НИИ
медицинской
генетики

Болезнь Гентингтона как заболевание с поздним началом и болезнь экспансии имеет определенные особенности планирования и проведения преимплантационного генетического тестирования (ПГТ-М). Заболевание является относительно частым показанием для ПГТ-М в мире. В нашем исследовании представлено описание одного из первых (по опубликованным данным) успешных ПГТ-М болезни Гентингтона в России. Программа ЭКО (экстракорпорального оплодотворения) с ПГТ-М и последующим ПГТ-А (преимплантационным генетическим тестированием анеуплоидии) выполнена супружеской паре, в которой преклинический статус заболевания был у супруги. ЭКО проводили по стандартным протоколам. ПГТ-М выполняли методами ПЦР и фрагментного анализа шести информативных STR, отобранных на подготовительном этапе, и повторов гена HTT. ПГТ-А выполняли методом aCGH
(сравнительной геномной гибридизации на микрочипе). Всего было протестировано семь образцов трофэктодермы эмбрионов. В результате переноса одного эмбриона, отобранного по результатам ПГТ, наступила одноплодная беременность, успешно завершившаяся рождением здорового ребенка. Постнатальная диагностика подтвердила нормальный статус новорожденного в отношении болезни Гентингтона.

X-STR markers are highly informative for kinship testing in complex cases. According to the recommendations of the International Society for Forensic Geneticists (ISFG), for the correct use of X-chromosomal markers in practice, it is necessary to take into account the genetic structure of the population to which the studied individuals belong. This article presents the results of a genetic structure analysis of five Dagestan populations (Tsez, Tsakhur, Karata, Archin, and Dargin) using 15 X-STR markers (HPRTB, DXS6797, DXS6804, GATA165B12, DXS6810, DXS8377, DXS7133, DXS7424, DXS7423, DXS6789, GATA31E08, DXS10079, DXS10103, DXS7132, DXS9895). The analysis revealed differences in population differentiation levels, supported by Fst values and AMOVA results, particularly among isolated populations such as Archin and Tsez. A study of linkage disequilibrium structure confirmed population variability in the distribution of linked loci. The article provides reference data for X-chromosomal markers, including allele and haplotype frequencies, which significantly enhance the toolkit for genetic expertise. These data improve the accuracy and reliability of kinship probability calculations in five indigenous Dagestan populations.

X-STR-маркеры являются высокоинформативными для определения родства в сложных случаях. Согласно рекомендациям международного сообщества судебных генетиков (ISFG) для корректного использования X-хромосомных маркеров в практике нужно учитывать генетическую структуру популяции, к которой принадлежат исследуемые индивиды. Данная статья освещает результаты анализа генетической структуры пяти популяций Дагестана (цезы, цахуры, каратинцы, арчинцы, даргинцы) по 15-ти X-STR-маркерам (HPRTB, DXS6797, DXS6804, GATA165B12, DXS6810, DXS8377, DXS7133, DXS7424, DXS7423, DXS6789, GATA31E08, DXS10079, DXS10103, DXS7132, DXS9895). Анализ популяций выявил различия в уровне популяционной дифференциации, что подтверждается значениями Fst и результатами AMOVA, особенно среди изолированных популяций, таких как арчинцы и цезы. Исследование структуры неравновесия по сцеплению подтвердило популяционную вариабельность в распределении сцепленных локусов. Статья предоставляет референсные данные по маркерам X-хромосомы, которые существенно дополняют инструментарий генетической экспертизы, включая частоты аллелей и гаплотипов. Эти данные способствуют повышению точности и достоверности расчетов вероятности родства в пяти популяциях коренных народов Дагестана.

Currently, identifying biomarkers that can reliably predict the risk of developing severe COVID-19, potentially leading to fatal outcomes, remains a critical challenge. Studying the pathogenetic mechanisms underlying the progression from moderate to severe disease through blood transcriptome analysis enables the identification of differentially expressed genes (DEGs), which may serve as potential prognostic biomarkers of disease severity and as novel therapeutic targets for managing COVID-19 complications. In this review, we have summarized and analyzed studies that compared gene expression profiles between moderate and severe COVID-19 cases using bulk RNA sequencing of blood cell samples. Based on the results of five studies, five commonly and significantly differentially expressed genes were identified (CD177, PPARG, PCOLCE2, SLC51A and ADAMTS2), and their potential roles in the progression to severe COVID-19 are discussed. Functional enrichment analysis was performed, and shared pathways associated with severe COVID-19 were identified, including neutrophil degranulation, interleukin signaling, collagen biosynthesis, and suppression of adaptive and NK cell-mediated immune responses. Additionally, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) studies were reviewed, comparing moderate and severe cases, supporting some of the bulk RNA-seq findings. Due to the limited overlap of data in the reviewed articles, one section of this review focuses on the study designs, including analytical tools, sample collection protocols, and criteria used to define comparison groups. Transcriptomic analysis of the COVID-19 severe form reveals both cellular and molecular mechanisms of the immune response, the dysregulation of which can lead to the development of severe manifestations. RNA-markers seem to be promising predictors of the severity of COVID-19. At the same time, other omics technologies can fill in the gaps in understanding the characteristics of severe COVID-19 and identify mechanisms of disease progression to develop approaches for COVID-19 prevention and treatment.