Ученые из Университета Южной Австралии (University of South Australia — UniSA) определили ключевые генетические факторы, лежащие в основе постковидного синдрома. Исследование объясняет, почему некоторые люди продолжают испытывать изнурительные симптомы спустя долгое время после заражения. Результаты работы, опубликованные в журнале PLOS Computational Biology, позволят улучшить диагностику и лечение этого заболевания.
По оценкам экспертов, с 2020 года постковидный синдром развился у 400 миллионов человек, что привело к значительным экономическим затратам: ежегодный ущерб мировой экономике составляет триллион долларов. Заболевание проявляется усталостью, одышкой, сердечно-сосудистыми осложнениями и когнитивными нарушениями, которые сохраняются более четырех недель.
Авторы работы интегрировали генетические и молекулярные данные из более чем 100 различных международных исследований. Для анализа большого объема «омиксных» данных, включающих геномику, протеомику, метаболомику, транскриптомику и эпигеномику, ученые использовали методы биоинформатики и возможности искусственного интеллекта. Им удалось выявить 32 причинных гена, повышающие вероятность развития постковидного синдрома: 13 из них ранее не связывали с COVID-19.
В обзоре также описываются десятки генетических, эпигенетических и белковых биомаркеров, ассоциированных с иммунной дисфункцией, воспалением, а также митохондриальными и метаболическими нарушениями.
Среди ключевых открытий — генетический вариант в гене FOXP4. Он связан с иммунной регуляцией и функцией легких и, по-видимому, повышает восприимчивость людей к постковидному синдрому.
При этом авторы подчеркивают, что выявленные генетические факторы — лишь часть сложной картины. На риск развития ПКС также влияют тяжесть перенесенной инфекции, возраст, наличие сопутствующих заболеваний и другие средовые факторы.
Кроме того, исследователи обнаружили 71 молекулярный переключатель, способный включать или выключать гены в течение года после заражения, и более 1500 измененных профилей экспрессии генов, связанных с нарушениями иммунной и нервной систем.
Члены команды предполагают, что эта вычислительная модель поможет ускорить поиск методов лечения и других поствирусных симптомов, таких как хроническая усталость и фибромиалгия.
Однако ученые подчеркивают, что для эффективной работы необходимо создание крупных международных баз данных на основе длительных исследований.