Коллектив исследователей из России и Франции разработал статистический метод для анализа репертуара Т-клеточных рецепторов (ТКР). Его главная особенность и преимущество в том, что он позволяет связать набор ТКР конкретного человека с ответом его иммунитета на вакцинацию, терапию злокачественных опухолей, инфекции и аутоиммунные заболевания.

Для анализа достаточно взять у пациента кровь лишь однажды, при этом его репертуар ТКР не нужно сравнивать с таковым у здоровых людей. Препринт научной статьи доступен на сайте biorXiv. Работа поддержана несколькими грантами, в том числе грантом РНФ.

Т-клеточные рецепторы находятся на поверхности Т-лимфоцитов и позволяют организму отвечать на присутствие различных чужеродных молекул, организмов и их отдельных клеток. Каждый ТКР собран из нескольких цепочек аминокислот, кодируемых различными генами, которые часто случайным образом меняют свой состав, поэтому разнообразие таких рецепторов очень велико. В отдельных лимфоцитах этот процесс происходит независимо, в результате чего в каждом человеке формируется практически уникальный и очень разнообразный репертуар рецепторов. Его можно определить у отдельно взятого человека с помощью секвенирования ДНК или РНК Т- и В-лимфоцитов (RepSeq), но данных о том, как конкретные варианты ТКР соотносятся с реакциями на различные заболевания, очень мало. Поэтому информация о репертуарах Т-клеточных рецепторов пациентов имеет крайне ограниченную клиническую ценность.

Авторы новой статьи разработали способ переводить массивы данных о ТКР в понятный медицине вид. Это подход к статистической обработке информации о репертуаре Т-клеточных рецепторов, названный ALICE — Antigen-specific Lymphocyte Identification by Clustering of Expanded sequences. Он позволяет определить, какие конкретно Т-клетки вовлечены в иммунные процессы, происходящие в организме в момент забора крови, и понять, на какие антигены они реагируют. Это возможно из-за того, что один и тот же антиген, как правило, распознается многими Т-клеточными рецепторами с очень похожими последовательностями. Несущие эти рецепторы Т-клетки активно делятся, чтобы бороться с инфекцией. Большинство из них попадает в небольшой образец крови, отбираемый для исследования репертуара. Алгоритм находит в репертуаре такие группы очень похожих Т-клеточных рецепторов, которые участвуют в иммунном ответе на один и тот же антиген.

Правильность «предсказаний» ALICE проверили на Т-клеточных репертуарах людей с самыми различными иммунными статусами. Среди них было аутоиммунное заболевание (анкилозирующий спондилоартрит, или болезнь Бехтерева), недавняя вакцинация против вируса желтой лихорадки (об исследовании репертуаров ТКР привитых людей тех же авторов «Чердак» уже писал) и иммунотерапия рака. Все эти состояния удалось с помощью ALICE достоверно отличить друг от друга и от случаев, когда донор крови здоров. Наборы ТКР отличаются даже у однояйцевых близнецов, поэтому алгоритм не путается в близких родственниках, даже если они страдают одним и тем же заболеванием.

Исследование показало, что достаточно одного образца крови, чтобы понять, клетки с какими ТКР на поверхности участвуют в ответе на тот или иной антиген. А это значит, что не нужно брать образцы Т-клеток у одного и того же человека несколько раз. Кроме того, для работы ALICE не требуется сравнивать репертуары ТКР больных с наборами ТКР здоровых. Этим алгоритм российских и французских ученых выгодного отличается от сходных разработок, в которых анализ индивидуальных репертуаров ТКР требует большого количества испытуемых и поэтому стоит дороже.

Авторы статьи считают, что разработанный ими алгоритм сортировки Т-клеточных рецепторов упростит создание эффективных вакцин: с ALICE будет понятно, какой процент различных ТКР отреагирует на антигены в потенциальной вакцине. Также он поможет определить, как организм пациента реагирует на иммунотерапию рака, и диагностировать различные инфекции и аутоиммунные заболевания.

