Полнотранскриптомное профилирование мононуклеарных клеток крови пациентов с радиологически изолированным синдромом позволяет выявить нарушения, характерные для скорой манифестации симптомов рассеянного склероза

Цель исследования – поиск в мононуклеарных клетках крови различий транскрипционных профилей группы лиц с радиологически изолированным синдромом (РИС), у которых в последующие три года наблюдения произошла манифестация симптомов рассеянного склероза (РС), и группы пациентов с РИС, у которых за это время манифестации симптомов РС не произошло.

Материал и методы. В исследование включены 19 пациентов с РИС (9 мужчин и 10 женщин), из которых у шести за три года наблюдения произошла манифестация симптомов РС. Проведено сравнение профилей транскрипции мононуклеарных клеток крови между группами пациентов с РИС, у которых за это время проявились или не проявились симптомы РС. Работу проводили в формате проспективного исследования; время сбора образцов крови принимали за точку отсчета. Полнотранскриптомное профилирование выполняли методом секвенирования РНК на приборе MGISEQ-200. Анализ дифференциальной экспрессии генов осуществляли при помощи пакета DESeq2 для языка программирования R. Последующий анализ включал построение сети взаимодействий белковых продуктов обнаруженных дифференциально экспрессированных генов на основе данных базы STRING, выделение кластера взаимодействующих белков и анализ обогащения этого кластера участниками путей, аннотированных в базе данных KEGG.

Результаты. Экспрессия 146 генов значимо (p<0,05; |log2FC| >1) различалась в исследуемых группах пациентов с РИС: у пациентов с последующей манифестацией симптомов РС экспрессия 67 генов была ниже, а 79 – выше, чем у пациентов без симптомов РС.

Снижение экспрессии двух генов из 67 (ADGRG7 и LGALS9C) оставалось значимым при использовании поправки на множественное сравнение (padj=2,17⋅10-11 и padj=6,19⋅10-6 соответственно). Анализ сети взаимодействий белковых продуктов дифференциально экспрессирующихся генов позволил выделить кластер, включающий 12 генов: APBB2, CCL4, CCL4L2, CDH2, DAZL, FOSB, H2BC17, JUN, KLF4, KLF5, MAPK8IP1, SYCE1; он перепредставлен компонентами пути “Toll-like receptor signaling pathway”.

Заключение. Профили транскрипции мононуклеарных клеток крови различаются в группах пациентов с РИС, у которых за три года последующего наблюдения произошла или не произошла манифестация симптомов РС. Возможность использовать снижение уровней экспрессии генов ADGRG7 и LGALS9C, обнаруженное в настоящей работе, в качестве признака скорой конверсии РИС в РС требует подтверждения на независимых выборках.

1. Okuda DT, Mowry EM, Beheshtian A, et al. Incidental MRI anomalies suggestive of multiple sclerosis: the radiologically isolated syndrome. Neurology. 2009 Mar 3;72(9):800-5. doi: 10.1212/01.wnl.0000335764.14513.1a. Epub 2008 Dec 10. Erratum in: Neurology. 2009 Apr 7;72(14):1284.

2. Lebrun-Frenay C, Kantarci O, Siva A, et al; 10-year RISC study group on behalf of SFSEP, OFSEP. Radiologically Isolated Syndrome: 10-Year Risk Estimate of a Clinical Event. Ann Neurol. 2020 Aug;88(2):407-17. doi: 10.1002/ana.25799. Epub 2020 Jun 29.

3. Lebrun-Frenay C, Siva A, Sormani MP, et al; TERIS Study Group. Teriflunomide and Time to Clinical Multiple Sclerosis in Patients With Radiologically Isolated Syndrome: The TERIS Randomized Clinical Trial. JAMA Neurol. 2023 Oct 1;80(10):1080-8. doi: 10.1001/jamaneurol.2023.2815

4. Okuda DT, Kantarci O, Lebrun-Frenay C, et al. Dimethyl Fumarate Delays Multiple Sclerosis in Radiologically Isolated Syndrome. Ann Neurol. 2023 Mar;93(3):604-14. doi: 10.1002/ana.26555. Epub 2022 Dec 10.

5. Preziosa P, Rocca MA, Filippi M. Radiologically isolated syndromes: to treat or not to treat? J Neurol. 2024 May;271(5):2370-8. doi: 10.1007/s00415-024-12294-4. Epub 2024 Mar 19.

6. Okuda DT, Siva A, Kantarci O, et al; Radiologically Isolated Syndrome Consortium (RISC); Club Francophone de la SclОrose en Plaques (CFSEP). Radiologically isolated syndrome: 5-year risk for an initial clinical event. PLoS One. 2014 Mar 5;9(3):e90509. doi: 10.1371/journal.pone.0090509

7. Okuda DT, Lebrun-Frenay C. Radiologically isolated syndrome in the spectrum of multiple sclerosis. Mult Scler. 2024 May;30(6):630-6. doi: 10.1177/13524585241245306. Epub 2024 Apr 15.

8. Кабаева АР, Бойко АН, Кулакова ОГ, Фаворова ОО. Радиологически изолированный синдром: прогноз и предикторы 2020;120(7-2):7-12. doi: 10.17116/jnevro20201200727

9. Kozin M, Kiselev I, Baulina N, et al. Global transcriptome profiling in peripheral blood mononuclear cells identifies dysregulation of immune processes in individuals with radiologically isolated syndrome. Mult Scler Relat Disord. 2022 Feb;58:103469. doi: 10.1016/j.msard.2021.103469. Epub 2021 Dec 20.

