Cellular Immunity in the Patients with COVID-19: Molecular Biology, Pathophysiology, and Clinical Implications


Cite item

Abstract

The COVID-19 pandemic is caused by coronavirus SARS-CoV-2. In terms of our understanding of what is critical to contain the virus, neutralizing antibodies to SARS-CoV-2 garner most of the attention, however, it is essential to recognize that it is the quality and the fitness of the virus-specific T cell and B cell response that lays the foundation for an effective neutralizing antibody response. Most people with SARS-CoV-2 infection survive and clear the virus. SARS-CoV-2-specific T cells develop in almost all infected people. The role of the T-cell immune response in disease pathogenesis and long-term protective immunity is currently poorly defined, but the sophistication and variety of scientific tools now at the disposal of the scientific community make it possible to study both the breadth and depth of the immune response. Understanding the role of different T cell subpopulations in the protection or pathogenesis of COVID-19 is critical to prevention and treatment. The broader and stronger SARS-CoV-2-specific T cell response in patients with severe disease may reflect a poorly functioning early T cell response that failed to control the virus. T cell responses develop early and correlate with protection, but are relatively attenuated in severe disease, due in part to lymphopenia. The expression profile of different T-cell subpopulations varies with COVID-19 of varying severity and is associated with the magnitude of T-cell responses and disease outcome. Structural changes of the genome, transcriptome, and proteome of SARS-CoV-2 promote the emergence of new variants of the virus and can reduce its interaction with antibodies and help avoid neutralization. There is a strong correlation between the number of virus-specific CD4 T cells and neutralizing IgG antibody titers against SARS-CoV-2. During primary viral infection, there is a wide variation in cellular and humoral immune responses, with patients with severe and prolonged symptoms show highly unbalanced cellular and humoral immune responses. This review focuses on the generation and clinical significance of cellular immunity in protection against severe acute infection and reinfection, as well as the potential involvement of seasonal coronavirus-specific cross-reactive T cells in response to SARS-CoV-2.

Full Text

Введение

Начало каждого десятилетия 21-го века отмечено вспышкой нового коронавируса. Эпидемии SARS-CoV (2002–2003 гг.) и MERS-CoV (2012 г.) были связаны с гораздо более высокими уровнями смертности по сравнению с пандемией COVID-19, возбудителем которой является коронавирус SARS-CoV-2, но относительно ограничены в отношении масштаба эпидемии. Способность SARS-CoV-2 вызывать субклинические, бессимптомные инфекции у больших групп населения способствовала «тихому распространению» этого нового коронавируса и в конечном итоге сделала COVID-19 самой серьезной чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения со времен пандемии «испанского» гриппа (1918 г.). Однако достижения в науке, особенно в эпидемиологии, вирусологии, иммунологии и вычислительной биологии, позволяют научному сообществу проводить всесторонние и высокоточные оценки для быстрой идентификации патогенов, выполнять высокопроизводительный анализ на серологическом, клеточном и молекулярном уровнях, а также разрабатывать довольно точные модели прогнозирования, связанные с эволюцией патогенов и появлением вариантов, вызывающих обеспокоенность (variants of concern, VOC) [1].

Коронавирусы – семейство оболочечных одноцепочечных вирусов с позитивно-смысловой РНК. Существуют 7 коронавирусов человека (human coronavirus, HCoV): высокопатогенные MERS (Middle Eastern respiratory virus), SARS-CoV, SARS-CoV-2 и четыре сезонных, «простудных», HCoV, воздействие которых наблюдается у более 90% взрослых. Эти вирусы демонстрируют умеренную гомологию аминокислотных последовательностей с SARS-CoV-2, особенно заметную у SARS-CoV и MERS. Гуморальный иммунитет против сезонных HCoV почти не поддерживается, часто встречается повторное заражение в течение одного года. Т-клеточные ответы против HCoV имеют относительно низкую интенсивность, их продолжительность неизвестна. Т-клеточный ответ на ближневосточный респираторный вирус MERS является, по-видимому, более сильным и стойким, чем гуморальный [2]. Ответ В-клеток и антител на SARS-CoV исчезает в течение 4 лет, ответ Т-клеток может выявляться через 17 лет [3].

Клеточный иммунный ответ на острую инфекцию SARS-CoV-2

Клеточный иммунный ответ является важным компонентом иммунной защиты от внутриклеточных патогенов и основной детерминантой клинического исхода после заражения SARS-CoV-2. Антитела играют решающую роль в нейтрализации и элиминации вируса, но есть доказательства того, что вирус SARS-CoV-2 может распространяться при межклеточном контакте и что такое распространение устойчиво к нейтрализации антителами [4]. Это наблюдение позволяет предположить, что Т-клеточный иммунитет может иметь важное значение для элиминации вируса.

Большинство людей с инфекцией SARS-CoV-2 выживают и избавляются от вируса. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки развиваются почти у всех инфицированных. Оценка общих вирусоспецифичных Т-клеточных ответов является более сложной задачей, чем исследование гуморального иммунитета, из-за сложности изучения клеточных ответов на пептиды, представленные множественными аллелями системы HLA (human leukocyte antigens). Основной функцией, которую выполняют Т-лимфоциты, является целенаправленная эрадикация инфицированных клеток. Т-клетки также оказывают критически важную помощь В-лимфоцитам для развития патоген-специфичного гуморального иммунного ответа [1]. Во время пандемии COVID-19 разработана концепция «клеточной сенсибилизации без сероконверсии» [2]. Наличие антител против патогена считалось «золотым стандартом» для первичной инфекции, но у многих людей, подвергшихся воздействию SARS-CoV-2, таких как медицинские работники, развиваются вирусоспецифичные клеточные реакции без вирусоспецифичных антител [5]. В настоящее время появляется все больше данных, подтверждающих роль клеточного иммунитета как в предотвращении начальной инфекции, так и, что более важно, в ограничении степени тяжести заболевания. Раннее развитие ответа цитотоксических Т-клеток CD8, обычно в течение 7 дней после появления симптомов, достигающее пика через 14 дней, коррелирует с эффективным клиренсом вируса и легким течением заболевания [6] и соответствует аналогичной кинетике гуморального ответа [7]. В Т-клеточных ответах на вирус доминируют эпитопы из белков, экспрессируемых в первые 3  часа после заражения, в частности, из вирусной РНК-полимеразы [8].

Лимфоцитопения. Относительное и абсолютное количество Т- и В-лимфоцитов и естественных клеток-киллеров (NK CD16 CD56), а также соотношение хелперных/индукторных (CD3 CD4) и супрессорных/цитотоксических (CD3 CD8) Т-клеток предоставляют ценную информацию об иммунном статусе пациентов. Т-лимфоциты-хелперы секретируют интерлейкин IL-2, IL-4, интерферон типа I (IFN-γ) и другие цитокины и активируют макрофаги и NK. Т-лимфоциты-супрессоры и NK являются основными цитотоксическими эффекторными клетками. Глубокая лимфоцитопения наблюдается в крови многих пациентов с острым COVID-19 и коррелирует с тяжелым клиническим исходом. Соотношение CD4/CD8 определено как независимый предиктор тяжести и клинических исходов заболевания у пациентов. Это привело к модели «сосуществования подавления и активации» с потерей до 80% периферических Т-клеток одновременно с интенсивной пролиферацией ~20% пула Т-клеток CD8. Вероятные механизмы, лежащие в основе лимфоцитопении, – нарушение пролиферации, апоптоз или экстравазация лимфоцитов в ткани, особенно в легкие, где повреждение ткани SARS-CoV-2 наиболее выражено. Лимфопения при COVID-19 развивается быстрее, глубже и продолжительнее, чем при других вирусных инфекциях. Разрешение лимфопении коррелирует с выздоровлением, но может занять несколько недель. Клеточный рецептор ACE2, используемый вирусом SARS-CoV-2 для проникновения в клетку, не экспрессируется В- или Т-лимфоцитами, следовательно лимфопения при COVID-19 не связана с прямой вирусной инвазией и разрушением лимфоцитов вирусом SARS-CoV-2. Изучение субпопуляций лимфоцитов и цитокинов позволяет по-новому взглянуть на патогенез COVID-19, что помогает понять иммунную функцию пациентов и дифференцировать COVID-19 от внебольничной пневмонии [9].

У пациентов с крайне тяжелой формой COVID-19 первоначальный ответ на инфекцию SARS-CoV-2 характеризуется наиболее серьезными иммунными дисфункциями, связанными с системным воспалительным ответом и развитием измененных врожденных и адаптивных иммунных ответов. В частности, у этих пациентов кроме тяжелой лимфопении, затрагивающей Т-клетки CD4 и CD8, NK и В-клетки, описаны фенотипические и функциональные изменения Т-клеток, а также повышенные концентрации в плазме как про-, так и противовоспалительных цитокинов. Эти изменения максимальны при поступлении в отделение интенсивной терапии и имеют тенденцию к нормализации со временем. Тем не менее, несмотря на наличие глубоких иммунных изменений (системное воспаление, лимфопения и снижение экспрессии HLA класса II), выздоравливающие критически больные пациенты генерировали хороший ответ Т-клеток памяти против SARS-CoV-2, который сохраняется более года после выписки из стационара. В то время как уровни антител против SARS-CoV-2, по-видимому, снижаются после выздоровления, SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки памяти сохраняются в течение более длительного времени. Измерение пролиферации Т-клеток является наиболее чувствительным методом оценки Т-клеток памяти и предложено экспертами в качестве эталонного метода наблюдения за пациентами с первичным иммунодефицитом [10].

Цитокины. Эффективность вирус-специфичных Т-клеток в уничтожении патогенов связана с тонким балансом между противовирусными и провоспалительными свойствами. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки у людей, которые перенесли инфекцию SARS-CoV-2 без симптомов, могут проявлять непатологические, но защитные характеристики. Количественное определение в цельной крови Т-клеток, реагирующих на вирусные белки, и секреции цитокинов показало, что частота SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток одинакова у бессимптомных и симптоматических лиц, но у первых повышена продукция IFN-γ и IL-2. Пропорциональная секреция IL-10 и провоспалительных цитокинов (IL-6, TNF-α и IL-1β) наблюдается только при бессимптомной инфекции, в то время как у лиц с симптомами SARS-CoV-2-специфичные факторы вызывают непропорциональную секрецию воспалительных цитокинов. Таким образом, для бессимптомных лиц, инфицированных SARS-CoV-2, характерен не слабый, а высокофункциональный вирус-специфичный клеточный иммунный ответ [11].

Врожденный иммунный ответ — это первая линия защиты организма, которая играет ключевую роль в обнаружении вирусов и борьбе с ними. SARS-CoV-2 первоначально поражает верхние дыхательные пути, где эпителиальные клетки слизистой оболочки секретируют соединения, защищающие от патогенов, такие как муцины, дефензины, гистатины и протегрины. Если этот защитный слой нарушен, сенсоры врожденного иммунитета (pattern recognition receptor) распознают патоген, инициируя высвобождение белков врожденного иммунитета в течение нескольких часов после воздействия вируса. Как и у других коронавирусов, РНК SARS-CoV-2 обнаруживается эндосомальными рецепторами TLR2 (Toll-like receptor 2), TLR3 и TLR7 или цитозольными белками RIG-1 (retinoic acid-induced gene 1) и MDA5 (melanoma differentiation-associated gene 5) [12]. Обнаружение вируса запускает активацию транскрипционных факторов и секрецию провоспалительных цитокинов TNF-α, IL-1 и IL-6 моноцитами, макрофагами, нейтрофилами и дендритными клетками (ДК) в очаге инфекции. Высвобождение этих цитокинов стимулирует NK, которые ответственны за непосредственное уничтожение инфицированных вирусом клеток посредством дегрануляции и апоптоза [13]. Противовирусные ответы усиливаются за счет индукции экспрессии IFN типа I и IFN-стимулируемых генов (interferon-stimulated gene, ISG) [12, 13].

Отсроченная и субоптимальная активация сигнального пути IFN типа I является причиной развития тяжелой формы COVID-19 с ранним началом воспаления и отсроченным адаптивным иммунным ответом [14]. У пациентов с тяжелым течением COVID-19 зарегистрированы ослабленные ответы IFN типа I и повышение уровней противовирусных цитокинов, приводящее к синдрому высвобождения цитокинов или «цитокиновому шторму» [12]. Неэффективный ответ IFN типа I может быть результатом подавления противовирусных ответов хозяина вирусом SARS-CoV-2 и усиления его проникновения в клетку [15]. Нейтрофилы, а также моноциты, макрофаги, NK и ДК являются факторами гипервоспаления, наблюдаемого у пациентов с тяжелым течением COVID-19 [16]. Резкое увеличение количества незрелых нейтрофилов сильно коррелирует с тяжестью заболевания и связано с повышенными уровнями IL-6 и IP-10, двух ключевых участников цитокинового шторма [17].

Экстремальный характер активации Т-клеток при остром SARS-CoV-2 способствует иммунопатологии. Вирус-специфичные Т-клеточные ответы при бессимптомной инфекции характеризуются высокими уровнями IFN-γ и IL-2, сбалансированной продукцией IL-10 и воспалительных цитокинов (IL-6, TNF-α и IL-1β), в то время как симптоматическая форма заболевания характеризуется более поляризованной продукцией медиаторов воспаления – усиленной секрецией IL-6 и IL-1β и низкими уровнями IFN-γ и IL-2 [11].

Предложены две гипотезы, объясняющие смертность, связанную с COVID-19: цитокиновый шторм, приводящий к гипервоспалительной реакции и повреждению органов, и нарушение защитного иммунитета хозяина, «иммунологический коллапс», приводящий к неконтролируемой диссеминации вируса и повреждению органов. Высокочувствительный функциональный иммуноанализ ELISpot использовали у пациентов с тяжелой формой COVID-19, пациентов с сепсисом, пациентов без сепсиса в крайне тяжелом состоянии и здоровых добровольцев (контрольной группы) для оценки адаптивного и врожденного иммунного статуса путем количественного определения Т-клеточной продукции IFN-γ и моноцитарной продукции TFN-α. Циркулирующие субпопуляции Т-клеток были значительно уменьшены у пациентов с COVID-19. Кроме того, стимулированные мононуклеарные клетки крови продуцировали менее 50% от количества IFN-γ и TNF-α, наблюдаемого у пациентов с сепсисом и пациентов без сепсиса в крайне тяжелом состоянии, что согласуется с выраженным нарушением функции иммунных эффекторных клеток. У 25% пациентов с COVID-19 был повышен уровень IL-6 вне связи с повышением уровня других канонических провоспалительных цитокинов. Эти результаты подтверждают гипотезу о том, что COVID-19 подавляет функциональный адаптивный и врожденный иммунитет хозяина. В отличие от цитокинового шторма, который считается эпизодическим, лимфопения (потеря T-клеток CD4 и CD8, NK и В-клеток) не прекращается у пациентов с COVID-19 в критическом состоянии и коррелирует с увеличением числа вторичных инфекций и смертностью. В настоящее время преобладающая парадигма, определяющая терапевтический подход к COVID-19, заключается в том, что пациенты умирают от последствий воспаления, опосредованного цитокиновым штормом, повреждающим легкие и другие органы. Основываясь на этой теории чрезмерного воспаления, пациентов с COVID-19 лечат препаратами, которые блокируют провоспалительные цитокины или ингибируют воспалительный сигнальный каскад. Результаты исследования К.Е. Remy и соавт. [18] убедительно свидетельствуют о том, что доминирующим эндотипом COVID-19 является не гипервоспаление, а иммуносупрессия, которая проявляется глубокой и стойкой потерей Т-клеток CD4 и CD8 при сниженной чувствительности оставшихся лимфоцитов к активации Т-клеточного рецептора. Ингибирование воспалительной реакции может быть ошибочным выбором и фактически ухудшить клиническую траекторию у некоторых пациентов с COVID-19 из-за дальнейшего подавления и без того слабого защитного иммунного ответа. У большинства пациентов с COVID-19 либо не было повышения, либо было лишь незначительное повышение уровней основных провоспалительных цитокинов, включая TNF-α, IL-1α, IL-1β, IFN-α, умеренное повышение уровня IL-6 в плазме, и только у 22% пациентов его концентрация превышала 1000 пг/мкл, что обычно наблюдается при бактериальном сепсисе или синдроме высвобождения цитокинов и является свидетельством системной гипервоспалительной реакции [18].