Похожие новости

  • 17/05/2018

    Ученые ТГУ отправятся на поиски новых бактерий

    ​Ученые кафедры физиологии растений и биотехнологии БИ ТГУ в рамках проекта, поддержанного РНФ, займутся поиском новых микроорганизмов в удаленных труднодоступных экосистемах в Сибири. Наряду с этим микробиологи изучат характеристики двух бактерий, обнаруженных в 2017 году глубоко под землей.
    493
  • 27/02/2017

    Иван Звягин: персональная медицина будет слишком дорогой для людей

    ​Научный сотрудник Института биоорганической химии РАН Иван Звягин рассказал о том, какие проблемы стоят на пути "наук о жизни" в России и коммерциализации их результатов, почему персональная медицина пока остается мечтой и о том, почему медицинские стартапы нередко проваливаются.
    1256
  • 12/07/2017

    Робота-врача для военных создадут томские медики и инженеры​

    Ученые из НИИ кардиологии Томского национального исследовательского медицинского центра и Томского политехнического университета (ТПУ) планируют создать мобильного робота, который сможет оказывать первую медицинскую помощь пострадавшим в местах военных действий и ЧС.
    825
  • 29/12/2017

    Ученые разработали алгоритм для ДНК-оригами

    Международный коллектив российских и американских ученых предложил алгоритм компьютерного моделирования сложенных из ДНК трехмерных конструкций. Такие нанороботы могут использоваться в электронике и медицине, например, для доставки лекарств.
    580
  • 16/05/2018

    Российские биохимики нашли новые ферменты с необычной активностью

    ​Российские ученые охарактеризовали новые ферменты-трансаминазы, которые могут работать как в типичных для своего семейства реакциях, так и в нехарактерных для него. Результаты работы будут полезны в фундаментальном аспекте для поиска и предсказания свойств ферментов по их аминокислотной последовательности и для использования в биотехнологических процессах.
    402
  • 23/07/2018

    Магнитные нанодиски улучшат качество томографии

    Ученые России и США разработали магнитные наноструктуры, регистрируемые индукционными методами с рекордной чувствительностью в организме лабораторных животных in vivo.  Полученные магнитные микродиски позволят увеличить чувствительность и информативность различных методов визуализации органов и тканей, таких как магнитно-резонансная томография, MPQ и MPI (magnetic particle imaging).
    325
  • 20/04/2018

    Ученые обнаружили неожиданные функции белка, ответственного за программируемую гибель клеток

    Продолжая исследовать необычные роли белка каспаза-2, одного из важнейших участников апоптоза (программируемой клеточной гибели), биологи обнаружили еще один белок, с которым он может взаимодействовать.
    455
  • 15/02/2018

    Томские ученые доказали эффективность нового метода диагностики заболеваний мозга

    ​Издательство Nature Publishing Group опубликовало результаты исследований ученых ТГУ, подтверждающие эффективность нового метода диагностики заболеваний головного мозга. Уникальный способ неинвазивной оценки состояния оболочек нервных волокон (миелина) при помощи магнитно-резонансной томографи (МРТ) был разработан под руководством профессора Университета Вашингтона, научного руководителя лаборатории нейробиологии НИИ ББ ТГУ Василия Ярных.
    889
  • 19/11/2018

    Биолог из Новосибирска разработал мобильное приложение для сельского хозяйства

    Труд агрономов и селекционеров иногда содержит очень утомительные операции. Например, периодически им требуется подсчитывать количество зерен в колосьях пшеницы. Не делать этого вручную позволяет мобильное приложение SeedCounter, которое вместе с коллегами создал биолог Михаил Генаев из Новосибирска.
    96
  • 21/02/2017

    Разработки ТПУ для имплантологии выходят на стадию клинических испытаний

    ​Биодеградируемые имплантаты Томского политехнического университета выходят на стадию клинических испытаний. Как сообщают ученые ТПУ, на стадии доклинических исследований эффективность томских изделий уже доказана, и сегодня некоторые биоразлагаемые имплантаты Томского политеха сегодня частично используются в медицинской практике в одном из ведущих ортопедических центров России - Центре Илизарова.
    1594