10. Munoz-San Martin M, Torras S, Robles-Cedeno R, et al. Radiologically isolated syndrome: targeting miRNAs as prognostic biomarkers. Epigenomics. 2020 Dec;12(23):2065-76. doi: 10.2217/epi-2020-0172. Epub 2020 Dec 8.

11. Freedman MS, Thompson EJ, Deisenhammer F, et al. Recommended standard of cerebrospinal fluid analysis in the diagnosis of multiple sclerosis: a consensus statement. Arch Neurol. 2005 Jun;62(6):865-70. doi: 10.1001/arch-neur.62.6.865

12. Szklarczyk D, Gable AL, Nastou KC, et al. The STRING database in 2021: customizable protein-protein networks, and functional characterization of user-uploaded gene/measurement sets. Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D605-D612. doi: 10.1093/nar/gkaa1074. Erratum in: Nucleic Acids Res. 2021 Oct 11;49(18):10800. doi: 10.1093/nar/gkab835

13. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Berkeley Symp Math Stat Prob. 1967;1967:281-97.

14. Kanehisa M, Goto S. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic

15. Sameer AS, Nissar S. Toll-Like Receptors (TLRs): Structure, Functions, Signaling, and Role of Their Polymorphisms in Colorectal Cancer Susceptibility. Biomed Res Int. 2021 Sep 12;2021:1157023. doi: 10.1155/2021/1157023

16. Jafarzadeh A, Nemati M, Khorramdelazad H, Mirshafiey A. The Toll-like Receptor 2 (TLR2)-related Immunopathological Responses in the Multiple Sclerosis and Experimental Autoimmune Encephalomyelitis. Iran J Allergy Asthma Immunol. 2019 Jun 8;18(3):230-50. doi: 10.18502/ijaai.v18i3.1117

17. Podda G, Nyirenda M, Crooks J, Gran B. Innate immune responses in the CNS: role of toll-like receptors, mechanisms, and therapeutic opportunities in multiple sclerosis. J Neuroimmune Pharmacol. 2013 Sep;8(4):791-806. doi: 10.1007/s11481-013-9483-3. Epub 2013 Jun 28.

18. Vastrad B, Vastrad C. Identification of candidate biomarkers and pathways associated with multiple sclerosis using bioinformatics and next generation sequencing data analysis. bioRxiv. 2023. doi: 10.1101/2023.12.05.570305

19. Yang RY, Rabinovich GA, Liu FT. Galectins: structure, function and therapeutic potential. Expert Rev Mol Med. 2008 Jun 13;10:e17. doi: 10.1017/S1462399408000719

20. Sato M, Nishi N, Shoji H, et al. Functional analysis of the carbohydrate recognition domains and a linker peptide of galectin-9 as to eosinophil chemoattractant activity. Glycobiology. 2002 Mar;12(3):191-7. doi: 10.1093/glycob/12.3.191

21. Troncoso MF, Elola MT, Blidner AG, et al. The universe of galectin-binding partners and their functions in health and disease. J Biol Chem. 2023 Dec;299(12):105400. doi: 10.1016/j.jbc.2023.105400. Epub 2023 Oct 26.

22. Nio-Kobayashi J, Itabashi T. Galectins and Their Ligand Glycoconjugates in the Central Nervous System Under Physiological and Pathological Conditions. конверсии в рассеянный склероз. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Acids Res. 2000 Jan 1;28(1):27-30. doi: 10.1093/nar/28.1.27 Front Neuroanat. 2021 Oct 15;15:767330. doi: 10.3389/fnana.2021.767330

23. Ramos-Martinez E, Ramos-Martinez I, Sanchez-Betancourt I, et al. Association between Galectin Levels and Neurodegenerative Diseases: Systematic Review and MetaAnalysis. Biomolecules. 2022 Jul 31;12(8):1062 doi: 10.3390/biom12081062

24. Kandel S, Adhikary P, Li G, Cheng K. The TIM3/Gal9 signaling pathway: An emerging target for cancer immunotherapy. Cancer Lett. 2021 Jul 10;510:67-78. doi: 10.1016/j.canlet.2021.04.011. Epub 2021 Apr 22.

25. Anderson AC, Anderson DE. TIM-3 in autoimmunity. Curr Opin Immunol. 2006 Dec;18(6):665-9. doi: 10.1016/j.coi.2006.09.009. Epub 2006 Oct 2.

26. Anderson DE. TIM-3 as a therapeutic target in human inflammatory diseases. Expert Opin Ther Targets. 2007 Aug;11(8):1005-9. doi: 10.1517/14728222.11.8.1005

27. Feng X, Feng J. Clinical significance of Tim3-positive T cell subsets in patients with multiple sclerosis. J Clin Neurosci. 2016 Dec;34:193-7. doi: 10.1016/j.jocn.2016.07.007. Epub 2016 Aug 17.

28. Saresella M, Piancone F, Marventano I, et al. A role for the TIM-3/GAL-9/BAT3 pathway in determining the clinical phenotype of multiple sclerosis. FASEB J. 2014 Nov;28(11):5000-9. doi: 10.1096/fj.14-258194. Epub 2014 Aug 4.