Корреляция Т-клеточных ответов с фенотипами заболевания COVID-19

При многих первичных вирусных инфекциях обычно требуется 7-10 дней, чтобы запустить и расширить адаптивный Т-клеточный иммунный ответ на вирус. Это совпадает с типичными сроками выздоровления или развития тяжелого заболевания у пациентов с COVID-19. Такой характер прогрессирования повышает вероятность того, что слабый Т-клеточный ответ способствует сохранению вируса SARS-CoV-2 и смертности от COVID-19, тогда как сильный Т-клеточный ответ является защитным у большинства людей [19]. Большинство Т-клеток в организме присутствуют в качестве резидентных клеток памяти в тканях, и развитие вирус-специфичных пулов памяти в дыхательных путях имеет важное значение для защиты от повторного заражения. Количество резидентных SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти, в легких коррелирует с клинической защитой, их можно обнаружить в течение как минимум 10 месяцев после заражения [11].

У пациентов, инфицированных SARS-CoV-2, наблюдается преходящее (продолжающееся 2–3 недели после появления симптомов) снижение доли циркулирующих Т-клеток [20]. В частности, отмечено заметное истощение Т-клеток эффекторной памяти (effector memory T cells, Tem) CD4 линий Th1 и Th17, субпопуляций Tem CD8 и Т-клеток Vγ9Vδ2, а также относительное сохранение Th2-клеток, регуляторных Т-клеток (Treg) и Т-клеток Vδ1+γδ [21]. Прямым следствием этого эффекта является повышенное соотношение нейтрофилов и лимфоцитов в крови, и степень его увеличения является предиктором тяжести заболевания. Повышенное соотношение незрелых нейтрофилов к T клеткам CD8, а также Т-клеткам γδ является высокочувствительным и специфичным прогностическим маркером гипоксии и начала развития пневмонии [17]. Эта фаза транзиторной лимфопении может отражать индуцированную активацией гибель клеток, но также может свидетельствовать о выходе Т-клеток из крови в участки тканей, где происходит активная репликация вируса, с восстановлением гомеостаза после успешного сдерживания патогена [21]. Восстановление количества циркулирующих Т-клеток характеризуется появлением Tem CD127 и T-клеток центральной памяти CD4 (экспрессирующих CD45RO, CCR7 и L-селектин CD62L), а также терминально дифференцированных T-клеток CD8, экспрессирующих CD57, и подтверждает транзиторный характер лимфопении [22]. Сохранность субпопуляции Treg в периферии помогает организму эффективно бороться с вирусом в тканях, однако непреднамеренным последствием этого может быть чрезмерный Т-клеточный ответ в легких, что способствует иммунопатологии у лиц, предрасположенных к нарушению регуляции иммунного ответа [1]. Таким образом, прогрессирование тяжелого заболевания, которое происходит у некоторых людей, инфицированных SARS-CoV-2, по-видимому, вызвано нерегулируемым ответом иммунной системы с нарушением координации ее элементов [21].

  1. Mathew и коллеги связали высокоактивированные циркулирующие Т-клетки CD4 с тяжелым заболеванием у пациентов, госпитализированных с тяжелой формой COVID-19, в то время как сдержанный характер активации Т- и В-клеток наблюдался у госпитализированных пациентов с менее тяжелым течением заболевания, что позволяет предположить опосредованную Т-клетками иммунопатологию как компонент тяжелой формы заболевание [20]. У лиц старше 65 лет наблюдается склонность к развитию тяжелых осложнений COVID-19, что также может быть связано, по крайней мере отчасти, с нехваткой наивных Т-клеток и нескоординированным адаптивным иммунным ответом [23, 24]. Эти наблюдения предполагают связь между «опытом» Т-клеток и связанными со старением нарушениями иммунорегуляторных механизмов, определяющих исход заболевания. Гендерные исследования показали, что мужчины с COVID-19 болеют тяжелее, чем женщины, и отличительной чертой этой разницы в течении заболевания является относительная недостаточность активированных (CD38+, HLA-DR+), а также терминально дифференцированных (PD-1+ и TIM-3+) и IFNγ-продуцирующих Т-клеток CD8 у взрослых мужчин с COVID-19 [25].

Анализ SARS-CoV-2-специфичного Т-клеточного ответа в ранние сроки после появления симптомов, а также через 6 и более месяцев после заражения, показал, что Т-клеточные ответы сокращаются с периодом полураспада около 3-5 месяцев [3, 26–28]. Объединив данные о гомологии последовательностей SARS-CoV-2 с другими человеческими CoV и современные биоинформационные подходы, А. Grifoni и соавт. [26] идентифицировали пептидные эпитопы SARS-CoV-2, которые, по прогнозам in silico, связываются с двенадцатью наиболее известными аллелями HLA класса IA и IB (охватывающими 85% населения в целом), а также с несколькими аллелями HLA класса II у разных этнических групп (гаплотипы) и аллельными вариантами. Затем эти пептиды были включены в качестве стимуляторов в тесты AIM (activation-induced marker assays) и ICS (intracellular cytokine secretion assays) для индукции вирус-специфичных ответов Т-клеток CD4 и CD8. Распределение вирус-специфичного ответа Т-клеток CD4 оказалось сосредоточенным преимущественно на структурных белках (S-белок 27%, М-белок 21% и N-белок 11%), в то время как ответы, направленные против неструктурных белков и ORF8, составили всего 15%. Сходные частоты были отмечены для вирус-специфичных CD8 T-клеток на cтруктурные S-, М- и N-белки, в то время как ответы на неструктурные белки (nsp6, ORF8 и ORF3a) составили 32% ответа T-клеток CD8 [26]. HLA-B*07:02-рестриктированный нуклеопротеиновый эпитоп N105-113 является наиболее иммунодоминантным эпитопом Т-клеток CD8 из известных сегодня, и его доминирование обеспечивается высокой частотой наивных предшественников и разнообразным набором клонотипов TCRαβ [29]. Анализ репертуара Т-клеточных рецепторов (T-cell receptor, TCR) показал, что только высокопролиферирующие клонотипы Т-клеток, которые включали в себя SARS-CoV-2-специфичные клетки, сохранялись после заражения и были общими для субпопуляций терминально дифференцированных CD8+ GZMB+ и предшественников клеток памяти GZMK+. В целом, это исследование описывает развитие иммунитета против SARS-CoV-2 и идентифицирует популяцию эффекторных Т-клеток CD8 с фенотипом предшественников клеток памяти [30]. Напротив, эпитопы SARS-CoV-2, рестриктированные аллелем HLA-A*02:01 (распространенным в европеоидной популяции), S269-277 и Orf1 ab3183-3191, вызывают относительно прохладный ответ Т-клеток CD8, в которых почти отсутствует экспрессия маркеров активации, таких как CD38, HLA-DR, PD-1 и CD71. Их фенотипические профили характерны для наивных Т-клеток (CD27+ CD45RA+ CD95), стволовых Т-клеток памяти (CD27+ CD45RA+ CD95+) и Т-клеток центральной памяти (CD27+ CD45RA), но не Т-клеток эффекторной памяти (CD27 CD45RA) [31]. Поскольку частоты аллелей HLA-B*07:02 и HLA-A*02:01 в человеческой популяции довольно высоки, сопоставление ответов Т-клеток CD8, рестриктированных этими аллелями, с клиническим течением COVID-19, может дать ценную информацию о SARS-CoV-2-специфичном Т-клеточном иммунитете.

Для прогнозирования аффинности связывания пептидов SARS-CoV-2 с почти 10000 различных аллелей HLA класса I и II методом in silico в масштабе, соизмеримом с масштабом пандемии, идентифицированы предполагаемые эпитопы у более чем 90% населения 60 стран мира [32]. С применением масс-спектрометрии в исследовании in vitro комплексов пептид–HLA из клеток, инфицированных SARS-CoV-2, в разные моменты времени после заражения, идентифицированы новые пептидные эпитопы из ORF, рестриктированные антигенами HLA класса I, которые индуцировали более сильные ответы T-клеток CD8, чем наблюдаемые с каноническими пептидами [33]. Этот подход к скринингу эпитопов имеет преимущество беспристрастности по сравнению с традиционными методами, основанными на оценке ответов Т-клеток, рестриктированных известными супертипами аллелей HLA, которые могут недооценивать качество и количество ответов Т-клеток CD8 на SARS-CoV-2.

Определение корреляций между антиген-специфичными Т-клетками и клиническим течением заболевания дает противоречивые результаты. Например, преобладание SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток CD8, экспрессирующих гранзим-B, коррелирует со скоростью развития симптомов после заражения и ассоциировано с более тяжелым течением заболевания, а избыток функционально истощенных вирус-специфичных CD8 Т-клеток – с более легким [28, 34]. Однако C. Rydyznski-Moderbacher и соавт. [35] продемонстрировали сильную положительную связь между легкой формой заболевания и общим количеством IFNγ-продуцирующих SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток CD8, CD4 и циркулирующих фолликулярных Т-хелперов в острой фазе инфекции. В этом исследовании также показано, что повышенные уровни хемокина CXCL10 в сыворотке крови являются информативным суррогатным маркером острой фазы воспаления, который идентифицирует субоптимальные SARS-CoV-2-специфичные ответы Т-клеток CD4 и CD8. Другие исследователи также сообщили о более высокой частоте SARS-CoV-2-специфичных полифункциональных Т-клеток CD8 у пациентов с легким течением заболевания [19]. Возможно, различия в методах анализа могут объяснить несоответствие результатов. А. Kusnadi и др. [34] использовали транскриптомный анализ, в то время как С. Rydyznski-Moderbacher и соавт. [35] – экспрессию белка. Действительно, несоответствие между уровнями мРНК и белка IL-6 описано в условиях инфекции SARS-CoV-2 [36].

Клетки памяти, индуцированные SARS-CoV-2

Когда инфекция излечивается, остается небольшая часть долгоживущих клеток памяти, образующих длительный иммунитет. Иммунологическая память является отличительной чертой адаптивного иммунитета и способствует ускоренному и усиленному иммунному ответу при повторном заражении тем же патогеном. Как правило, это В- и Т-лимфоциты памяти, которые заранее запрограммированы на выработку вирус-специфичных нейтрализующих антител и эффекторных клеток, что приводит к более сильному иммунному ответу в случае повторного заражения. J.M. Dan и коллеги [37] идентифицировали клетки памяти как B- и T-лимфоциты у выздоровевших от COVID-19 в период от 5 до 8 месяцев после заражения. Величина иммунной памяти, генерируемой в результате естественной инфекции SARS-CoV-2, может быть связана с тяжестью заболевания. Частота T-лимфоцитов памяти CD4 и CD8 выше у пациентов с COVID-19, не находившихся в больнице, тогда как частота B-лимфоцитов памяти была выше у госпитализированных пациентов [37]. Вирус-специфичные CD4 и CD8 Т-клетки памяти обнаружены у 58% и 14,5% лиц, тесно контактировавших с инфицированными пациентами, соответственно, с частотой ниже 4%, в то время как у 71,1% и 35,6% пациентов с COVID-19 развились выраженные ответы IFNγ-продуцируюших Т-клеток CD4 и CD8, соответственно, с частотами выше 4% [38].

До 62% случаев инфекции SARS-CoV-2 протекают бессимптомно. Определение того, насколько хорошо установлен защитный иммунитет у бессимптомных пациентов с COVID-19, предоставит ценную информацию для понимания коллективного иммунитета [39]. Сопоставимые уровни SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти обнаружены у бессимптомных и симптоматических пациентов с COVID-19. Для оценки способности к пролиферации и функциональности (по цитокиновому профилю) SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти мононуклеарные клетки периферической крови пациентов с COVID-19, собранные в период между 48–86 днями после начала заболевания, стимулировали in vitro в течение 10 дней синтетическими пептидами, предназначенными для таргетирования вирусных белков S (spike protein), M (membrane glycoprotein), NP (nucleocapsid protein), гликопротеина оболочки E (envelope protein) и РНК-зависимой РНК-полимеразы RdRp, кодируемой геномной областью ORF1ab вируса SARS-CoV-2. После стимуляции пептидами вируса SARS-CoV-2 в 35,2% и 50,7% образцов мононуклеаров периферической крови пациентов с симптоматической COVID-19 образовались SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки CD4 и CD8, соответственно; в 22% и 39% образцов от бессимптомных пациентов с COVID-19 также образовались SARS-CoV-2-специфичные Т-лимфоциты CD4 и CD8, соответственно. Продукция IFN-γ составляла 1536±165 и 1182±220 единиц MEI SARS-CoV-2-специфичными Т-клетками памяти CD8 у бессимптомных и симптоматических пациентов, соответственно; клетками CD4 – 636±56 и 579±102 единиц MEI у бессимптомных и симптоматических пациентов, соответственно. Пролиферировали в ответ на пептидную стимуляцию 89% Т-клеток CD8 от пациентов с симптомами и 72% Т-клеток CD8 от бессимптомных пациентов, 97% Т-клеток CD4 от пациентов с симптомами и 83% Т-клеток CD4 от бессимптомных пациентов. То есть у бессимптомных пациентов способность к пролиферации SARS-CoV-2-специфичного Т-клеточного иммунитета несколько снижена (p<0,0001). В интервале между 48 и 86 днями от начала заболевания количество Т-клеток памяти CD4 и CD8 не изменялось. Возможно, ко времени сбора образцов оно сократилось до стабильного плато. Кроме того, не было разницы между пациентами с тяжелым течением COVID-19 и COVID-19 средней степени тяжести в отношении доли SARS-Co-V2-специфичных IFNγ-продуцирующих Т-лимфоцитов CD4 и CD8, размноженных in vitro [38]. А. Grifoni и соавт. подтвердили, что SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки CD4 и CD8 обнаружены у 100 и 70% выздоравливающих пациентов с COVID-19, соответственно [26].

