По данным ВОЗ, вероятность развития осложнений после коронавирусной инфекции составляет 10–20 %. Состояние после COVID-19 снижает качество жизни пациентов, важную роль в его развитии играет изменение реактивности иммунной системы. Пилотное исследование транскриптома мононуклеарных клеток периферической крови (МНК) пациентов с состоянием после COVID-19 с применением нанопорового секвенирования позволяет получить предварительные данные для характеристики функционального статуса МНК и выявления потенциальных мишеней для разработки новых эффективных средств персонализированной терапии данного заболевания.

В исследовании участвовали 5 пациентов с симптомами состояния после COVID-19 длительностью 3–6 месяцев. В качестве контроля использовали данные секвенирования транскриптома МНК 6 здоровых добровольцев. Секвенирование транскриптома производили на секвенаторе PromethION 2 Solo (ячейки FLO-PRO114M (R10.4.1), применяли набор для пробоподготовки Native Barcoding Kit 24 V14 (SQK-NBD114.24). Анализ дифференциальной экспрессии (ДЭ) генов осуществляли с помощью DESeq2. Для анализа обогащения в терминах генной онтологии (Gene Ontology, GO) использовали R-пакет clusterProfiler (4.14.6). Для определения семантического сходства терминов GO – REViGO, построение функциональных сетей в виде сети GO-терминов (биологические процессы) выполняли в CytoScape 3.10.4.

Выявлено 41 164 экспрессируемых гена, в том числе 5 309 генов имели значимо различающуюся экспрессию (log₂FoldChange > |1|, padj < 0,05); 2 102 гена ассоциированы с 163 биологическими процессами в терминах GO: 146 из них характеризовались снижением экспрессии генов, 17 – повышенной. Наблюдаются изменения, ассоциированные со снижением показателей, характерных для пролиферативной активности МНК, ослаблением интенсивности процессов, связанных с врожденным и адаптивным иммунитетом, и перестройкой метаболических процессов в сторону стабилизации состояния клеток на фоне активации биогенеза рибосом, окислительного фосфорилирования и подавления протеолиза.

1. Molecular and biological characterization of messenger RNA / F. Gros, W. Gilbert, H. H. Hiatt [et al.] // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. – 1961. – Vol. 26. – P. 111–132. https://doi.org/10.1101/sqb.1961.026.01.016

2. McGettigan, P. A. Transcriptomics in the RNA-seq era / P. A. McGettigan // Current Opinion in Chemical Biology. – 2013. – Vol. 17, N 1. – P. 4–11. https://doi.org/10.1016/j.cbpa.2012.12.008

3. Serial Analysis of Gene Expression / V. E. Velculescu, L. Zhang, B. Vogelstein, K. Kinzler // Science. – 1995. – Vol. 270, N 5235. – P. 484–487. https://doi.org/10.1126/science.270.5235.484

4. Niemitz, E. The microarray revolution / E. Niemitz // Nature Reviews Genetics. – 2007. – Vol. 8, Suppl. 1. – P. S15. https://doi.org/10.1038/nrg2259

5. Comparison of Next-Generation Sequencing Systems / L. Liu, Y. Li, S. Li [et al.] // Journal of Biomedicine and Biotechnology. – 2012. – Vol. 2012. – Art. 251364. https://doi.org/10.1155/2012/251364

6. Long-read RNA sequencing: A transformative technology for exploring transcriptome complexity in human diseases / I. H. Ament, N. DeBruyne, F. Wang, L. Lin // Molecular Therapy. – 2025. – Vol. 33, N 3. – P. 883–894. https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2024.11.025

7. A transcriptomics approach to expand therapeutic options and optimize clinical trials in oncology / V. Lazar, B. Zhang, S. Magidi [et al.] // Therapeutic Advances in Medical Oncology. – 2023. – Vol. 15. – Art. 17588359231156382. https://doi.org/10.1177/17588359231156382

8. Clinical applications of and molecular insights from RNA sequencing in a rare disease cohort / J. C. Stark, N. Pipko, Y. Liang [et al.] // Genome Medicine. – 2025. – Vol. 17, N 1. – Art. 72. https://doi.org/10.1186/s13073–025–01494–w

9. Personalized medicine for rare neurogenetic disorders: can we make it happen? / A. M. van Eeghen, H. Bruining, N. I. Wolf [et al.] // Cold Spring Harbor molecular case studies. – 2022. – Vol. 8, N 2. – Art. a006200. https://doi.org/10.1101/mcs.a006200

10. Спектр нейропсихологических нарушений у пациентов с постковидным синдромом / Н. В. Галиновская, И. О. Стома, Е. В. Воропаев [и др.] // Неврология и Нейрохирургия. Восточная Европа. – 2024. – Т. 14, № 3. – С. 323–334.

11. Transcriptomic Profiling of Long COVID-19 in Patients with Interstitial Lung Disease Reveals Dysregulation of Mitochondrial Oxidative Phosphorylation / K. A. Aracena, G. C. Nwankwo, C. T. Lee [et al.] // American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. – 2025. – Vol. 73, N 4. – P. 634–637. https://doi.org/10.1165/rcmb.2024-0595le

12. Transcriptome analysis of classical blood cells reveals downregulation of pro-inflammatory genes in the classical monocytes of long COVID patients / F. Fricke, F. Mai, C. Wossidlo [et al.] // Frontiers in Immunology. – 2025. – Vol. 16. – Art. 1710783. https://doi.org/10.3389/fimmu.2025.1710783

13. Bulk RNA sequencing for analysis of post COVID-19 condition in adolescents and young adults / S. L. Sommen, Z. Zhao, S. Segtnan [et al.] // Journal of Translational Medicine. – 2024. – Vol. 22, N 1. – Art. 312. https://doi.org/10.1186/s12967-024-05117-7

14. Towards understanding post-COVID-19 condition: A systematic meta-analysis of transcriptomic alterations with sex-specific insights / E. C. Rusu, P. Monfor-Lanzas, L. Bertran [et al.] // Computers in Biology and Medicine. – 2024. – Vol. 175. – Art. 108507. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108507

15. Comprehensive transcriptome assessment in PBMCs of post-COVID patients at a median follow-up of 28 months after a mild COVID infection reveals upregulation of JAK/STAT signaling and a prolonged immune response / S. Fineschi, J. Klar, J. R. Lopez Egido [et al.] // Frontiers in Immunology. – 2025. – Vol. 16. – Art. 1589589. https://doi.org/10.3389/fimmu.2025.1589589