Анализ экспрессии генов у пациентов в период острой церебральной недостаточности и поздней реконвалесценции после тяжелого течения нейроинфекции

Цель. Провести анализ экспрессии генов у пациентов с церебральной недостаточностью в острый период и в период поздней реконвалесценции после тяжелого течения нейроинфекции. Материалы и методы. В исследовании приняли участие пациенты с инфекционными заболеваниями в возрасте от 3 лет до 17 лет, поступившие на лечение в отдел реанимации и интенсивной терапии ФГБУ ДНКЦИБ ФМБА России. Пробы цельной крови были отобраны до начала терапии — «Острый период» и в периоде поздней реконвалесценции после заболевания (9, 12, 13 месяцев). Для анализа дифференциальной экспрессии генов было проведено секвенирование РНК. Результаты. Статистически значимые различия экспрессии в группе сравнения «Острый период» и «Поздняя реконвалесценция» выявлены у 14 генов. Так в группе «Острый период» было выявлено 12 генов с пониженной экспрессией и 2 гена с повышенной: ANGPTL2, кодирующий ангиопоэтин-подобный белок 2 и PCK1 фермента фосфоенолпируват-карбоксикиназы. Из 14 генов 5 были с неизвестными функциями и не определенными ортологами. Заключение. Авторы полагают, что повышенная экспрессия гена ANGPTL2 может быть причиной воздействия гипоксии, которая сопровождает острую церебральную недостаточность при тяжелом инфекционном процессе. Повышенная экспрессия PCK1 может свидетельствовать о повышенных потребностях головного мозга в глюкозе в процессе восстановления.

1. Рябов Г.А. Логика развития интенсивной терапии критических состояний. Анестезиология и реаниматология. 1999; 1:10—13.

2. Скрипченко Н.В., Вильниц А.А., Егорова Е.С., Климкин А.В., Войтенков В.Б., Бедова М.А. Энцефалопатии критических состояний: проблема и пути решения. Российский неврологический журнал. 2020; 25(4):51—59. https://doi.org/10.30629/2658-7947-2020-25-4-51-59

3. Шустов Е.Б. Гипоксия физической нагрузки: изучение у человека и лабораторных животных. Биомедицина. 2014; 4:4—16.

4. Скрипченко Н.В., Иванова Г.П., Скрипченко Е.Ю., Егорова Е.С., Суровцева А.В. Эффективность цитофлавина при диссеминированных энцефаломиелитах у детей. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2017; 117(11):67—74 DOI:10.17116/jnevro201711711267-74

5. Федин А.И., Румянцева С.А., Пирадов М.А., Скоромец А.А., Парфенов В.А., Клочева Е.Г., Шоломов И.И., Кухцевич И.И., Золкорняев И.Г., Белоногов М.А. Эффективность нейрометаболического протектора цитофлавина при инфарктах мозга (многоцентровое рандомизированное исследование). Главврач Юга России. 2007; 1(9).

6. Ewels P, Magnusson M, Lundin S, Käller M. MultiQC: summarize analysis results for multiple tools and samples in a single report. Bioinformatics. 2016; 32(19):3047—3048. doi:10.1093/bioinformatics/btw354

7. Bray NL, Pimentel H, Melsted P, Pachter L. Near-optimal probabilistic RNA-seq quantification. Nat Biotechnol. 2016; 34(5):525—527. doi:10.1038/nbt.3519

8. Schneider VA, Graves-Lindsay T, Howe K, et al. Evaluation of GRCh38 and de novo haploid genome assemblies demonstrates the enduring quality of the reference assembly. Genome Res. 2017; 27(5):849—864. doi:10.1101/gr.213611.116

9. Love MI, Huber W, Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 2014; 15(12):550. doi:10.1186/s13059-014-0550-8

10. Kolberg L, Raudvere U, Kuzmin I, Vilo J, Peterson H. gprofiler2 — an R package for gene list functional enrichment analysis and namespace conversion toolset g:Profiler. F1000Res. 2020; 9:ELIXIR-709. doi:10.12688/f1000research.24956.2

11. Wu T, Hu E, Xu S, et al. clusterProfiler 4.0: A universal enrichment tool for interpreting omics data. Innovation (Camb). 2021; 2(3):100141. doi:10.1016/j.xinn.2021.100141

12. Kadomatsu T, Endo M, Miyata K, Oike Y. Diverse roles of ANGPTL2 in physiology and pathophysiology. Trends Endocrinol Metab. 2014; 25(5):245—254. doi:10.1016/j.tem.2014.03.012

13. Thorin-Trescases N, Thorin E. Angiopoietin-like-2: a multifaceted protein with physiological and pathophysiological properties. Expert Rev Mol Med. 2014; 16:e17. doi:10.1017/erm.2014.19

14. Chen L, Yu Z, Xie L, et al. ANGPTL2 binds MAG to efficiently enhance oligodendrocyte differentiation. Cell Biosci. 2023; 13(1):42. doi:10.1186/s13578-023-00970-3

15. Quarles RH. Myelin-associated glycoprotein (MAG): past, present and beyond. J Neurochem. 2007; 100(6):1431—1448. doi:10.1111/j.1471-4159.2006.04319.x

16. Lopez PH. Role of myelin-associated glycoprotein (siglec-4a) in the nervous system. Adv Neurobiol. 2014; 9:245—262. doi:10.1007/978-1-4939-1154-7_11

17. Li Z, Yue M, Heng BC, Liu Y, Zhang P, Zhou Y. Metformin can mitigate skeletal dysplasia caused by Pck2 deficiency. Int J Oral Sci. 2022; 14(1):54. doi:10.1038/s41368-022-00204-1

18. Vieira P, Cameron J, Rahikkala E, et al. Novel homozygous PCK1 mutation causing cytosolic phosphoenolpyruvate carboxykinase deficiency presenting as childhood hypoglycemia, an abnormal pattern of urine metabolites and liver dysfunction. Mol Genet Metab. 2017; 120(4):337—341. doi:10.1016/j.ymgme.2017.02.003

19. Xia Z, Chibnik LB, Glanz BI, et al. A putative Alzheimer's disease risk allele in PCK1 influences brain atrophy in multiple sclerosis. PLoS One. 2010; 5(11):e14169. doi:10.1371/journal.pone.0014169

20. Бочкарева Л.А., Недосугова Л.В., Петунина Н.А., Тельнова М.Э., Гончарова Е.В. Некоторые механизмы развития воспаления при сахарном диабете 2 типа. Сахарный диабет. 2021; 24(4):334—341. https://doi.org/10.14341/DM12746