Интересно, что ранее существовавшие Т-лимфоциты памяти CD4 и CD8, потенциально эффективные против SARS-CoV-2, обнаружены у людей без истории инфекции COVID-19 или вакцинации [40]. Лица, находившиеся в тесном контакте с больными, часто являются отрицательными как по ПЦР-тесту, так и по антителам, что указывает на то, что SARS-CoV-2 не смог успешно заразить этих людей. Однако анализ их образцов показал наличие SARS-CoV-2-специфичного Т-клеточного иммунитета. Эти реактивные Т-лимфоциты могли возникнуть в результате предыдущего воздействия «простудных» коронавирусов [41]. В экспериментах in vitro доказано, что перекрестно-реактивные Т-клетки, образованные в результате воздействия других коронавирусов человека, действительно существуют, но их частота значительно ниже частоты Т-клеток, наблюдаемой у лиц, тесно контактировавших с инфицированными людьми (контактеров). У значительной части пациентов с COVID-19 обнаружены вирус-специфичные Т-клетки (35% CD4 и 44% CD8) через 48–86 дней после начала болезни. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки обнаружены также у лиц, тесно контактировавших с пациентами (16% CD4, и 26% CD8), но в меньшем количестве, чем у пациентов. Авторы провели аналогичную оценку пролиферативного потенциала перекрестно-реактивных Т-клеток, специфичных к распространенным «простудным коронавирусам», собранных до сентября 2019 г. После 10-дневного культивирования только 3,3 и 6,7% образцов здоровых доноров, не подвергавшихся воздействию, содержали перекрестно-реактивные Т-клетки памяти CD4 и CD8, соответственно. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки памяти CD8 из 14,5% образцов, полученных от контактеров, и 83,3% образцов, полученных пациентов с COVID-19, пролиферировали in vitro после пептидной стимуляции. Эти результаты ясно показывают, что у многих выздоровевших от COVID-19 сформировались эффективные пулы Т-клеток памяти против SARS-CoV-2 и что воздействие SARS-CoV-2 может способствовать установлению иммунной Т-клеточной памяти не только у пациентов с COVID-19, но и у некоторых контактеров даже при отсутствии заражения. Между пациентами с COVID-19 и близкими контактерами наблюдались различия в частоте двойных (IFN-γ и TNF-α)-продуцирующих Т-клеток CD4 (p<0,0001) и Т-клеток CD8 (p<0,0001). Количество клеток CD4 (но не CD8), продуцирующих оба цитокина, было значительно больше при тесном контакте с пациентами, чем у других здоровых людей. Пептиды SARS-CoV-2 индуцируют более высокие уровни продукции IFN-γ в Т-клетках CD4 и CD8 у пациентов с COVID-19, чем у близких контактеров [38].

При сравнении Т-клеток памяти после выздоровления от COVID-19 с легким и тяжелым течением заболевания оказалось, что широта (по числу пептидных пулов) и величина Т-клеточного ответа значительно больше в тяжелых случаях по сравнению с легкими. Общие и S-специфичные ответы Т-клеток коррелировали с S-специфичными ответами антител. Авторы идентифицировали 41 пептид, содержащий эпитопы CD4 и/или CD8. Среди пептидов, содержащих Т-клеточные эпитопы, шесть иммунодоминантных групп эпитопов часто становились мишенями для Т-клеток у многих доноров, в том числе три – в S-белке, два – в мембранном белке и один в нуклеопротеине. Идентифицированные иммунодоминантные пептидные области могут включать в себя множественные эпитопы, рестриктированные различными HLA класса I и класса II, с предпочтениями, обусловленными путями процессинга антигена. Пептид–HLA-позитивные клетки проявляют центральный и эффекторный фенотипы памяти ранней и промежуточной дифференцировки с функциональным потенциалом, реализующимся при повторном воздействии антигена. Общие и иммунодоминантные ответы SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти CD4 и CD8 у пациентов, выздоровевших от COVID-19, оценивались ex vivo с использованием пептидов, охватывающих полный протеом SARS-CoV-2, за исключением ORF1. Функции SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток оценивали ex vivo по профилю продукции цитокинов. Значительно более сильные Т-клеточные ответы наблюдались у тех, кто перенес тяжелое заболевание. В легких случаях доля S-, M- и NP-специфичных Т-клеток CD8 была больше, чем CD4, с более высокой частотой продукции цитокинов (IFN-γ, TNF-α и IL-2) этими Т-клетками. При этом M/NP-специфичные Т-клетки CD8 демонстрируют более широкую функциональность, чем Т-клетки, нацеленные на S-белок, у тех, кто перенес заболевание легко, но не у тех, кто болел тяжело. Более широкие (по числу мишеней) и сильные Т-клеточные ответы SARS-CoV-2 у пациентов с тяжелым течением заболевания могут быть результатом более высокой вирусной нагрузки или плохо функционирующего раннего Т-клеточного иммунитета. Альтернативная возможность состоит в том, что Т-клеточный ответ был чрезмерным и способствовал большей тяжести заболевания [19].

Фенотип и функция SARS-CoV-2-специфичных Т-клеточных ответов.

Анализ маркеров, индуцированных активацией и IFN-γ

Высокие уровни вирусной нагрузки в тканях могут вызывать их иммунное повреждение. Остается недостаточно определенной роль Т-клеток памяти в месте заражения, которые, вероятно, обеспечивают наиболее мощную защиту, как это наблюдается при инфекции вируса гриппа. Возможно, иерархия иммунодоминантных пулов циркулирующих Т-клеток памяти в крови не отражает иерархию Т-клеток памяти в легких. Следовательно, понимание особенностей резидентных Т-клеток памяти в тканях и их связи с тяжестью заболевания имеет большое значение и заслуживает дальнейшего изучения. SARS-CoV-2-специфичные субпопуляции Т-клеток памяти могут быть идентифицированы не только в легких и легочных лимфатических узлах, но и в костном мозге, селезенке и лимфоузлах кишечника, в течение как минимум шести месяцев после заражения. Т-клетки CD4 присутствуют в этих тканях в основном как эффекторные Т-клетки памяти (Tem). В пуле Т-клеток CD8 преобладают субпопуляции Tem и TemRA (Tem CD45RA+), а канонические резидентные Т-клетки памяти CD4 и CD8, коэкспрессирующие CD69 и CD103, в основном наблюдались в легких [42]. В дыхательных путях молодых пациентов и пациентов с более благоприятным течением заболевания находится большее количество активированных резидентных Т-клеток, которые коэкспрессируют CD69, CD103, PD-1 и HLA-DR. Связь между реактивными резидентными Т-клетками дыхательных путей и течением заболевания является более убедительным показателем тяжести заболевания, чем стандартные оценки, такие как оценка органной недостаточности по шкале SOFA (Sequential Organ Failure Assessment) и отношение PaO2:FiO2, которые используются для стратификации клинического статуса пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом [43]. В легких пациентов с тяжелым течением COVID-19 могут выявляться клонально размноженные клетки Th17, которые продуцируют большое количество IL-17A и ГМ-КСФ (гранулоцитарно-моноцитарый колониестимулирующий фактор), что делает возможным терапевтическое вмешательство, блокирующее сигнал ГМ-КСФ путем введения моноклональных антител против рецептора ГМ-КСФ, таких как маврилимумаб или лензилумаб [44].

Эффективный контроль вирусной инфекции связан с фенотипом Т-хелперов CD4  типа 1 (Th1), тогда как у пациентов с тяжелым течением инфекции часто наблюдается профиль Тh2. Высокий уровень экспрессии эффекторных молекул  Т-клетками CD8 при остром течении COVID-19 связан с улучшением клинического исхода. Однако чрезмерно высокие уровни активации Т-клеток ассоциированы с плохим исходом [20]. Экспрессия маркеров потенциального истощения, таких как PD-1 и TIM-3, связана с прогрессированием заболевания, хотя она не обязательно отражает функциональное истощение, а скорее постоянную активацию, так как среди Т-клеток PD-1+ доля клеток, продуцирующих IFN-γ, выше, чем среди клеток PD-1 [45].

Оценка иммунных ответов Т-клеток с использованием пептидных пулов, охватывающих весь вирусный протеом, позволила идентифицировать ответы Т-клеток почти на все вирусные белки. Величина ответов Т-клеток CD4  и CD8  сильно коррелирует с уровнем экспрессии белкового продукта почти каждого гена, хотя некоторые из них, например, nsp12, индуцируют слабые ответы Т-клеток CD8 . Это, вероятно, отражает дифференциальные механизмы презентации антигена [46]. S(spike)-специфичные Т-клеточные ответы CD4 являются преобладающими и поддерживают образование нейтрализующих вирус антител, при этом фолликулярные Т-хелперы коррелируют с гуморальным иммунитетом в фазе памяти [47].

Геном SARS-CoV-2 кодирует множество Т-клеточных эпитопов. Большинство исследований было сосредоточено на ответах Т-клеток на структурные белки S, М и NР, но многие другие области вирусного генома, такие как ORF3, nsp3, nsp4 и nsp12, тоже кодируют важные эпитопы. К настоящему времени идентифицировано более 1400 потенциальных эпитопов [26]. Появляются геномные области иммунодоминантности, как и определенные пептидные эпитопы, которые обычно являются общими у доноров, в том числе в пределах рецептор-связывающего домена (receptor binding domain, RBD) S-белка. Это позволяет выбрать клоны Т-клеток с наиболее желаемыми свойствами и генерировать антиген-специфичные трансгенные Т-клетки. Для Т-клеточной терапии достаточно создания значительного числа высококачественных клонов против ограниченного числа доминантных антигенов [48]. Кроме того, иммунодоминантные пептиды могут быть получены из последовательностей с открытой рамкой считывания, которые не захватываются современными схемами вакцинации [33, 49].

Ответы долгоживущих Т-клеток характеризуются фенотипом эффекторной памяти CD45RA+ с характерным интерфероновым транскриптомом. Транскриптомное и протеомное профилирование раннего иммунного ответа у пациентов с легкой или средней тяжести формой COVID-19 выявило последовательную активацию интерферонового сигналинга, Т- и В-клеток в течение 2 недель после появления симптомов и связь ранних иммунных профилей с клиническими, вирусологическими и иммунологическими исходами. В частности, ранние сигнатуры IFN типа I и уровни белка противовирусного врожденного иммунитета RIG-I (ген DDX58) в плазме, а также повышенные уровни индуцированных интерфероном хемокинов (CXCL10, CXCL11, MCP1, MCP2 и MCP3) ассоциированы с исходами заболевания, включая прогрессирование заболевания, вирусную нагрузку в ротоглотке и SARS-CoV-2-специфичный ответ Т-клеток и антител, который измеряли в течение 7 месяцев после включения пациента в исследование. Это предполагает сложную нелинейную зависимость между IFN и тяжестью заболевания [50]. Внутриклеточный РНК-сенсор RIG-I имеет ключевое значение в ответе на инфекцию РНК-вирусов, индуцированный активацией IFN типа I и III. Взаимодействие между геликазным доменом RIG-I и РНК SARS-CoV-2 ингибирует репликацию вируса в легких человека [51]. Высокая экспрессия лигандов моноцитарно-макрофагального хемотаксического рецептора CCR2 – MCP1, MCP2 и MPC3 – ассоциирована с прогрессированием заболевания, а высокая экспрессия самого рецептора CCR2 – с тяжелым течением COVID-19 [52]. Хотя эти факторы необходимы для эффективного иммунного ответа, их избыточная экспрессия может привести к тяжелым симптомам и повреждению тканей. Терапевтические стратегии, позволяющие сбалансировать положительные и отрицательные эффекты передачи сигналов рецептором CCR2, могут принести пользу при лечении пациентов с COVID-19 [50].

Фенотип SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти. С начала пандемии COVID-19 ключевой вопрос сосредоточен на том, какие SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки, стимулированные во время острой инфекции, дают долгоживущие Т-клетки памяти. S. Adamo и соавт. [53] выполнили продольную характеристику SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток CD8 в течение года после выздоровления от острой инфекции и обнаружили отчетливую сигнатуру, идентифицирующую долгоживущие циркулирующие эффекторные Т-клетки памяти CD8, которые экспрессируют CD45RA, IL7RA (interleukin-7 receptor alpha) и TCF1 (T cell factor 1, фактор дифференцировки естественных клеток-киллеров) и сохраняют низкую экспрессию CCR7. Отслеживая отдельные клоны SARS-CoV-2-специфичных CD8 T-клеток, авторы установили, что интерфероновая сигнатура маркирует клоны, дающие начало долгоживущим клеткам, тогда как сигналинг через протеинкиназу mTOR (mechanistic target of rapamycin, регулятор дифференцировки короткоживущих T-клеток CD8) связан с исчезновением клонов из крови [53]. Ответы Т-клеток памяти сохраняются в течение первых 12 месяцев после устранения инфекции популяциями  Т-клеток CD8  (IFN-γ+) и CD4 (IL-2+ IFN-γ+ или IL-2+ IFN-γ), которые нацелены по меньшей мере на 17 и 19 эпитопов соответственно [2]. Это дает уверенность в том, что вирусной мутации вряд ли будет достаточно, чтобы облегчить вирусу уклонение от распознавания Т-клетками.

Транскриптомный анализ одиночных Т-лимфоцитов через 4 недели после заражения показывает сильно увеличенные популяции цитотоксических T-клеток CD8  и CD4 с высокой экспрессией маркеров цитотоксичности (CD8: перфорин PRF1, гранзим-H GZMH, гранулизин GNLY; CD4: гранзим-А GZMA). Повышенная продукция цитотоксических факторов перфорина и гранзима-В наблюдается только у пациентов с тяжелым течением заболевания наряду с экспрессией маркеров истощения, таких как PD-1 [54]. Это может указывать на гиперактивацию и/или функциональное истощение. Сильный ответ CD4+ T-лимфоцитов также был связан с эффективной эрадикацией SARS-CoV-2 за счет активации других клеток адаптивной иммунной системы [55].

Пул Т-клеток CD4  несколько больше, чем CD8, и их частота может увеличиваться со временем, хотя цитотоксические CD4  не являются основными клетками памяти, отражая персистенцию антигена. Ответы Т-клеток CD4 в равной степени нацелены на несколько белков SARS-CoV-2, тогда как ответы Т-клеток CD8 преимущественно нацелены на вирусный нуклеопротеин, что подчеркивает важность его включения в будущие вакцины. Продольный анализ выявил снижение и стабильный ответ антител, специфичных к S-белку и нуклеокапсиду, соответственно. Напротив, функциональные ответы Т-клеток оставались устойчивыми и даже увеличивались как по частоте, так и по интенсивности [56]. Надежный клеточный иммунитет сохраняется в течение 6 месяцев и более [56–58], в то время как проспективные исследования показывают некоторую переориентацию эпитопной специфичности Т-клеток и изменение пропорции различных Т-клеточных субпопуляций с течением времени [56].

Клетки CD4 характеризуются полифункциональным профилем с высоким уровнем экспрессии IL-2. Возникает пул SARS-CoV-2-специфичных стволовых клеток памяти [45]. Реакции клеточной иммунной памяти после COVID-19 трудно точно оценить из-за возможного наличия Т-клеток памяти, образовавшихся в результате предыдущего воздействия эндемичных коронавирусов. Для изучения корреляции между симптомологией и клеточным иммунным ответом проведено крупномасштабное долгосрочное исследование сероконверсии на основе пептидного пула, специфичного только для коронавируса SARS-CoV-2 и не перекрывающегося с пептидами эндемичных коронавирусов. Эта работа демонстрирует, что долговременные ответы SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти характеризуются секрецией IFN-γ и IL-2, тогда как перекрестно-реактивные Т-клетки памяти в первую очередь генерируют IFN-γ в ответ на SARS-CoV-2. Тяжесть заболевания, а также специфические симптомы COVID-19 коррелировали с величиной SARS-CoV-2-специфичного Т-клеточного ответа памяти через 4-5 месяцев после сероконверсии. Предполагается, что IFNγ-доминантный профиль секреции может быть частью фенотипа эффекторных Т-клеток памяти, в то время как SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки памяти имеют полифункциональный фенотип центральной Т-клеточной памяти с продукцией IL-2. С помощью этого подхода авторы установили, что первоначальная тяжесть и симптомы заболевания коррелируют с величиной ответов SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти [59].

Величина ответа SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток памяти CD4  и CD8 обычно составляет около 0,5% и 0,2% репертуара соответственно. Ответы Т-клеток CD4 в равной степени нацелены на несколько белков SARS-CoV-2, тогда как ответы Т-клеток CD8 – преимущественно на нуклеопротеин, что подчеркивает важность включения нуклеопротеина в вакцины. Эти результаты свидетельствуют о том, что широкий и эффективный иммунитет может сохраняться в течение длительного времени у выздоровевших пациентов с COVID-19 [57].

Перекрестное распознавание Т-клетками других коронавирусов человека

У здоровых доноров, не подвергшихся воздействию SARS-CoV-2, идентифицированы Т-клетки, которые реагируют на пептиды SARS-CoV-2 в тестах AIM и ICS [3, 26–28, 40], что предполагает возможность ранее существовавшей перекрестно-реактивной иммунной памяти на сезонные коронавирусы. Это не неожиданно, учитывая, что некоторые штаммы HCoV (HKU1, OC43, 229E и NL63) являются эндемичными для человеческой популяции, вызывают около 20% инфекций верхних дыхательных путей и, вероятно, индуцируют и поддерживают ответы Т- и В-клеток памяти. Перекрестно-реактивные ответы Т-клеток CD4 на S-белок SARS-CoV-2 обычно сосредоточены на эпитопах, локализованных на С-конце белка, из-за большей гомологии последовательности с S-белком эндемичного коронавируса (гомология аминокислотной последовательности определенных эпитопов HLA-класса II ≥67% является надежным порогом для прогнозирования перекрестной реактивности CD4 Т-клеток) [40]. Почти половина здоровых субъектов, не подвергавшихся воздействию вируса SARS-CoV-2, демонстрировали ответы Т-клеток CD4 на широкий спектр пептидов SARS-CoV-2. Перекрестно-реактивные ответы Т-клеток CD8 обнаружены только у 20% здоровых лиц, не подвергшихся воздействию SARS-CoV-2 субъектов, и были менее заметными [26]. Различия между Т-клетками CD4 и CD8 с точки зрения гомологии последовательностей эпитопов, а также различия в исследуемых популяциях могут объяснить это различие [1].

  1. N. Le Bert и соавт. [3] обнаружили длительный Т-клеточный иммунитет к нуклеопротеину (N) коронавируса SARS у тех, кто был инфицирован в 2003 г. Эти перекрестно реагирующие с пептидами N-белка вируса SARS-CoV-2 Т-клетки и Т-клетки, перекрестно реагирующие с неструктурными белками 13 других коронавирусов, также присутствовали у людей, не инфицированных каким-либо из HCoV. Кроме того, авторы изучили реакции Т-клеток на N-белок и неструктурные белки (nsp7 и nsp13) вируса SARS-CoV-2 у лиц, выздоравливающих от COVID-19. У всех этих пациентов обнаружены Т-клетки CD4 и CD8, которые распознают несколько областей N-белка. Т-клетки долговременной памяти выздоровевших пациентов, которые реагируют на N-белок SARS-CoV через 17 лет после вспышки атипичной пневмонии (инфекции SARS-CoV), продемонстрировали сильную перекрестную реактивность с N-белком вируса SARS-CoV-2. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки обнаружены также у лиц без атипичной пневмонии и COVID-19 в анамнезе или контактов с лицами, перенесшими атипичную пневмонию и/или COVID-19. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки у неинфицированных доноров проявляли другой характер иммунодоминантности и часто были нацелены не только на N-белок, но и на nsp7 и nsp Эпитопная характеристика nsp7-специфичных Т-клеток показала распознавание консервативных белковых фрагментов бета-коронавирусов животных, но имеет низкую гомологию с сезонными коронавирусами человека [3].

Популяция Т-клеток, праймированных эпитопами сезонных коронавирусов, перекрестно реагирует с SARS-CoV-2 и может способствовать клинической защите, особенно в раннем возрасте. Вирусы HCoV демонстрируют умеренную гомологию аминокислотных последовательностей с SARS-CoV-2, особенно заметную у SARS-CoV и MERS. Поэтому некоторые Т-клеточные эпитопы являются общими для HCoV, и эта перекрестная реактивность может иметь важное клиническое значение [3]. Молекулярная основа перекрестно-реактивного распознавания пептидов SARS-CoV-2 и HCoV отдельными клонами Т-клеток в настоящее время начинает определяться. В этом контексте важно, чтобы исследования выходили за рамки использования пептидной стимуляции и включали в себя распознавание инфицированных вирусом клеток, поскольку презентация перекрестно-реактивных пептидов может различаться у разных коронавирусов. Пептидные мишени-кандидаты следует рассматривать как «настоящие эпитопы», только если они подтверждены физиологическими тестами [2].

Обладатели HCoV-специфичных Т-клеток могут быть подготовлены к более высокому защитному клеточному иммунитету после воздействия SARS-CoV-2, а недавнее инфицирование HCoV, по-видимому, связано с лучшим клиническим исходом после заражения SARS-CoV-2 [60]. Эта идея подтверждается наблюдением, что HCoV-специфичные Т-клетки отсутствуют в репертуаре Т-клеток у пожилых людей, которые, как известно, подвержены высокому риску тяжелого течения COVID-19. Следовательно, ранее существовавший HCoV-специфичный клеточный репертуар может быть включен в иммунный ответ против SARS-CoV-2, хотя вряд ли он избирательно расширяется по сравнению с клонами de novo [56]. Действительно, наиболее иммунодоминантным CD8 Т-клеточным ответом является ответ на пептид N105-113 из нуклеокапсидного белка, рестриктированный антигеном HLA-B*07:02, из-за более высокой частоты Т-клеток, способных распознавать N105-113, в репертуаре наивных Т-клеток, чем среди клеток, праймированных HCoV [29]. Ответы T-клеток CD8  на эпитоп  N105–113 коррелируют с защитой от тяжелого течения COVID-19 [61]. Примечательно, что у детей и молодых людей наблюдается более высокий уровень перекрестной реактивности антител между HCoV и SARS-CoV-2, возможно, в результате недавнего инфицирования HCoV, а антитела, которые могут нейтрализовать SARS-CoV-2, обнаруживаются у некоторых детей до любого контакта с SARS-CoV-2 [62]. Влияние возраста на перекрестно-реактивный адаптивный иммунитет может быть связано с сильной иммунной активацией при первичных инфекциях HCoV у детей.

В свете изложенного важной областью будущих исследований является картирование существовавшего до COVID-19 репертуара перекрестно-реактивных Т-клеток и оценка того, в какой степени они включены в общий SARS-CoV-2-специфичный иммунный ответ после инфекции или вакцинации.

Текущее понимание механизмов иммунной защиты от SARS-CoV-2 основано преимущественно на анализе сыворотки и плазмы крови выздоравливающих. Изучение иммунного ответа тканей на SARS-CoV-2 может дать более полное представление о взаимодействиях вирус–хозяин и способствовать разработке терапевтических подходов против COVID-19 [16].

Варианты SARS-CoV-2

За последние 18 месяцев в геноме SARS-CoV-2 обнаружен широкий спектр мутаций, многие из которых привели к развитию вариантов с новыми свойствами. Вирусные варианты возникают в результате мутаций в вирусном геноме во время репликации [63]. Однако скорость, с которой эти нуклеотидные замены происходят в геноме SARS-CoV-2, значительно ниже, чем у других РНК-вирусов, поскольку его неструктурный белок nsp14 обладает «корректорской» экзорибонуклеазной активностью [64]. Благоприятные для вируса геномные изменения в отношении точности репликации, скорости трансмиссии и уклонения от иммунитета будут увеличиваться в популяции благодаря естественному отбору. Уклонение от иммунитета означает, что геномное изменение делает иммунный ответ неэффективным из-за его неспособности распознать и уничтожить вирус. Различные варианты лечения (реконвалесцентная плазма, моноклональные антитела и вакцины) способствуют сохранению этих вариантов. Если вариант явно изменил фенотип (вирулентность и транмиссивность) вируса, его называют штаммом [63, 64].

При анализе генома SARS-CoV-2 из жидкостей бронхоальвеолярного лаважа, полученных от пациентов, инфицированных коронавирусом, наблюдались замены цитозина на урацил и аденозина на инозин, которые интерпретированы как сигнатуры ферментов редактирования РНК – APOBEC (apolipoprotein B mRNA editing catalytic polypeptide-like enzyme) и ADAR (adenosine deaminase RNA specific enzyme), соответственно. Редактирование вирусной РНК дезаминазами хозяина является врожденным процессом рестрикции для противодействия вирусной инфекции, однако функциональное значение редактирования РНК вируса SARS-CoV-2 не совсем понятно, в других контекстах редактирование вирусного генома определяет его гибель или подпитывает его эволюцию, так как редактирование РНК напрямую влияет на генетическую информацию, и эффективно редактируемые сайты исчезают. Редактирование аденозин→инозин более эффективно ограничивает распространение вируса, уменьшая количество вирусного потомства. Замены цитозин→урацил, приводящие к стоп-кодонам, чрезмерно представлены в транскриптомных данных, но исчезают в наборе геномных данных. Это также указывает на противовирусную роль этого типа редактирования, хотя и менее эффективного (следы сохраняются в вирусном потомстве и фиксируются во время вирусной адаптации) [65]. Эти ферменты представляют собой сенсоры врожденного иммунитета [66], однако вирусы могут использовать эти механизмы для поддержания инфекционности и реализации своего эволюционного потенциала [65–67]. Относительно низкая эффективность редактирования аденозин→инозин по сравнению с цитозин→урацил приводит к тому, что частота последних у мутантов SARS-CoV-2 достигает 65,2%. Дезаминирование цитозина до урацила катализируют цитидиндезаминазы класса APOBEC, редактирующие мРНК [67]. Таким образом, SARS-CoV-2 представляет собой высокоадаптируемый вирус, который оптимально использует свои способности и способности клетки-хозяина для создания мутаций и эффективно отбирает их в широком диапазоне условий в популяциях человека.

ВОЗ классифицирует варианты SARS-CoV-2 на два типа: варианты, вызывающие обеспокоенность (variants of concern, VOC) по причине их способности к усиленной трансмиссии или уклонению от иммунного ответа, и варианты, представляющие интерес (variants of interest, VOI). Несколько VOC выделились из исходного штамма дикого типа, изолированного в Ухане в декабре 2019 г. VOC обладают повышенной трансмиссивностью, повышенной вирулентностью, устойчивостью к вакцинам и способностью ускользать от иммунного надзора и диагностического обнаружения [68]. Мутации VOC часто локализованы в пределах RBD S-белка, который является мишенью для многих нейтрализующих антител [69]. Следовательно, нейтрализация вирусных VOC антителами может быть серьезно нарушена.

Аминокислотная замена D614G (замена аспарагина в позиции 614 на глицин), возникшая в результате мутации 1841A>G в гене S-белка еще во время первой волны пандемии, была одной из самых ранних обнаруженных модификаций и быстро стала доминирующей во всем мире. Хотя варианты с этой аминокислотной заменой более заразны, нейтрализация реконвалесцентной сывороткой была эффективной [70]. Вариант Alpha (B.1.1.7) впервые обнаружен в сентябре 2020 г. и вскоре стал преобладающим штаммом в Великобритании. Появление варианта Beta (B.1.351) в октябре 2020 г. в Южной Африке привело к второй волне пандемии. Вариант Gamma (P.1/501y.V3) был обнаружен в январе 2021 г. и стал причиной повторного всплеска инфекции в Бразилии, несмотря на большое число ранее инфицированных. Вариант Delta (B.1.617.2), обнаруженный в декабре 2020 г., стал причиной резкого роста числа случаев, вызвавшего вторую волну пандемии в Индии и США. Вариант Omicron (B.1.1.529), обозначенный ВОЗ как VOC, обнаружен в ноябре 2021 г. лабораториями геномного надзора мирового уровня в Южной Африке и быстро распространился в большинстве стран мира. Появление этих вариантов вызывает обеспокоенность, поскольку они влияют на вирулентность вируса, а также на частоту заражения, в том числе повторного, избегая естественного и индуцированного вакцинами иммунитета, поскольку они содержат геномные изменения, которые повышают их приспособленность по сравнению с ранее циркулировавшими штаммами. S-белок SARS-CoV-2 состоит из двух субъединиц, S1 и S2. N-концевая субъединица S1 содержит видоспецифичный RBD, в котором обнаруживается большинство аминокислотных замен, наблюдаемых в циркулирующих вариантах. Сообщалось о многих VOI, которые, по прогнозам, влияют на трансмиссивность, вирулентность и естественно приобретенный или вакцинный иммунитет. К VOI относятся штаммы Epsilon (B.1.427/B.1.429), идентифицированный в Калифорнии, Zeta (P.2) – в Бразилии, Eta (B.1.525) – в Нигерии и Великобритании, Theta (P.3) – на Филиппинах, Iota (B.1.526/B.1.526.1) – в Нью-Йорке, Kappa (B.1.617) и Delta Plus (B.1.617.2.1) – в Индии, Lambda (C.37) – в Перу и Mu (B.1.621) – в Колумбии. Каждый VOC SARS-CoV-2 демонстрирует новые изменения. Четыре основные аминокислотные замены в RBD: замена N501Y в сайте связывания ACE2 является общей для штаммов Alpha, Beta, Gamma и Omicron; замены E484K/Q/A и K417T/N присутствуют у штаммов Beta, Gamma и Omicron; замена L452R уникальна для штамма Delta. VOC Omicron имеет от 26 до 32 аминокислотных замен в S-белке, в том числе несколько общих замен с вариантами Beta и Delta [16]. Риск тяжелых исходов после заражения штаммом Omicron значительно ниже, чем штаммом Delta. Предыдущая инфекция SARS-CoV-2 обеспечивает некоторую защиту от госпитализации и высокую степень защиты от смерти невакцинированных лиц и дополнительную защиту вакцинированных лиц (но только в отношении смертности) [71].

Анализ эпидемиологических данных о реконвалесцентах выявил повышенную способность варианта Omicron уклоняться от иммунитета [72]. Расчетные прогнозы показали, что структурные изменения могут уменьшить его взаимодействие с антителами, но не помогают полностью избежать нейтрализации [73]. Появление высокоинфекционного варианта Omicron значительно увеличило распространенность прорывной инфекции (заражения после вакцинации), но подавляющее большинство Т-клеточных ответов против Omicron сохраняется и, вероятно, способствует ослаблению клинической тяжести [2].

Изучение способности Т-клеточного иммунитета, индуцированного различными вакцинами (мРНК-1273, BNT162b2, Ad26.COV2.S и NVX-CoV2373), перекрестно распознавать ранние варианты SARS-CoV-2 проведено методом AIM с внутриклеточным окрашиванием цитокинов. Ответы Т-клеток на ранние варианты Alpha, Beta и Gamma сохранялись после всех вакцин. В то же время наблюдалось значительное уменьшение количества В-клеток памяти и нейтрализующих антител. Через 6 месяцев после вакцинации ответы Т-клеток памяти CD4 были сохранены на 90% и CD8 на 87% против вариантов Alpha, Beta и Gamma, а против штамма Omicron несколько ниже – CD4 на 84% и CD8 на 85%. Распознавание В-клетками памяти RBD штамма Omicron снижено до 42% по сравнению с другими вариантами. Анализ репертуара Т-клеточных эпитопов определил медиану из 11 и 10 эпитопов из S-белка Omicron, распознаваемых Т-клетками CD4 и CD8, соответственно, с функциональной сохранностью >80%. Влияние эпитопов Omicron на связывание молекулами HLA не отличалось от других вариантов. Эксперименты по идентификации эпитопов показали, что Т-клеточные ответы CD4 и CD8 у вакцинированных доноров были широкими (по числу эпитопов) и в большинстве случаев – на полностью консервативные эпитопы. Эти данные объясняют ограниченное влияние мутаций на ответы Т-клеток на уровне популяции и опровергают модель, согласно которой мутации, накопленные в штамме Omicron, могут быть результатом давления Т-клеточного иммунитета на популяционном уровне [74].

Потенциальная важность вирусной мутации в уклонении от контроля Т-клеток является предметом серьезных дискуссий. Единичные точечные мутации действительно могут отменить функциональные ответы отдельных клонов Т-клеток, но маловероятно, что они полностью отменят иммунный контроль [75]. Мутации S-белка могут привести к потере распознавания Т-клетками эпитопов, рестриктированных распространенными аллелями HLA, такими как A*03:01, A*11:01 и A*01:01 [76]. Распознавание Т-клетками варианта Omicron также, по-видимому, является в целом перекрестно-реактивным, хотя большое количество мутаций в S-белке инактивирует презентацию или распознавание некоторых эпитопов. В настоящее время потенциальные механизмы, с помощью которых белки или РНК вируса могут непосредственно подавлять презентацию антигена, неясны, известно лишь, что ORF8 может подавлять экспрессию белков HLA класса I [77]. Напротив, иммунодоминантный эпитоп N105–113 является консервативным и присутствует в вариантах Delta и Omicron [61].

Т-клеточные ответы развиваются рано и коррелируют с защитой, но относительно ослаблены при тяжелом течении заболевания, отчасти по причине лимфопении. Т-клеточная память включает в себя распознавание около 30 эпитопов у каждого человека. Такая широта распознавания может ограничивать воздействие вирусных мутаций и, вероятно, лежит в основе защиты от тяжелых заболеваний, вызванных вариантами вируса, включая Omicron. Существующие вакцины против SARS-CoV-2 вызывают устойчивый Т-клеточный ответ, способствующий сильной защите от госпитализации или смерти, а новые или гетерологичные схемы терапии имеют потенциал дальнейшего усиления клеточного ответа. Действительно, сравнение ответов SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток CD4 и CD8 на варианты B.1.1.7, B.1.351, P.1 и CAL.20C у реконвалесцентов COVID-19 и у реципиентов вакцины Moderna (мРНК-1273) или Pfizer/BioNTech (BNT162b2) показало, что реактивность против вариантов SARS-CoV-2 аналогична по величине и частоте ответа, то есть проанализированные варианты SARS-CoV-2 почти не нарушают общую реактивность Т-клеток на SARS-CoV-2 [78]. Аналогичнвые результаты получены L. Guo и коллегами. Они проанализировали ответы Т-клеток памяти у пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19. Ответы Т-клеток памяти на исходный штамм не нарушались новыми вариантами. Это исследование предполагает, что перекрестно-реактивные SARS-CoV-2-специфичные Т-клеточные ответы особенно важны для защиты от тяжелого заболевания, вызванного вызывающими озабоченность вариантами, тогда как ответы нейтрализующих антител, по-видимому, со временем снижаются [79].

Связь клеточного и гуморального иммунного ответа на SARS-CoV-2

Адаптивный иммунный ответ является вторым звеном иммунной системы хозяина, которое имеет решающее значение для элиминации вируса. Для праймирования и стимуляции клеточных и гуморальных эффекторных клеток необходимы компоненты врожденной иммунной системы. Реакции интерферонов типа I, продуцируемых Т-лимфоцитами, индуцируют созревание ДК, моноцитов и макрофагов в антигенпрезентирующие клетки (AПК), которые представляют вирусные иммуногенные пептиды в комплексе с молекулами HLA класса II [54]. NK-клетки взаимодействуют с ДК и участвуют в антигенной презентации [13]. AПК активируют дифференцировку наивных Т-лимфоцитов CD4 и CD8, а также Treg посредством связывания TCR. Идентифицирован паттерн антигенного иммунодоминирования у выздоравливающих от COVID-19: девять вирусных белков отвечают за 83% общего ответа Т-лимфоцитов и Т-клеток CD4, восемь вирусных белков отвечают за 81% общего ответа Т-лимфоцитов CD8 [46]. К ним относятся белки S, N и M, а также ряд неструктурных белков. Однако у пациентов с тяжелым течением COVID-19 общее количество AПК и NK уменьшено, что приводит к подавлению антигенпрезентирующего потенциала. Т-клеточная лимфопения, особенно истощение субпопуляции Т-лимфоцитов CD4, и повышенное отношение нейтрофилов к лимфоцитам (индикатор воспаления) коррелируют с тяжестью COVID-19. Это может быть следствием подавления вирусом ответа IFN типа I [80] и неингибируемого цитокинового ответа, приводящего к воспалительной активации врожденных эффекторных клеток, которая негативно влияет на последующую активацию Т-лимфоцитов [81]. Под влиянием фолликулярных Т-хелперов наивные В-лимфоциты пролиферируют и подвергаются соматической гипермутации, чтобы увеличить сродство продуцируемых ими антител в лимфоидном микроокружении зародышевого центра. Субоптимальная дифференцировка фолликулярных Т-хелперов приводит к заметному уменьшению количества зародышевых B-лимфоцитов в лимфатических узлах и селезенке во время острой инфекции COVID-19 [82]. Таким образом, нарушение синергизма между врожденной и адаптивной иммунной системой может привести к худшему исходу [16].

Гуморальный иммунный ответ является основной функцией В-лимфоцитов. Анализ SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток и их роли в прогрессировании заболевания показал, что существует сильная корреляция между количеством вирус-специфичных Т-клеток CD4 и титрами нейтрализующих антител IgG против RBD S-белка SARS-CoV-2 [83]. Во время первичной вирусной инфекции наблюдается широкий разброс клеточных и гуморальных иммунных ответов, при этом некоторые пациенты демонстрируют сбалансированный SARS-CoV-2-специфичный В-клеточный и Т-клеточный иммунитет, тогда как у других наблюдается либо более высокий уровень активации нейтрализующих антител, либо более сильный Т-клеточный ответ на вирус. Пациенты с тяжелыми и продолжительными симптомами демонстрируют крайне несбалансированные клеточные и гуморальные иммунные ответы, в результате чего уровни SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток или антител очень низки [38].

Неспособность HCoV-специфичных антител и клеточных реакций обеспечить стерилизующий иммунитет вызвала опасения, что защитный иммунитет против SARS-CoV-2 будет недолговечным. Информация на текущий момент дает неоднозначную картину. Сравнение уровней Т-клеточной памяти у бессимптомных и симптоматических пациентов с COVID-19 показало, что размеры и качество их пулов Т-клеток памяти сопоставимы, однако пролиферативная способность in vitro Т-клеток памяти CD4 от бессимптомных пациентов значительно ниже. Поскольку величина экспансии Т-клеток памяти CD4 in vitro коррелирует с титрами анти-RBD и анти-N антител IgG, вероятно, продукция антител у бессимптомных лиц ниже, чем у пациентов с симптомами. Это наблюдение согласуется с выводами о быстром распаде антител против SARS-CoV-2 и антител IgG у бессимптомных пациентов [39]. Действительно, как показали Q.X. Long и соавт. [84], гуморальный ответ на SARS-CoV-2 относительно недолог, В-клетки памяти быстро исчезли после первичного заражения. Уровни вирусоспецифичных IgG у лиц, инфицированных SARS-CoV-2, снизились на 70% в течение ранней фазы выздоровления, и значительная часть людей (40% бессимптомных и 12,9% симптоматических пациентов) стали IgG-серонегативными [84]. Эти данные были уточнены в дальнейшем. В костном мозге пациентов, выздоровевших от легкой формы COVID-19, обнаружены покоящиеся долгоживущие плазматические клетки, способные постоянно продуцировать антитела, специфичные к S-белку [85]. G.E. Hartley и соавт. [86] обнаружили, что B-клетки памяти против S- или N-белков SARS-CoV-2 оставались через 8 месяцев после заражения. Оказалось, что B-лимфоциты памяти не распадаются через 6 месяцев, а эволюционируют и могут давать эффективный ответ против вируса при повторном воздействии [87]. Исследуя природу и качество В-клеток памяти через 1,3 и 6,2 месяца после заражения SARS-CoV-2, С. Gaebler и коллеги обнаружили, что титры антител IgM и IgG против RBD S-белка SARS-CoV-2 значительно снижаются за этот период времени, а нейтрализующая активность в плазме снижается в 5 раз. Напротив, количество RBD-специфичных В-клеток памяти остается неизменным через 6,2 месяца после инфицирования. О продолжающейся эволюции гуморального ответа свидетельствует то, что через 6,2 месяца антитела, которые они продуцируют, имеют большую соматическую гипермутацию, устойчивость к мутациям RBD и повышенную эффективность. Авторы пришли к выводу, что ответ В-клеток памяти на SARS-CoV-2 развивается между 1,3 и 6,2 месяца после заражения в соответствии с персистенцией антигена [87].

Между гуморальным и Т-клеточным иммунитетом существует обратная связь. Активированные В-лимфоциты могут секретировать антигены и индуцировать Т-клеточный иммунитет [9]. Т-клеточный иммунитет и перекрестный гуморальный иммунитет (антитела к коронавирусам, вызывающим сезонную простуду, и другим РНК-содержащим вирусам) защищают от COVID-19. Антитела IgG, перекрестно реагирующие с субъединицей S2 белка шипа SARS-CoV-2, обнаружены у некоторых неинфицированных SARS-CoV-2 лиц. Эти антитела обладают способностью нейтрализовать SARS-CoV-2, хотя титр антител может быть недостаточным, чтобы надежно защитить от COVID-19 [88].

Связывающие и нейтрализующие антитела против SARS-CoV-2 демонстрируют увеличенный период полураспада более 200 дней, что предполагает образование долгоживущих плазматических клеток. Персистенция В-клеток S-специфичных IgG-продуцирующих В-клеток памяти в течение длительного времени после выздоровления от COVID-19 является предзнаменованием быстрого гуморального ответа при повторном воздействии вируса или вакцинации [57].

Факторы ответа Т-лимфоцитов CD8 на эпитопы, которые могут влиять на иммунодоминантность

Иммунодоминантность – сложная и широко обсуждаемая тема биологии Т-клеток. Текущая пандемия SARS-CoV-2 дала возможность профилировать адаптивные иммунные ответы и определить молекулярные факторы, способствующие возникновению ответов на иммунодоминантные вирусные эпитопы. Изучение динамики процессинга иммуногенных пептидов из белков S, M, N и ORF SARS-CoV-2, способных активировать Т-клетки CD8, позволило выяснить, как иммунодоминантный эпитоп противодействует вирусным механизмам иммунного ускользания. Один из наиболее иммунодоминантных эпитопов CD8, NP105-SPRWYFYYL-113, обнаружен в нуклеопротеине вируса SARS-CoV-2. Частота этого эпитопа ассоциирована с высокой частотой наивных Т-клеток-предшественников, которые могут распознавать этот эпитоп [29].

Эпитопы CD8 представляют собой пептиды, связанные с молекулами HLA класса I, которые могут вызывать ответ цитотоксических лимфоцитов. Несколько факторов могут влиять на то, являются ли эти эпитопы доминантными или субдоминантными. Уровень экспрессии вирусного белка влияет на количество материала, доступного для антигенного процессинга. Во время процессинга белки расщепляются с образованием 8-11 аминокислотных пептидов. Сродство этих пептидов к молекулам HLA класса I определяет, какие комплексы пептид–HLA экспортируются на поверхность клетки. На клеточной поверхности комплексы пептид–HLA могут взаимодействовать с TCR Т-клетки CD8 для индукции Т-клеточного ответа. Фактическое разнообразие последовательностей TCR в настоящее время неизвестно, последние оценки имеют порядок величины >108. Это высокое разнообразие достигается за счет рекомбинации сегментов V (variable), D (diversity) и J (junction) генов TCR-α и TCR-β. Во время рекомбинации случайно выбираются генные сегменты V и J (TCR-α) или V, D и J (TCR-β) с образованием зрелого гена TCR [89]. Несмотря на большое разнообразие, каждый TCR может распознавать несколько комплексов пептид–HLA, что объясняется огромным разнообразием пептидов инфекционных агентов. Это означает, что одна Т-клетка может отвечать на несколько комплексов пептид–HLA, но сила этого взаимодействия будет различаться для разных комплексов, тем самым потенциально генерируя иммунодоминантные и субдоминантные ответы для разных молекул HLA.

Количество комплексов пептид–HLA на поверхности АПК также может влиять на активацию Т-клеток, поскольку чем больше комплексов, тем выше вероятность встречи и взаимодействия с Т-клеткой CD8. Антигенная нагрузка на поверхности клетки является результатом действия многих факторов, включая экспрессию белка, содержащего антиген, количество высокоаффинных пептидов, объем необходимого процессинга и стабильность пептида [33]. Большинство идентифицированных эпитопов CD8 происходят из нуклеопротеина (NP) вируса SARS-CoV-2, который является наиболее экспрессируемым белком в первые дни после инфицирования клеток. Его РНК-транскрипт дает самую высокую плотность рибосом, что указывает на максимальную скорость трансляции после инфекции. Размер гена и его белкового продукта влияет на количество эпитопов, которые он может генерировать. Например, в гене ORF1 (open reading frame) вируса SARS-CoV-2 идентифицировано наибольшее количество эпитопов, пропорционально размеру гена, составляющего 70% вирусного генома и кодирующего 16 неструктурных белков [90].

Протеасома является первой мишенью в пути презентации и процессинга антигена, которую вирусы используют, чтобы избежать активации цитотоксических лимфоцитов. Протеасома – это мультисубъединичный цитозольный механизм, деградирующий внутриклеточные белки. Мутации SARS-CoV-2 могут изменить образование эпитопа через изменения протеасомального расщепления, тем самым избегая T-клеточных ответов. После протеасомальной деградации белка пептиды высвобождаются в цитозоль, где они могут подвергаться дальнейшему процессингу цитозольными пептидазами. Основной аминопептидазой, ответственной за урезание N-конца пептидных предшественников, является высокополиморфный белок ERAP1 (endoplasmic reticulum aminopeptidase 1). Десять гаплотипов, составляющих 99% естественной изменчивости ERAP1 в популяции, различаются по эффективности генерации эпитопов и могут влиять общий уровень экспрессии ERAP1 в клетках, на предпочтения в отношении определенных аминокислот и скорость, с которой ERAP1 обрезает аминокислоты, – всё это может приводить к различиям в генерации эпитопов. В контексте SARS-CoV-2 аминопептидазы ERAP важны для генерации пептидов из 8–11 аминокислот из 15 предшественников [91].

После связывания пептида с высокой аффинностью комплекс пептид–HLA экспортируется на поверхность клетки. Стабильность этих комплексов на клеточной поверхности может влиять на последующий Т-клеточный ответ, поскольку комплексы с низкой стабильностью (коротким периодом полужизни) присутствуют на клеточной поверхности недостаточно долго для установления Т-клеточного ответа. Для иммунодоминантного ответа надо, чтобы комплексы пептид–HLA с высокоаффинным пептидом были высокостабильными и оставались на поверхности клетки в течение длительного времени [91].

В большинстве исследований, идентифицирующих эпитопы SARS-CoV-2, идентифицирован сильный эпитоп NР105–113, который связывается с HLA-B*07, распространенным аллелем в европеоидной популяции. В исследованиях по выявлению эпитопов SARS-CoV-2 следует учитывать этническую и популяционную принадлежность по причине различной распространенности антигенов системы HLA в разных популяциях. На этой стадии процессинга и презентации антигена продемонстрирована вирусная иммуноэвазия (уклонение от иммунного надзора). В качестве стратегии иммуноэвазии вирусы могут подавлять появление комплексов пептид–HLA на поверхности клетки разными способами. При заражении SARS-CoV-2 белок, кодируемый геном ORF8, предположительно направляет комплекс пептид–HLA на лизосомную деградацию посредством аутофагии [77]. Стабильность и период полужизни комплексов пептид–HLA на клеточной поверхности фактически являются лучшими детерминантами иммуногенности, влияющими на антигенную нагрузку и ответ Т-клеток CD8. Связывание эпитопа SARS-CoV-2 N105–113 с HLA-B*07 является высокотермостабильным (≥60°C), что способствует иммунодоминантности этого эпитопа [92].

Несмотря на доминирующий ответ на эпитоп NР105–113, не удалось идентифицировать общие последовательности TCR ни у пациентов с SARS-CoV-2, ни у доноров до пандемии, распознающих этот эпитоп. Это означает, что данный эпитоп в комплексе с HLA-B*07:02 может эффективно распознаваться несколькими TCR. Напротив, несколько TCR идентифицированы для субдоминантного эпитопа S269, который связывается с HLA-A*02:01, потенциально показывая отсутствие пластичности TCR [29]. Это говорит о том, что в случае инфекции SARS-CoV-2 разнообразие TCR может усиливать иммунодоминантные ответы.

Важно понять роль, которую факторы, влияющие на иммунодоминантность, играют в этой вирусной инфекции, и установить функциональную корреляцию иммунодоминантных ответов Т-клеток с исходами заболевания. Важно также выяснить, будут ли изменяться паттерны иммунодоминирования с течением времени.

Т-клеточные ответы у реципиентов вакцины против COVID-19. Сходные траектории иммунных реакций, вызванных инфекцией SARS-CoV-2 и вакцинацией против COVID-19

Против SARS-CoV-2 разработан широкий спектр вакцин, и многие из них демонстрируют очень высокий уровень защиты с особенно заметной эффективностью в отношении тяжелого течения заболевания и смерти. Большинство вакцин против COVID-19, таких как основанные на мРНК Pfizer-BioNTech (BNT162b2) и Moderna (mRNA-1273), белковые (Novavax — NVX-CoV2373) и вирусные векторные (Johnson & Johnson Janssen — Ad26.COV2.S, Oxford-AstraZeneca — AZD1222/ChAdOx1, Sputnik V — Gam-COVID-Vac-rAd26/rAd5) в первую очередь нацелены на S-белок, в то время как традиционные инактивированные вакцины (Sinopharm — BBIBP-CorV, Sinovac — CoronaVac, Covaxin — BBV152) нацелены на весь вирус [16]. Вакцина Sputnik V (Gam-COVID-Vac-rAd26/rAd5) на основе вирусного вектора, в которой используется двухдозовый режим прайм-буст, индуцировала сильные S-специфичные клеточные и гуморальные реакции во время испытаний III фазы [93].

Для оптимизации эффективности вакцин важно точно определить детерминанты клеточного Т-клеточного ответа в контексте вакциноопосредованной иммунной защиты. Учитывая, что вакцины против SARS-CoV-2 начали массово применять всего несколько месяцев назад, описания вакциноиндуцированных SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток сосредоточены, в основном, на острых реакциях и реакциях ранней фазы памяти. Реципиенты вакцин Pfizer (BNT162b2) и Moderna (мРНК-1273) генерируют S-специфичные Т-клетки CD4, которые распознают несколько пептидных эпитопов из S-белка SARS-CoV-2 дикого типа, а также некоторые эпитопы, измененные в вариантах B.1.1.7 и B.1.351 [75]. Эти мРНК-вакцины также, по-видимому, усиливают ответы Т-клеток CD4 на S-белок эндемического вируса HCoV-NL63. Используя мультимеры пептид–HLA для отслеживания индуцированных вакциной BNT162b2 S-специфичных Т-клеток CD4 и CD8, U. Sahin и соавт. обнаружили эффекторные Т-клетки памяти, которые вырабатывали преимущественно IFN-γ (Т-клетки CD8) или IFN-γ+ IL-2+ (Т-клетки CD4) [94]. Способность SARS-CoV-2 адаптироваться к среде организма хозяина и довольно быстро эволюционировать стала проблемой для вакцинологов. Требуется разработка вакцин, нацеленных на более консервативные вирусные детерминанты (например, нуклеопротеин), где мутации могут сильно нарушить репликацию вируса [1].

Клинический эффект (в предотвращении заболевания) наблюдается в течение 11 дней после первой вакцинации [95], и в этот ранний период можно увидеть устойчивый ответ Т-клеток CD8  [96]. Ответы Т-клеток необходимы для выработки высокоаффинных антител, а двойная вакцинация Pfizer-BioNTech (BNT162b2) приводит к надежной индукции вирус-специфичных Т-клеток CD4  c профилем Th1 [94], которые обычно обнаруживаются на 8-й день после праймирования, достигают пика вскоре после буст-вакцинации, а через 4 месяца падают до уровня перед буст-иммунизацией [97].

Ответы Т-клеток после двойной вакцинации по величине подобны ответам после естественного заражения, но ключевой вопрос касается их долговечности. Проблема состоит в ослаблении гуморального ответа на вакцинацию. Предполагается, что клеточный иммунитет останется достаточно сильным, так как вакцинация индуцирует субпопуляции Т-стволовых клеток памяти. Одной из характерных особенностей вакцин против SARS-CoV-2 является их способность защищать от тяжелых форм заболевания, которая позволяет предположить, что клеточные ответы обеспечивают контроль над серьезным повреждением тканей, несмотря на ограниченную способность антител предотвращать первичную инфекцию. Хотя многие вирусные VOC могут ускользать от гуморального иммунитета, клеточные реакции, индуцированные вакцинами, демонстрируют сильную перекрестную защиту против них. Индуцированный вакциной клеточный ответ заметно усилен у доноров с предшествующей естественной инфекцией и обычно достигает пика после одной дозы вакцины [98]. Кроме того, способность различных схем вакцинации вызывать оптимальные клеточные ответы и то, как они будут способствовать защите от новых вариантов вируса, таких как Omicron, являются критически важными вопросами для борьбы с пандемией. Omicron имеет в два раза больше мутаций, чем Delta, что снизило эффективность существующих вакцин и лечения моноклональными антителами. Бустерная вакцинация мРНК-вакцинами обеспечивает защиту более чем на 70% от госпитализации и смерти при прорывной омикронных инфекций [71]. Однако эффективность бустерной вакцинации против инфекции и симптоматического заболевания со временем снижается, при этом вариант Omicron демонстрирует частичное ускользание от иммунного ответа [99].

Ни одна вакцина не эффективна на 100%. Идеальная вакцина должна вызывать иммунный ответ, который должным образом задействует несколько компонентов иммунной системы. Учитывая, что ответ нейтрализующих антител сведет к минимуму, но не полностью предотвратит инфекцию, для избавления от патогена Т-клеточное звено иммунитета должно развернуть клоны, нацеленные на несколько вирусных антигенных детерминант. Такой скоординированный Т-клеточный ответ важен для оптимизации защиты хозяина от патогена напрямую (путем оказания помощи В-клеткам в создании нейтрализующих антител), а также от потенциальной иммунопатологии, опосредованной перекрестно-реактивными Т-клетками памяти. Например, субоптимальный ответ нейтрализующих антител может привести к неадекватному клиренсу вируса после вторичной инфекции, чрезмерному вторичному Т-клеточному ответу и иммунопатологии у людей, предрасположенных к гипервоспалительным реакциям [1].

Сходство иммунных реакций, вызванных инфекцией SARS-CoV-2 и вакцинацией против COVID-19, убедительно демонстрируют результаты клинических исследований вакцины BNT162b2 [94, 100]. Вакцина BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) широко используется во всем мире и эффективно предотвращает инфекцию SARS-CoV-2, а также развитие тяжелых симптомов после инфекции [101]. Сравнение иммунного ответа у пациентов с COVID-19 с ответом на вакцинацию показало, что иммунный ответ после первой дозы вакцины BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) (с 0 по 21 день) в значительной степени отражает траекторию иммунного ответа после заражения SARS-CoV-2, и определило иммунологические биомаркеры, общие у лиц, получающих вакцину, и пациентов с COVID-19, включая ранние иммунные сигнатуры (RIG-I, IFN-γ, CXCL10, MCP1, MCP2, MCP3), ассоциированные с прогрессированием заболевания, контролем распространения вируса в организме и SARS-CoV-2-специфичным ответом Т-клеток и антител. Ранние белки (IFN-γ, MCP1, CXCL11, MCP2, CXCL10) в наборе данных об инфекции SARS-CoV-2 и транскрипционная сигнатура IFN активируются в течение первых 7 дней после вакцинации. Поздние иммунные маркеры (SLAMF1, TNFRSF9, CCL3, CCL4, TGFα, TNFSF14) и транскрипционные модули, связанные с В-клетками, активируются позднее и демонстрируют самые высокие уровни через 21 день после вакцинации. Ответ на вторую дозу вакцины (с 22-го по 28-й день) характеризуется быстрой активацией как ранних, так и поздних иммунных показателей. Интересно, что три белка (TRAIL, CXCL1 и CXCL6), уровень активности которых значительно повышается у пациентов с COVID-19, не индуцируются второй дозой вакцины. Белки CXCL1 и CXCL6 регулируют рекрутирование нейтрофилов, а белок TRAIL (TNF-related apoptosis-inducing ligand) – апоптоз во время воспаления. Их отсутствие означает отсутствие ответа нейтрофилов на вторую дозу вакцины. Белки, ассоциированные с Т-клетками (CXCL9 и CXCL10) и антителами (INF-γ, MCP1, L10, PDL1, CXCL10, ADA и CXCL11) после инфекции, ассоциированы также с Т-клетками и антителами после вакцинации. Эти результаты предполагают, что биомаркеры плазмы могут быть полезными коррелятами защитного иммунитета как после естественной инфекции, так и после вакцинации [50].

Адоптивная трансферная терапия с использованием SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток

Появились сообщения, демонстрирующие потенциальную полезность адоптивной иммунотерапии (иммунотерапии активированными лимфоцитами из периферической крови пациента) с использованием размноженных ex-vivo SARS-CoV-2-специфичных Т-клеток [102–104]. Клинические испытания продемонстрировали безопасность адоптивного переноса очищенных Т-клеток CD45RA доноров, выздоравливающих от COVID-19, частично HLA-совместимым реципиентам с диагнозом COVID-19 средней и тяжелой степени тяжести [105]. Учитывая, что пациентов с тяжелым течением COVID-19 часто лечат иммунодепрессантами, Т-клеткам придают устойчивость к глюкокортикоидам путем инактивации гена глюкокортикоидного рецептора (NR3C1) ex vivo с помощью методов редактирования генов CRISPR-Cas9 [103]. Для подавления SARS-CoV-2-ассоциированного гипервоспаления у пациентов с дисбалансом в соотношении Treg)/Th17 применяют иммунотерапию с использованием Treg [106, 107].

Заключение

Большинство исследований индивидуального риска заражения сосредоточены на величине S-специфичного гуморального ответа или титра нейтрализующих антител [108]. Гораздо меньше внимания уделялось величине и функциональному профилю клеточного иммунного ответа из-за большой сложности и стоимости его измерения. Пандемия увеличила проблемы со здоровьем у людей с ослабленной иммунной системой. Хотя антитела и Т-клеточные ответы на SARS-CoV-2 обнаруживаются и у пациентов в состоянии иммуносупрессии, длительность этих реакций не соответствует таковой у пациентов с COVID-19, здоровых в других отношениях. В некоторых случаях даже четыре дозы вакцины против SARS-CoV-2 не вызывают стойкого защитного иммунитета [109]. Идентификация эффективных коррелятов иммунного ответа требует исследования больших групп населения, чтобы установить корреляцию как с бессимптомной, так и с симптоматической инфекцией, и определить взаимосвязь между гуморальным и клеточным иммунитетом в долгосрочной защите. Людям, у которых развился низкий Т-клеточный ответ после вакцинации, могут помочь оптимизированные вакцины, которые содержат высокоиммуногенные пептидные эпитопы [110]. Т-клеточный ответ является критически важным компонентом иммунной защиты от SARS-CoV-2, необходимым для элиминации вируса, способным предотвращать инфекцию без сероконверсии, обеспечивать надежную иммунную память и опосредовать распознавание вирусных вариантов. SARS-CoV-2-специфичные Т-клетки выявляются после вакцинации, где они могут обеспечить защиту от тяжелого течения инфекции и смерти. То, что в настоящее время известно об иммунном ответе на SARS-CoV-2, – вероятно, лишь вершина айсберга, и в дальнейшем нам придется сосуществовать с этим вирусом. Одним из наследий текущей пандемии станет импульс для разработки методов клеточной иммунологии человека, так как Т-клеточный иммунитет играет центральную роль в контроле инфекции SARS-CoV-2, и его значение до сих пор было относительно недооценено. Настало время изучить и использовать Т-клеточный иммунитет, чтобы раскрыть всё его значение во многих других областях медицины.

×

About the authors

Aleksandr S. Golota

St. Petersburg City Hospital No 40 of Kurortny District

Author for correspondence.
Email: golotaa@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0002-5632-3963

кандидат медицинских наук, доцент, начальник клинико-исследовательского сектора организационно-методического отдела по медицинской реабилитации

Russian Federation

References

  1. Литература
  2. Khanolkar A. Elucidating T cell and B cell responses to SARS-CoV-2 in humans: gaining insights into protective immunity and immunopathology. Cells. 2021 Dec 27;11(1):67. https://doi.org/10.3390/cells11010067.
  3. Moss P. The T cell immune response against SARS-CoV-2. Nat Immunol. 2022 Feb;23(2):186-193. https://doi.org/10.1038/s41590-021-01122-w.
  4. Le Bert N, Tan AT, Kunasegaran K, et al. SARS-CoV-2-specific T cell immunity in cases of COVID-19 and SARS, and uninfected controls. Nature. 2020;584:457–462. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2550-z.
  5. Zeng C, Evans JP, King T, et al. SARS-CoV-2 spreads through cell-to-cell transmission. Proc Natl Acad Sci U S A. 2022 Jan 4;119(1):e2111400119. https://doi.org/10.1073/pnas.2111400119.
  6. da Silva AR, Pallikkuth S, Williams E, et al. Differential T-Cell reactivity to endemic coronaviruses and SARS-CoV-2 in community and health care workers. J Infect Dis. 2021 Jul 2;224(1):70–80. https://doi.org/10.1093/infdis/jiab176.
  7. Bergamaschi L, Mescia F, Turner L, et al. Longitudinal analysis reveals that delayed bystander CD8+ T cell activation and early immune pathology distinguish severe COVID-19 from mild disease. Immunity. 2021 Jun 8;54(6):1257–1275. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2021.05.010.
  8. Lucas C, Klein J, Sundaram ME, et al. Delayed production of neutralizing antibodies correlates with fatal COVID-19. Nat Med. 2021 Jul;27(7):1178–1186. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01355-0.
  9. Swadling L, O Diniz M, Schmidt NM, et al. Pre-existing polymerase-specific T cells expand in abortive seronegative SARS-CoV-2. Nature. 2022 Jan;601(7891):110–117. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04186-8.
  10. Liu G, Jiang X, Zeng X, et al. Analysis of lymphocyte subpopulations and cytokines in COVID-19-associated pneumonia and community-acquired pneumonia. J Immunol Res. 2021 Jun 9;2021:6657894. https://doi.org/10.1155/2021/6657894.
  11. Venet F, Gossez M, Bidar F, et al. T cell response against SARS-CoV-2 persists after one year in patients surviving severe COVID-19. EBioMedicine. 2022 Mar 26;78:103967. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2022.103967.
  12. Le Bert N, Clapham HE, Tan AT, et al. Highly functional virus-specific cellular immune response in asymptomatic SARS-CoV-2 infection. J Exp Med. 2021 May 3;218(5):e20202617. https://doi.org/10.1084/jem.20202617.
  13. Schultze JL, Aschenbrenner AC. COVID-19 and the human innate immune system. Cell. 2021 Apr 1;18-4(7):1671–1692. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.02.029.
  14. Bao C, Tao X, Cui W, et al. Natural killer cells associated with SARS-CoV-2 viral RNA shedding, antibody response and mortality in COVID-19 patients. Exp Hematol Oncol. 2021 Jan 27;10(1):5. https://doi.org/10.1186/s40164-021-00199-1.
  15. Yu KK, Fischinger S, Smith MT, et al. Comorbid illnesses are associated with altered adaptive immune responses to SARS-CoV-2. JCI Insight. 2021 Mar 22;6(6):e146242. https://doi.org/10.1172/jci.insight.146242.
  16. King C, Sprent J. Dual nature of type I interferons in SARS-CoV-2-induced inflammation. Trends Immunol. 2021 Apr;42(4):312-322. https://doi.org/10.1016/j.it.2021.02.003.
  17. Priyal M, Barmania F, Mellet J, et al. SARS-CoV-2 Variants, Vaccines, and Host Immunity. Front Immunol. 2022 Jan 3;12:809244. https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.809244.
  18. Carissimo G, Xu W, Kwok I, et al. Whole blood immunophenotyping uncovers immature neutrophil-to-VD2 T-cell ratio as an early marker for severe COVID-19. Nat. Commun. 2020 Oct;11(1):1–12. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19080-6.
  19. Remy KE, Mazer M, Striker DA, et al. Severe immunosuppression and not a cytokine storm characterizes COVID-19 infections. JCI Insight. 2020 Sep 3;5(17):e140329. https://doi.org/10.1172/jci.insight.140329.
  20. Peng Y, Mentzer AJ, Liu G, et al. Broad and strong memory CD4 + and CD8 + T cells induced by SARS-CoV-2 in UK convalescent individuals following COVID-19. Nat Immunol. 2020 Nov;21(11):1336–1345. https://doi.org/10.1038/s41590-020-0782-6.
  21. Mathew D, Giles JR, Baxter AE, et al. Deep immune profiling of COVID-19 patients reveals distinct immunotypes with therapeutic implications.Science. 2020 Sep 4;369(6508):eabc8511. https://doi.org/10.1126/science.abc8511.
  22. Laing AG, Lorenc A, Del Molino Del Barrio I, et al. A dynamic COVID-19 immune signature includes associations with poor prognosis. Nat Med. 2020 Oct;26(10):1623–1635. https://doi.org/10.1038/s41591-020-1038-6.
  23. Rodriguez L, Pekkarinen PT, Lakshmikanth T, et al. Systems-level immunomonitoring from acute to recovery phase of severe COVID-19. Cell Rep Med. 2020 Aug 25;1(5):100078. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2020.100078.
  24. Blanchard-Rohner G, Didierlaurent A, Tilmanne A, et al. Pediatric COVID-19: immunopathogenesis, transmission and prevention. Vaccines (Basel). 2021 Sep 8;9(9):1002. https://doi.org/10.3390/vaccines9091002.
  25. Garibaldi BT, Fiksel J, Muschelli J, et al. Patient trajectories among persons hospitalized for COVID-19: a cohort study. Ann Intern Med. 2021 Jan;174(1):33–41. https://doi.org/10.7326/M20-3905.
  26. Takahashi T1, Ellingson MK, Wong P, et al. Sex differences in immune responses that underlie COVID-19 disease outcomes. Nature. 2020 Dec;588(7837):315–320. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2700-3.
  27. Grifoni A, Sidney J, Vita R, et al. SARS-CoV-2 human T cell epitopes: Adaptive immune response against COVID-19. Cell Host Microbe. 2021 Jul 14;29(7):1076–1092. https://doi.org/10.1016/j.chom.2021.05.010.
  28. Braun, J. Loyal L, Frentsch M, et al. SARS-CoV-2-reactive T cells in healthy donors and patients with COVID-19. Nature. 2020 Nov;587(7833):270–274. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2598-9.
  29. Sekine T, Perez-Potti A, Rivera-Ballesteros O, et al. Robust T Cell Immunity in Convalescent Individuals with Asymptomatic or Mild COVID-19. Cell. 2020 Oct 1;183(1):158–168. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.08.017.
  30. Nguyen THO, Rowntree LC, Petersen J, et al. CD8(+) T cells specific for an immunodominant SARS-CoV-2 nucleocapsid epitope display high naive precursor frequency and TCR promiscuity. Immunity. 2021 May 11;54(5):1066–1082. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2021.04.009.
  31. Notarbartolo S, Ranzani V, Bandera A, et al. Integrated longitudinal immunophenotypic, transcriptional and repertoire analyses delineate immune responses in COVID-19 patients. Sci Immunol. 2021 Aug 10;6(62):eabg5021. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abg5021.
  32. Habel JR, Nguyen THO, van de Sandt CE, et al. Suboptimal SARS-CoV-2-specific CD8+ T cell response associated with the prominent HLA-A*02:01 phenotype. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020 Sep 29;117(39):24384–24391. https://doi.org/10.1073/pnas.2015486117.
  33. Campbell KM, Steiner G, Wells DK, Ribas A, Kalbasi A. Prioritization of SARS-CoV-2 epitopes using a pan-HLA and global population inference approach. bioRxiv. 2020. preprint. https://doi.org/10.1101/2020.03.30.016931
  34. Weingarten-Gabbay S, Klaeger S, Sarkizova S, et al. Profiling SARS-CoV-2 HLA-I peptidome reveals T cell epitopes from out-of-frame ORFs. Cell. 2021 Jul 22;184(15):3962–3980. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.05.046.
  35. Kusnadi A, Ramírez-Suástegui C, Fajardo V, et al. Severely ill COVID-19 patients display impaired exhaustion features in SARS-CoV-2-reactive CD8+ T cells. Sci Immunol. 2021 Jan 21;6(55):eabe4782. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abe4782.
  36. Rydyznski-Moderbacher C, Ramirez SI, Dan JM, et al. Antigen-specific adaptive immunity to SARS-CoV-2 in acute COVID-19 and associations with age and disease severity. Cell. 2020 Nov 12;183(4):996-1012.e19. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.038.
  37. Hadjadj J, Yatim N, Barnabei L, et al. Impaired type I interferon activity and inflammatory responses in severe COVID-19 patients. Science. 2020 Aug 7;369(6504):718-724. https://doi.org/10.1126/science.abc6027.
  38. Dan JM, Mateus J, Kato Y, et al. Immunological memory to SARS-CoV-2 assessed for up to 8 months after infection. Science. 2021 Feb 5;371(6529):eabf4063. https://doi.org/10.1126/science.abf4063.
  39. Wang Z, Yang X, Zhong J, et al. Exposure to SARS-CoV-2 generates T-cell memory in the absence of a detectable viral infection. Nat Commun. 2021 Mar 19;12(1):1724. https://doi.org/10.1038/s41467-021-22036-z.
  40. Choe PG, Kang CK, Suh HJ, et al. Waning antibody responses in asymptomatic and symptomatic SARS-CoV-2 infection. Emerging Infect Dis. 2021 Jan;27(1):327–329. https://doi.org/10.3201/eid2701.203515.
  41. Mateus J, Grifoni A, Tarke A, et al. Selective and cross-reactive SARS-CoV-2 T cell epitopes in unexposed humans. Science. 2020 Oct 2;370(6512):89–94. https://doi.org/10.1126/science.abd3871.
  42. Sette A, Crotty S. Pre-existing immunity to SARS-CoV-2: the knowns and unknowns. Nat Rev Immunol. 2020 Aug;20(8):457–458. https://doi.org/10.1038/s41577-020-0389-z.
  43. Poon MML, Rybkina K, Kato Y, et al. SARS-CoV-2 infection generates tissue-localized immunological memory in humans. Sci Immunol. 2021 Nov 19;6(65):eabl9105. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abl9105.
  44. Szabo PA, Dogra P, Gray JI, et al. Longitudinal profiling of respiratory and systemic immune responses reveals myeloid cell-driven lung inflammation in severe COVID-19. Immunity. 2021 Apr 13;54(4):797–814.e6. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2021.03.005.
  45. Zhao Y, Kilian C, Turner JE, et al. Clonal expansion and activation of tissue-resident memory-like Th17 cells expressing GM-CSF in the lungs of severe COVID-19 patients. Sci Immunol. 2021 Feb 23;6(56):eabf6692. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abf6692.
  46. Rha MS, Jeong HW, Ko JH, et al. PD-1-Expressing SARS-CoV-2-specific CD8 + T cells are not exhausted, but functional in patients with COVID-19. Immunity. 2021 Jan 12;54(1):44–52. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2020.12.002.
  47. Tarke A, Sidney J, Kidd CK, et al. Comprehensive analysis of T cell immunodominance and immunoprevalence of SARS-CoV-2 epitopes in COVID-19 cases. Cell Rep Med. 2021 Feb 16;2(2):100204. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100204.
  48. Boppana S, Qin K, Files JK, et al. SARS-CoV-2-specific circulating T follicular helper cells correlate with neutralizing antibodies and increase during early convalescence. PLoS Pathog. 2021 Jul 16;17(7):e1009761. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1009761.
  49. Verhagen J, van der Meijden ED, Lang V, et al. Human CD4 + T cells specific for dominant epitopes of SARS-CoV-2 Spike and Nucleocapsid proteins with therapeutic potential. Clin Exp Immunol. 2021 Sep;205(3):363--378. https://doi.org/10.1111/cei.13627.
  50. Nagler A, Kalaora S, Barbolin C, et al. Identification of presented SARS-CoV-2 HLA class I and HLA class II peptides using HLA peptidomics. Cell Rep. 2021 Jun 29;35(13):109305. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109305.
  51. Hu Zi, van der Ploeg K, Chakraborty S, et al. Early immune responses have long-term associations with clinical, virologic, and immunologic outcomes in patients with COVID-19. Res Sq. 2022 Feb 2;rs.3.rs-847082. Preprint. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-847082/v1.
  52. Yamada T, Sato S, Sotoyama Y, et al. RIG-I triggers a signaling-abortive anti-SARS-CoV-2 defense in human lung cells. Nat Immunol. 2021 Jul;22(7):820--828. https://doi.org/10.1038/s41590-021-00942-0.
  53. Pairo-Castineira E, Clohisey S, Klaric L, et al. Genetic mechanisms of critical illness in COVID-19. Nature. 2021 Mar;591(7848):92–98. https://doi.org/10.1038/s41586-020-03065-y.
  54. Adamo S, Michler J, Zurbuchen Y, et al. Signature of long-lived memory CD8+ T cells in acute SARS-CoV-2 infection. Nature. 2022 Feb;602(7895):148-155. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04280-x.
  55. Kalfaoglu B, Almeida-Santos J, Tye CA, Satou Y. T-cell dysregulation in COVID-19. Biochem Biophys Res Commun. 2021 Jan 29;538:204–210. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2020.10.079.
  56. Sette A, Crotty S. Adaptive immunity to SARS-CoV-2 and COVID-19. Cell. 2021 Feb 18;184(4):861–880. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.01.007.
  57. Bilich T, Nelde A, Heitmann JS, et al. T cell and antibody kinetics delineate SARS-CoV-2 peptides mediating long-term immune responses in COVID-19 convalescent individuals. Sci Transl Med. 2021 Apr 21;13(590):eabf7517. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.abf7517.
  58. Cohen KW, Linderman S, Moodie Z, et al. Longitudinal analysis shows durable and broad immune memory after SARS-CoV-2 infection with persisting antibody responses and memory B and T cells. Cell Rep Med. 2021 Jul 20; 2(7): 100354. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100354.
  59. Jung JH, Rha MS, Sa M, Choi HK, et al. SARS-CoV-2-specific T cell memory is sustained in COVID-19 convalescent patients for 10 months with successful development of stem cell-like memory T cells. Nat Commun. 2021 Jun 30;12(1):4043. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24377-1.
  60. Laurén I, Havervall S, Ng H, et al. Long-term SARS-CoV-2-specific and cross-reactive cellular immune responses correlate with humoral responses, disease severity, and symptomatology. Immun Inflamm Dis. 2022 Apr;10(4):e595. https://doi.org/10.1002/iid3.595.
  61. Sagar M, Reifler K, Rossi M, et al. Recent endemic coronavirus infection is associated with less-severe COVID-19. J Clin Invest. 2021 Jan 4;131(1):e143380. https://doi.org/10.1172/JCI143380.
  62. Peng Y, Felce SL, Dong D, et al. An immunodominant NP 105-113-B*07:02 cytotoxic T cell response controls viral replication and is associated with less severe COVID-19 disease. Nat Immunol. 2022 Jan;23(1):50–61. https://doi.org/10.1038/s41590-021-01084-z.
  63. Ng KW, Faulkner N, Cornish GH, et al. Preexisting and de novo humoral immunity to SARS-CoV-2 in humans. Science. 2020 Dec 11;370(6522):1339–1343. https://doi.org/10.1126/science.abe1107.
  64. Lauring AS, Hodcroft EB. Genetic Variants of SARS-CoV-2-What Do They Mean? JAMA. 2021 Feb 9;325(6):529–531. https://doi.org/10.1001/jama.2020.27124. 44
  65. Moeller NH, Shi K, Demir Ö, et al. Structure and dynamics of SARS-CoV-2 proofreading exoribonuclease ExoN. bioRxiv 2021;2021.04.02.438274. https://doi.org/10.1101/2021.04.02.438274.
  66. Di Giorgio S, Martignano F, Torcia MG, Mattiuz G, Conticello SG. Evidence for host-dependent RNA editing in the transcriptome of SARS-CoV-2. Sci Adv. 2020;6(25):eabb5813. https://doi.org/10.1126/sciadv.abb5813.
  67. Mourier T, Sadykov M, Carr MJ, et al. Host-directed editing of the SARS-CoV-2 genome. Biochem Biophys Res Commun. 2021 Jan 29;538:35–39. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2020.10.092.
  68. Weber S, Ramirez CM, Weiser B, et al. SARS-CoV-2 worldwide replication drives rapid rise and selection of mutations across the viral genome. EMBO Mol Med. 2021;13(6):e14062. https://doi.org/10.15252/emmm.202114062.
  69. SARS-CoV-2 variants of concern as of 7 April 2022. European Centre for Disease Prevention and Control. https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19/variants-concern.
  70. Liu C, Ginn HM, Dejnirattisai W, Supasa P, et al. Reduced neutralization of SARS-CoV-2 B.1.617 by vaccine and convalescent serum. Cell. 2021 Aug 5;184(16):4220–4236. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.06.020.
  71. Legros V, Denolly S, Vogrig M, et al. A longitudinal study of SARS-CoV-2-infected patients reveals a high correlation between neutralizing antibodies and COVID-19 severity. Cell Mol Immunol. 2021 Feb;18(2):318–327. https://doi.org/10.1038/s41423-020-00588-2.
  72. Nyberg T, Ferguson NM, Nash SG, et al. Comparative analysis of the risks of hospitalisation and death associated with SARS-CoV-2 omicron (B.1.1.529) and delta (B.1.617.2) variants in England: a cohort study. Lancet. 2022 Mar 16;399(10332):1303–1312. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00462-7.
  73. Pulliam JRC, van Schalkwyk C, Govender N, et al. Increased risk of SARS-CoV-2 reinfection associated with emergence of the Omicron variant in South Africa. medRxiv. 2021; 2021.11.11.21266068. https://doi.org/10.1101/2021.11.11.21266068.
  74. Ford CT, Jacob Machado D, Janies DA. Predictions of the SARS-CoV-2 Omicron variant (B.1.1.529) spike protein receptor-binding domain structure and neutralizing antibody interactions. bioRxiv. 2021;2021.12.03.471024. https://doi.org/10.1101/2021.12.03.471024.
  75. Tarke A, Coelho CH, Zhang Z, et al. SARS-CoV-2 vaccination induces immunological T cell memory able to cross-recognize variants from Alpha to Omicron. Cell. 2022 Mar 3;185(5):847–859.e11. https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.01.015.
  76. Woldemeskel BA, Garliss CC, Joel N Blankson. SARS-CoV-2 mRNA vaccines induce broad CD4+ T cell responses that recognize SARS-CoV-2 variants and HCoV-NL63. J Clin Invest. 2021 May 17;131(10):e149335. https://doi.org/10.1172/JCI149335.
  77. de Silva TI, Liu G, Lindsey BB, et al. The impact of viral mutations on recognition by SARS-CoV-2 specific T-cells. iScience. 2021 Nov 19;24(11):103353. https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.103353.
  78. Zhang Y, Chen Y, Li Y, et al. The ORF8 protein of SARS-CoV-2 mediates immune evasion through down-regulating MHC-Ι. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021 Jun 8;118(23):e2024202118. https://doi.org/10.1073/pnas.2024202118.
  79. Tarke A, Sidney J, Methot N, et al. Impact of SARS-CoV-2 variants on the total CD4 + and CD8 + T cell reactivity in infected or vaccinated individuals. Cell Rep Med. 2021 Jul 20;2(7):100355. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100355.
  80. Guo L, Wang G, Wang Y, et al. SARS-CoV-2-specific antibody and T-cell responses 1 year after infection in people recovered from COVID-19: a longitudinal cohort study. Lancet Microbe. 2022 Mar 23. https://doi.org/10.1016/S2666-5247(22)00036-2.
  81. Lauro R, Irrera N, Eid AH, Bitto A. Could antigen presenting cells represent a protective element during SARS-CoV-2 infection in children? Pathogens. 2021 Apr 14;10(4):476. https://doi.org/10.3390/pathogens10040476.
  82. Fung SY, Yuen KS, Ye ZW, et al. A tug-of-war between severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 and host antiviral defence: lessons from other pathogenic viruses. Emerg Microbes Infect. 2020 Mar 14;9(1):558–570. https://doi.org/10.1080/22221751.2020.1736644.
  83. Kaneko N, Kuo HH, Boucau J, et al. Loss of Bcl-6-expressing T follicular helper cells and germinal centers in COVID-19. Cell. 2020 Oct 1;183(1):143–157. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.08.025.
  84. Ni L, Ye F, Cheng ML, et al. Detection of SARS-CoV-2-specific humoral and cellular immunity in COVID-19 convalescent individuals. IImmunity. 2020;52(6):971–977. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2020.04.023.
  85. Long QX, Xiao-Jun Tang, Qiu-Lin Shi, et al. Clinical and immunological assessment of asymptomatic SARS-CoV-2 infections. Nat. Med. 2020;26(8):1200–1204. https://doi.org/10.1038/s41591-020-0965-6.
  86. Turner JS, Kim W, Kalaidina E, et al. SARS-CoV-2 infection induces long-lived bone marrow plasma cells in humans. Nature. 2021 Jul;595(7867):421–425. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03647-4.
  87. Hartley GE, Edwards ESJ, Aui PM, et al. Rapid generation of durable B cell memory to SARS-CoV-2 spike and nucleocapsid proteins in COVID-19 and convalescence. Sci Immunol. 2020 Dec 22;5(54):eabf8891. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abf8891.
  88. Gaebler C, Wang Z, Lorenzi JCC, et al. Evolution of antibody immunity to SARS-CoV-2. Nature. 2021 Mar;591(7851):639–644. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03207-w.
  89. Zaman MS, Sizemore RC. Diverse Manifestations of COVID-19: Some Suggested Mechanisms. Int J Environ Res Public Health. 2021 Sep;18(18):9785. https://doi.org/10.3390/ijerph18189785.
  90. Zhang JY, Wang XM, Xing X, et al. Single-cell landscape of immunological responses in patients with COVID-19. Nature Immunol. 2020 Sep;21(9):1107–1118. https://doi.org/10.1038/s41590-020-0762-x.
  91. Saini SK, Hersby DS, Tamhane T, et al. SARS-CoV-2 genome-wide T cell epitope mapping reveals immunodominance and substantial CD8(+) T cell activation in COVID-19 patients. Sci Immunol. 2021 Apr 14;6(58):eabf7550. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abf7550.
  92. Wellington D, Zixi Yin, Kessler BM, Tao Dong, Immunodominance complexity: lessons yet to be learned from dominant T cell responses to SARS-COV-2. Curr Opin Virol. 2021 Oct; 50: 183–191. https://doi.org/10.1016/j.coviro.2021.08.009.
  93. Lineburg KE, Grant EJ, Swaminathan S, et al. CD8 + T cells specific for an immunodominant SARS-CoV-2 nucleocapsid epitope cross-react with selective seasonal coronaviruses. Immunity. 2021 May 11;54(5):1055–1065. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2021.04.006.
  94. Logunov DY, Dolzhikova IV, Shcheblyakov DV, et al. Safety and efficacy of an rAd26 and rAd5 vector-based heterologous prime-boost COVID-19 vaccine: an interim analysis of a randomised controlled phase 3 trial in Russia. Lancet. 2021 Feb 20;397(10275):671-681. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00234-8.
  95. Sahin U, Muik A, Vogler I, et al. BNT162b2 vaccine induces neutralizing antibodies and poly-specific T cells in humans. Nature. 2021 Jul;595(7868):572–577. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03653-6.
  96. Baden LR, Sahly HME, Essink B, et al. Efficacy and Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine. N Engl J Med. 2021 Feb 4;384(5):403-416. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2035389.
  97. Oberhardt V, Luxenburger H, Kemming J, et al. Rapid and stable mobilization of CD8 + T cells by SARS-CoV-2 mRNA vaccine. Nature. 2021 Sep;597(7875):268–273. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03841-4.
  98. Skelly DT, Harding AC, Gilbert-Jaramillo J, et al. Two doses of SARS-CoV-2 vaccination induce robust immune responses to emerging SARS-CoV-2 variants of concern. Nat Commun. 2021 Aug 17;12(1):5061. https://doi.org/10.1038/s41467-021-25167-5.
  99. Mazzoni A, Di Lauria N, Maggi L, et al. First-dose mRNA vaccination is sufficient to reactivate immunological memory to SARS-CoV-2 in subjects who have recovered from COVID-19. J Clin Invest. 2021 Jun 15;131(12):e149150. https://doi.org/10.1172/JCI149150.
  100. McLean G, Kamil J, Lee B, et al. The Impact of Evolving SARS-CoV-2 mutations and variants on COVID-19 vaccines. mBio. 2022 Mar 30;e0297921. https://doi.org/10.1128/mbio.02979-21.
  101. Haranaka M, Baber J, Ogama Y, et al. A randomized study to evaluate safety and immunogenicity of the BNT162b2 COVID-19 vaccine in healthy Japanese adults. Nat Commun. 2021 Dec 14;12(1):7105. https://doi.org/10.1038/s41467-021-27316-2.
  102. Skowronski DM, De Serres G. Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine. N Engl J Med. 2021 Apr 22;384(16):1576–1577. https://doi.org/10.1056/NEJMc2036242.
  103. Keller MD, Harris KM, Jensen-Wachspress MA, et al. SARS-CoV-2-specific T cells are rapidly expanded for therapeutic use and target conserved regions of the membrane protein. Blood. 2020 Dec 17;136(25):2905–2917. https://doi.org/10.1182/blood.2020008488.
  104. Basar R, Uprety N, Ensley E, et al. Generation of glucocorticoid-resistant SARS-CoV-2 T cells for adoptive cell therapy.Cell Rep. 2021 Jul 20;36(3):109432. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109432.
  105. Cooper RS, Fraser AR, Smith L, et al. Rapid GMP-compliant expansion of SARS-CoV-2-specific T cells from convalescent donors for use as an allogeneic cell therapy for COVID-19. Front Immunol. 2021 Jan 8;11:598402. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.598402.
  106. Pérez-Martínez A, Mora-Rillo M, Ferreras C, et al. Phase I dose-escalation single centre clinical trial to evaluate the safety of infusion of memory T cells as adoptive therapy in COVID-19 (RELEASE). EClinicalMedicine. 2021 Sep;39:101086. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.101086.
  107. Gladstone DE, Kim BS, Mooney K, et al. Regulatory T cells for treating patients with COVID-19 and acute respiratory distress syndrome: two case reports. Ann Intern Med. 2020 Nov 17;173(10):852–853. https://doi.org/10.7326/L20-0681.
  108. Baeten P, Van Zeebroeck L, Kleinewietfeld M, et al. Improving the efficacy of regulatory T cell therapy. Clin Rev Allergy Immunol. 2021 Jul 5;1–19. https://doi.org/10.1007/s12016-021-08866-1.
  109. Khoury D, Cromer D, Reynaldi A, et al. Neutralizing antibody levels are highly predictive of immune protection from symptomatic SARS-CoV-2 infection. Nat Med. 2021 Jul;27(7):1205–1211. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01377-8.
  110. Alejo JL, Mitchell J, Chiang TPY, et al. Antibody response to a fourth dose of a SARS-CoV-2 vaccine in solid organ transplant recipients. Transplantation. 2021 Dec 1;105(12):e280–e281. https://doi.org/10.1097/TP.0000000000003934.
  111. Nathan A, Rossin E, Kaseke C, et al. Structure-guided T cell vaccine design for SARS-CoV-2 variants and sarbecoviruses. Cell. 2021 Aug 19;184(17):4401–4413.e10. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.06.029.

Copyright (c) Golota A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies