Продукция иммунорегуляторных молекул индуцированными эритробластами на различных стадиях дифференцировки

   Обоснование. Эритробласты костного мозга продуцируют широкий спектр цитокинов с противоположными биологическими эффектами. Это может быть связано с изменением спектра продукции иммунорегуляторных медиаторов в ходе дифференцировки и небольшими качественными и количественными различиями в спектре продуцируемых цитокинов на каждой стадии дифференцировки, которые могут иметь важное значение для регуляции гемо- и иммунопоэза.
   Цель исследования. Изучить спектр продукции медиаторов эритробластами на разных этапах дифференцировки.
   Методы. Из CD34+ клеток костного мозга здоровых доноров получали эритробласты в присутствии рекомбинантных цитокинов. Оценку фенотипа проводили с помощью проточной цитометрии по эритроидным (CD45, CD71, CD235a, CD44) и лимфоидным маркерам (CD3, CD4, CD8, CD16, CD19). Блокировку дифференцировки эритробластов на разных этапах осуществляли с помощью специфических блокирующих моноклональных антител к меланокортиновым рецепторам (MCR, melanocortin receptors) 1-го, 2-го, 5-го типов. Анализ цитокинов в кондиционных средах эритробластов проводили с использованием панели Bio-Plex Pro Human Cytokine 48-Plex Screening Panel (Bio-Rad Laboratories, США). Продукцию цитокинов анализировали с помощью онлайн-инструмента CytokineExplore.

   Результаты. Полученные эритробласты по маркеру CD45 делятся на позитивную и негативную популяции, несут маркеры эритроидных клеток CD71, CD235a и не экспрессируют линейные маркеры лимфоидных клеток. При блокировке MCR 1-го типа преобладают полихроматофильные эритробласты, при блокировке MCR 2-го типа – базофильные эритробласты, а при блокировке MCR 5-го типа накапливаются ортохроматофильные эритробласты. По продукции цитокинов показано, что при использовании любого из блокирующих антител мы получаем клетки, отличающиеся качественно и количественно по ряду медиаторов от исходной популяции индуцированных эритробластов.
   Заключение. Таким образом, мы показали качественные и количественные различия в продукции медиаторов эритробластами в зависимости от стадии дифференцировки, что может приводить к отличающимся регуляторным эффектам.

1. Elahi S. Neglected cells: Immunomodulatory roles of CD71+ erythroid cells. Trends Immunol. 2019; 40 (3): 181-185. https://doi.org/10.1016/j.it.2019.01.003

2. Macario A. J., Conway de Macario E., Dugan C. B. Erythroblasts can generate immunosuppression in vivo. Medicina (B Aires). 1981; 41 (Suppl): 83-90.

3. Цырлова И. Г. Иммуносупрессорные клетки эритроидного ряда эр-супрессоры и их роль в регуляции иммунитета / И. Г. Цырпова // Вестник Академии медицинских наук СССР. - 1991. - 12: 34-38.

4. Sennikov S. V., Eremina L. V., Samarin D. M., Avdeev I. V., Kozlov V. A. Cytokine gene expression in erythroid cells. Eur Cytokine Netw. 1996; 7 (4): 771-774.

5. Seledtsov V. I., Seledtsova G. V., Samarin D. M., Taraban V. Y., Sennikov S. V., Kozlov V. A. Characterization of erythroid cell-derived natural suppressor activity. Immunobiology. 1998; 198 (4): 361-374. https://doi.org/10.1016/S0171-2985(98)80045-4

6. Sennikov S. V., Inzhelevskaya T. V., Eremina L. V., Kozlov V. A. Regulation of functional activity of bone marrow hemopoietic stem cells by erythroid cells in mice. Bull Exp Biol Med. 2000; 130 (12): 1159-1161.

7. Sennikov S. V., Krysov S. V., Injelevskaya T. V., Silkov A. N., Kozlov V. A. Production of cytokines by immature erythroid cells derived from human embryonic liver. Eur Cytokine Netw. 2001; 12 (2): 274-279.

8. Sennikov S. V., Injelevskaya T. V., Krysov S. V., Silkov A. N., Kovinev I. B., Dyachkova N. J., et al. Production of hemo- and immunoregulatory cytokines by erythroblast antigen+ and glycophorin A+ cells from human bone marrow. BMC Cell Biol. 2004; 5 (1): 39. https://doi.org/10.1186/1471-2121-5-39

9. Denisova V. V., Kulagin A. D., Lisukov I. A., Kryuchkova I. V., Sizikova S. A., Sennikov S. V., et al. Cytokine-producing activity of bone marrow erythrokaryocytes and its regulation under normal conditions. Bull Exp Biol Med. 2007; 143 (2): 218-221. https://doi.org/10.1007/s10517-007-0055-5

10. Simamura E., Arikawa T., Ikeda T., Shimada H., Shoji H., Masuta H., et al. Melanocortins contribute to sequential differentiation and enucleation of human erythroblasts via melanocortin receptors 1, 2 and 5. PLoS One. 2015; 10 (4): e0123232. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123232

11. Toda C., Santoro A., Kim J. D., Diano S. POMC neurons: From birth to death. Annu Rev Physiol. 2017; 79: 209-236. https://doi.org/10.1146/annurev-physiol-022516-034110

12. Chen K., Liu J., Heck S., Chasis J. A., An X., Mohandas N. Resolving the distinct stages in erythroid differentiation based on dynamic changes in membrane protein expression during erythropoiesis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009; 106 (41): 17413-17418. https://doi.org/10.1073/pnas.0909296106

13. Kassem O., Al-Saleh A., Azizieh F., Dingle K. Cytokine Explore: An online tool for statistical analysis of cytokine concentration datasets. J Inflamm Res. 2020; 13: 401-410. https://doi.org/10.2147/JIR.S253255

14. Hu J., Liu J., Xue F., Halverson G., Reid M., Guo A., et al. Isolation and functional characterization of human erythroblasts at distinct stages: implications for understanding of normal and disordered erythropoiesis in vivo. Blood. 2013; 121 (16): 3246-3253. https://doi.org/10.1182/blood-2013-01-476390

15. Chen J., Qiao Y. Dю., Li X., Xu J. L., Ye Q. J., Jiang N., et al. Intratumoral CD45+CD71+ erythroid cells induce immune tolerance and predict tumor recurrence in hepatocellular carcinoma. Cancer Lett. 2021; 499: 85-98. https://doi.org/10.1016/j.canlet.2020.12.003

16. Gadaleta R. M., Moschetta A. Metabolic messengers: fibroblast growth factor 15/19. Nat Metab. 2019; 1 (6): 588-594. https://doi.org/10.1038/s42255-019-0074-3

17. Pietras E. M., Mirantes-Barbeito C., Fong S., Loeffler D., Kovtonyuk L. V., Zhang S., et al. Chronic interleukin-1 exposure drives haematopoietic stem cells towards precocious myeloid differentiation at the expense of self-renewal. Nat Cell Biol. 2016; 18 (6): 607-618. https://doi.org/10.1038/ncb3346

18. Dinarello C. A. An expanding role for interleukin-1 blockade from gout to cancer. Mol Med. 2014; 20 (1): S43-S58. https://doi.org/10.2119/molmed.2014.00232

19. Vazirinejad R., Ahmadi Z., Kazemi Arababadi M., Hassanshahi G., Kennedy D. The biological functions, structure and sources of CXCL10 and its outstanding part in the pathophysiology of multiple sclerosis. Neuroimmunomodulation. 2014; 21 (6): 322-330. https://doi.org/10.1159/000357780

20. Tokunaga R., Zhang W., Naseem M., Puccini A., Berger M. D., Soni S., et al. CXCL9, CXCL10, CXCL11/CXCR3 axis for immune activation - A target for novel cancer therapy. Cancer Treat Rev. 2018; 63: 40-47. https://doi.org/10.1016/j.ctrv.2017.11.007

21. Staversky R. J., Byun D. K., Georger M. A., Zaffuto B. J., Goodman A., Becker M. W., et al. The chemokine CCL3 regulates myeloid differentiation and hematopoietic stem cell numbers. Sci Rep. 2018; 8 (1): 14691. https://doi.org/10.1038/s41598-018-32978-y

22. Sukowati C. H. C., Patti R., Pascut D., Ladju R. B., Tarchi P., et al. Serum stem cell growth factor beta for the prediction of therapy response in hepatocellular carcinoma. Biomed Res Int. 2018; 2018: 6435482. https://doi.org/10.1155/2018/6435482

23. Dougan M., Dranoff G., Dougan S. K. GM-CSF, IL-3, and IL-5 family of cytokines: regulators of inflammation. Immunity. 2019; 50 (4): 796-811. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2019.03.022