,15

      3 - LSA-3 5
      Контроль 2,74 -
      Таблица 2

      Значимые антигены ( P <3e - 5) для сыворотки крови одного человека до иммунизации, после иммунизации и после заражения

      905C 5 AMA1
      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация
      Отсутствует - -
      Контроль 3.55 -
      1.31e - 9
      PF11_0344 * AMA1 7.66 1.90e - 7
      Control 3.59 -
      Пост-вызов
      PFC0210c * CSP 9.28 7,62 1.22e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 6.44 1.01e - 5
      PFB2sA09.25 2,13e - 5
      Контроль 2,74 -
      905 CSP - иммунизированных спорозоитами спороцитов
    • 000 подгруппы 9259
    • 6,26 .32 905 e - 5
      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация
      Отсутствует - -
      Контроль 3,55 -
      905 C 905 C 905 3 903 905 .89 1.31e - 9
      PF11_0344 * AMA1 7.66 1.90e - 7
      Control 3.59 -
      9,28 4,48e - 10
      PF11_0344 * AMA1 7,62 1,22e - 7
      PFB0309309 * 6.44 1.01e - 5
      PFB0915w-e2s1 * LSA-3 6.25 2.13e - 5
      Control 2.74 - 905 Таблица 3

      Значимые антигены ( P <3e -; 5) для сывороток, иммунизированных облученным спорозоитом, подкатегории

      * P32
      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация (защищенная и незащищенная)
      Отсутствует - -
      Контрольная 3,20 (защищенная) 3,333- (незащищенная) (без защиты)
      PFC0210c * CSP 8.03 6.31e - 7
      Control 3.23 -
      Пост-иммунизация (защищенная)
      PFC0210c * CSP 8,67 2,65e - 10
      PF11_0372 PF11_0344
      PF13_0201 * SSP-2 6.76 1.24e - 6
      MAL7P1.32 6.26 1.07e - 5 Управление 3.05 -
      Пост-вызов (незащищенный)
      PFB0300c-1 * MSP-2 8,48 3,46e - 7
      4 905.75 AMP 4 4 5 1.84e - 6
      MAL7P1.32 7.82 4.66e - 6
      PFE1590w * ранняя транскрибированная мембрана 7,34 8.87c 8.87c 7.14 2,24e - 5
      Контроль 2,71 -
      Пост-вызов (защищенный)
      PFC0210c * CSP 8,67 905 8,67 905 905 PF11_0344 * AMA1 6.38 8.39e - 8
      PF13_0201 * SSP - 2 6.61 2.95e - 7 33 MAL726
      6,46 5,81e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 5,82 2,81e - 6
      PFD0310w * пол 6
      PFI0580c-e2 5,88 5,81e - 6
      PF13_0267a 5,05 1,55e - 5
      1,55e - 5
      .54e - 5
      Контроль 2,69 -
      33 33 PFC0210c * CSP SS533 26
      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация (защищенная и незащищенная)
      Отсутствует - -
      Контрольная 3,20 (защищенная) 3,333- (незащищенная) (без защиты)
      PFC0210c * CSP 8.03 6,31e - 7
      Контроль 3,23 -
      После иммунизации (защищенный)
      PFC0210c * CSP - 8,67 905 8,67 905 PF11_0344 * AMA1 6,72 3.95e - 7
      PF13_0201 * SSP-2 6,76 1.24e - 6 . MAL726P32 6,26 1.07e - 5
      Контроль 3,05 -
      Пост-вызов (незащищенный)
      PFB0300c-1 9 8,48 3,4 e - 7
      PF11_0344 * AMA1 7,74 1.84e - 6
      MAL7P1.32 7,82 4.66e 7,82 4.66e 7.34 8.87e - 6
      PFC0210c * CSP 7,14 2.24e - 5
      Control 2,71 -
      -
      8,67 9,67e - 12
      PF11_0344 * AMA1 6,38 8,39e - 8 2,95e - 7
      MAL7P1.32 6,46 5,81e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 5,82 33 905 5,82 33 905 * половая стадия 5,18 5,59e - 6
      PFI0580c-e2 5,88 5,81e - 6
      PF13_0267a 538 - 5 PF13_0267a 5 - 5 е1 4.79 2.54e - 5
      Контроль 2.69 -
      Таблица 3

      Значимые антигены ( P <3e -; 5) для облученных

      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация (защищенная и незащищенная)
      Отсутствует - -
      Контроль 3.20 (защищенный) 3,31 (незащищенный) -
      После иммунизации (незащищенный)
      PFC0210c * CSP 8.03 6.31e - 7
      Пост-иммунизация (защищенная)
      PFC0210c * CSP 8,67 2,65e - 10
      PF11_0344 * AMA1 672 3.95e - 7
      PF13_0201 * SSP-2 6.76 1.24e - 6
      MAL7P1.32 6.26 5
      905 3,05 -
      Пост-вызов (незащищенный)
      PFB0300c-1 * MSP-2 8,48 3,46e - 7
      A 4.74 1.84e - 6
      MAL7P1.32 7.82 4.66e - 6
      PFE1590w * мембрана с ранней транскрибированием 7.34 905.87 CSP 7.14 2.24e - 5
      Control 2,71 -
      Пост-вызов (защищенный)
      PFC0210c * CSP 67 9,67e - 12
      PF11_0344 * AMA1 6,38 8,39e - 8
      PF13_0201 * SSP - 2 6375 905 905 905 383 737AL 6,46 5,81e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 5,82 2.81e - 6
      PFD0310w * пол18 5.59e - 6
      PFI0580c-e2 5,88 5.81e - 6
      PF13_0267a 5.05 1.55e 5.05 1.55e - 5 1.55e
      Контроль 2,69 -
      CSP 905 .32 7,82 .32 905 e - 5
      . Преобразованный сигнал . P -значение .
      Предварительная иммунизация (защищенная и незащищенная)
      Отсутствует - -
      Контрольная 3,20 (защищенная) 3,333- (незащищенная) (незащищенный)
      PFC0210c * CSP 8.03 6.31e - 7
      Control 3,23 -
      защищенный PFC02109 905 8.67 2.65e - 10
      PF11_0344 * AMA1 6.72 3.95e - 7
      PF13_0201 * SSP-2 6375 905 905 AL 6,26 1.07e - 5
      Контроль 3.05 -
      Пост-вызов (незащищенный)
      PFB0300c-1

      9.48

      3,46e - 7
      PF11_0344 * AMA1 7,74 1,84e - 6
      MAL7P1.32
      4,690 мембрана 7,34 8,87e - 6
      PFC0210c * CSP 7,14 2,24e - 5
      Control33 2,71 905
      PFC0210c * CSP 8.67 9,67e - 12
      PF11_0344 * AMA1 6,38 8,39e - 8
      PF13_0201 * SSP - 2 6375 905 905 905 383 737AL 6,46 5,81e - 7
      PFB0305c-e1 * MSP-5 5,82 2.81e - 6
      PFD0310w * пол18 5.59e - 6
      PFI0580c-e2 5,88 5.81e - 6
      PF13_0267a 5.05 1.55e 5.05 1.55e - 5 1.55e
      Контроль 2,69 -

      Лучшие антигены в иммунизированных группах (после иммунизации и после заражения) уже охарактеризованы антигенов Pf .Ни один из этих антигенов не показывает значительного ответа в предварительно иммунизированной группе. Сигналы массива были нормализованы, чтобы эти сигналы были сопоставимы, и дифференциальную экспрессию можно было наблюдать на трех этапах иммунизации. На рис. 7 показаны четыре основных сигнала антигена после заражения для каждой стадии иммунизации. Сигналы управления одинаковы на всех этапах. В то время как индивидуальный анализ предоставляет очень конкретную информацию о гуморальном иммунном ответе человека на патоген и подчеркивает индивидуальные различия, объединенный анализ дает исчерпывающую картину ответа в большей популяции.Мы представляем антигены, обнаруженные в результате объединенного анализа в подкатегориях иммунизированных облученным спорозоитом, в таблице 1.

      Рис. 7

      Графики временных рядов шести основных положительных антигенов после заражения. Среднее значение трансформированного сигнала для каждого антигена на трех стадиях: до иммунизации, после иммунизации и после заражения. Серая линия обозначает средний контрольный сигнал для трех стадий.

      Рис. 7

      Графики временных рядов шести основных позитивных антигенов после заражения.Среднее значение трансформированного сигнала для каждого антигена на трех стадиях: до иммунизации, после иммунизации и после заражения. Серая линия обозначает средний контрольный сигнал для трех стадий.

      В отличие от иммунизированных групп, которые реагировали только на несколько антигенов, группа, подвергшаяся естественному воздействию, сильно реагировала на широкий спектр антигенов (107 белков с P <3e - 5, дополнительная таблица 1). Три верхних иммунореактивных белка CSP (Dame et al ., 1984), SSP2 (Robson et al ., 1988) и AMA1 (Bodescot et al ., 2004) уже охарактеризованы антигенов Pf , которые, как известно, экспрессируются на стадии спорозоитов и / или печени жизненного цикла паразита. Они распознаются как группами, подвергшимися естественному воздействию, так и иммунизированными. Мы видим интересные ответы от нескольких гипотетических белков MAL7P1.32 и PFL2410w-e1, PFI0580c-e2, PF13_0267a. Эти антигены также демонстрируют сильные ответы в группе, подвергшейся естественному воздействию.

      Мы наблюдаем согласованность между главными антигенами, распознаваемыми в иммунизированной защищенной группе (объединенный анализ) и отдельным донором, принадлежащим к этой группе (индивидуальный анализ).Однако можно ожидать конкретных индивидуальных ответов на определенные антигены (например, PFB0915w-e2s1). Анализ индивидуальных сывороток помогает нам исследовать количество доноров, ответивших на различные антигены в каждой из групп.

      Было обнаружено, что три гипотетических антигена, MAL7P1.32, PFL2410w-e1 и PFI0580c-e2, имеют значительный ответ, по крайней мере, в десяти сыворотках доноров, иммунизированных естественным путем или спорозоитом (после иммунизации и после заражения), и являются более сильными. в некоторых группах доноров, чем в других.Например, MAL7P1.32 хорошо известен несколькими донорами из всех групп. Реакция PFL2410w-e1 в основном преобладает у доноров, подвергшихся естественному воздействию (9/12), и парные сравнения post hoc ANOVA (TukeyHSD) показывают, что сигналы PFL2410w в группе, подвергшейся естественному воздействию, значительно сильнее ( P <3e - 5) чем каждая из других групп. Для начала их можно рассматривать как высокоприоритетные антигены для дальнейшей оценки. Изменив наши критерии выбора основных антигенов (например,грамм. ослабляя желаемый глобальный FDR и соответствующее отсечение значения P ), мы сможем, как показано выше, изучить более широкий набор антигенных ответов (ранжированных в дополнительной таблице 1).

      4 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

      Таким образом, мы представляем исследование сигналов экспрессии антигена, полученных с микрочипов белков, которые основаны на новой высокопроизводительной протеомической технологии (Doolan et al ., 2003; Davies et al ., 2005a, b). Насколько нам известно, наше исследование является первым, в котором методы анализа данных микрочипов ДНК расширяются до анализа данных микрочипов белков.В обоих случаях мы обращаемся к схожей проблеме, а именно к дифференциальному анализу световых сигналов, происходящих от событий связывания молекул. Эксперименты с белковыми микрочипами подвержены ошибкам измерения, аналогичным экспериментам с ДНК-микрочипами, и мы наблюдаем аналогичное соотношение дисперсия-среднее в обоих сигналах. Таким образом, мы можем обрабатывать эти данные, используя, по сути, ту же модель ошибок. Кроме того, проведение повторных экспериментов является дорогостоящим и, следовательно, регуляризованный по Байесу t -тест Балди и Лонга (2001), который решает проблему низкой репликации, может быть использован повторно.Мы считаем, что эта общая методология анализа данных может быть применена к изучению профилей экспрессии из других протеомных проектов. В сочетании с протеиновыми чипами, использованными в этом исследовании, эти статистические методы могут помочь идентифицировать новые антигены, актуальные для приложений диагностики и разработки вакцин. Это важный шаг на пути к лучшему пониманию гуморальных иммунных ответов в подгруппах и отдельных лицах в общей популяции.

      Будущие исследования, подтверждающие эффективность использования этих антигенов в субъединичных вакцинах, обеспечат основу для оценки этих и других новых экспериментальных и вычислительных методов с использованием микрочипов белков.Со временем эти методы должны привести к созданию более совершенных наборов данных для приложений машинного обучения в иммунологической биоинформатике (Lund et al ., 2005).

      Компоненты биоинформатики и разработки праймеров в этой работе были поддержаны в первую очередь грантом 5T15LM007743 Программы обучения биомедицинской информатике Национальных институтов здравоохранения и грантом MRI EIA-0321390 Национального научного фонда для P.B. и Институт геномики и биоинформатики при UCI. Компонент массива белков был поддержан в первую очередь грантами Национального института аллергии и инфекционных заболеваний U01AI056464 и 1U01AI061363-01 для P.F. Взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат авторам и не обязательно отражают официальную политику или позицию Министерства военно-морского флота, Министерства обороны или правительства США.

      Конфликт интересов: не объявлен.

      ССЫЛКИ

      ,,,.

      GeneTS: анализ временных рядов микрочипов и сетевой анализ, версия пакета R 2.8.0

      ,

      2005

      и др.

      Подход смешанной модели для анализа данных экспрессии генов микрочипов

      ,

      Comput.Стат. Data Anal.

      ,

      2002

      , т.

      39

      (стр.

      1

      -

      20

      ),.

      Байесовская структура для анализа данных экспрессии микрочипов: регуляризованный тест t и статистические выводы об изменениях генов

      ,

      Bioinformatics

      ,

      2001

      , vol.

      17

      (стр.

      509

      -

      519

      ),. ,

      ДНК-микрочипы и экспрессия генов: от экспериментов к анализу данных и моделированию

      ,

      2002

      Кембридж, Великобритания

      Cambridge University Press

      , et al.

      Статус транскрипции генов-кандидатов вакцины Plasmodium falciparum во время печеночной фазы его жизненного цикла

      ,

      Parasitol. Res.

      ,

      2004

      , т.

      92

      (стр.

      449

      -

      452

      ) и др.

      Решения на основе соотношений и количественный анализ изображений микрочипов кДНК

      ,

      J. Biomed. Оптика

      ,

      1997

      , т.

      2

      (стр.

      364

      -

      374

      ) и др.

      Предпочтительные методы анализа для Affymetrix GeneChips, выявленные полностью определенным контрольным набором данных

      ,

      Genome Biol.

      ,

      2005

      , т.

      6

      стр.

      R16

      и др.

      Структура гена, кодирующего иммунодоминантный поверхностный антиген на спорозоите малярийного паразита человека Plasmodium falciparum

      ,

      Science

      ,

      1984

      , vol.

      225

      (стр.

      593

      -

      599

      ) и др.

      Профилирование гуморального иммунного ответа на инфекцию с использованием протеомных микрочипов: высокопроизводительная вакцина и диагностическое открытие антигена

      ,

      Proc.Natl Acad. Sci. США

      ,

      2005

      , т.

      102

      (стр.

      547

      -

      552

      ) и др. Оболочный белок

      Vaccinia h4L является мишенью для нейтрализующих антител у людей и вызывает защиту от летального заражения у мышей

      ,

      J. Virol.

      ,

      2005

      , т.

      79

      (стр.

      11724

      -

      11733

      ) и др.

      Использование информации о геномных последовательностях для разработки противомалярийных вакцин

      ,

      J. Exp. Биол.

      ,

      2003

      , т.

      206

      (стр.

      3789

      -

      3802

      ) и др.

      Стабилизирующая дисперсия трансформация для данных микроматрицы экспрессии генов

      ,

      Bioinformatics

      ,

      2002

      , vol.

      18

      (стр.

      S105

      -

      S110

      ) и др.

      Последовательность генома малярийного паразита человека Plasmodium falciparum

      ,

      Nature

      ,

      2002

      , vol.

      419

      (стр.

      498

      -

      511

      ) и др.

      Дифференциальный анализ данных экспрессии генов на ДНК-микрочипах

      ,

      Мол.Microbiol.

      ,

      2002

      , т.

      47

      (стр.

      871

      -

      877

      ) и др.

      Стабилизация дисперсии, применяемая к калибровке данных микроматрицы и количественной оценке дифференциального выражения

      ,

      Bioinformatics

      ,

      2002

      , vol.

      18

      Доп.

      (стр.

      S96

      -

      S104

      ) и др.

      Глобальный профиль экспрессии генов в Escherichia coli K 12: влияние лейцин-чувствительного регуляторного белка

      ,

      J.Биол. Chem.

      ,

      2002

      , т.

      277

      (стр.

      40309

      -

      40323

      ) и др. Методы нормализации микрочипов ДНК

      могут устранить систематическую ошибку при анализе дифференциальной экспрессии белков результатов двумерного разностного гель-электрофореза

      ,

      Bioinformatics

      ,

      2004

      , vol.

      20

      (стр.

      2026

      -

      2034

      ) и др.

      Улучшенный статистический вывод из данных микрочипов ДНК с использованием дисперсионного анализа и байесовской статистической основы.Анализ глобальной экспрессии генов в Escherichia coli K12

      ,

      J. Biol. Chem.

      ,

      2001

      , т.

      276

      (стр.

      19937

      -

      19944

      ),,,,. ,

      Immunological Bioinformatics

      ,

      2005

      Кембридж, Массачусетс, США

      MIT Press

      .

      Вакцины для гражданской защиты от биотерроризма

      ,

      Emerg. Заразить. Дис.

      ,

      1999

      , т.

      5

      (стр.

      531

      -

      533

      ) и др.

      Высококонсервативная аминокислотная последовательность тромбоспондина, пропердина и белков из спорозоитов и стадий крови малярийного паразита человека

      ,

      Nature

      ,

      1988

      , vol.

      335

      (стр.

      79

      -

      82

      ),.

      Модель ошибок измерения массивов экспрессии генов

      ,

      J. Comput. Биол.

      ,

      2001

      , т.

      8

      (стр.

      557

      -

      569

      ).

      Всегда записывать интенсивность и соотношение пятен

      ,

      2001

      Speed ​​Group Microarray Страница

      .

      Прямой подход к оценке ложных открытий

      ,

      J. R. Stat. Soc. В

      ,

      2002

      , т.

      64

      (стр.

      479

      -

      498

      ) и др.

      Анализ значимости микроматриц, примененных к отклику на ионизирующее излучение

      ,

      Proc. Natl Acad. Sci. США

      ,

      2001

      , т.

      98

      (стр.

      5116

      -

      5121

      )

      Заметки автора

      © Автор 2006.Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

      . .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *