Association of superoxide dismutase and catalase genetic variants and their gene-gene interactions with the severity of COVID-19

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Since the outbreak of COVID-19 infection, caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), oxidative stress has been proposed as an important player in its severity. This increased the interest in studying antioxidant systems to evaluate their possible role in counteracting disease progression.

AIM: The aim of the current study was to investigate the association of single nucleotide polymorphism (SNP) of superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT) genes with the severity of COVID-19.

MATERIALS AND METHODS: Study subjects were divided into two groups based on the severity of their symptoms. Allele-specific PCR was used for genotyping, and multifactor dimensionality reduction (MDR) analysis was performed to investigate the SNP–SNP interaction models.

RESULTS: The results showed a significant association of SOD2 rs4880 with the severity of COVID-19 (p = 0.002). SOD2 47TT genotype was significantly more frequent among patients with severe COVID-19 (OR 4.34; 95% CI 1.72–10.96). The three-locus SNP–SNP interaction model, resulted from MDR analysis, was statistically significant (0.55 × 10–4, OR 3.81; 95% CI 1.96–7.42). Carriers of SOD1 7958G * SOD2 47T * CAT 262C allele combination had a higher risk of severe COVID-19 (p = 0.0045, OR 2.84, 95% CI 1.40–5.78).

CONCLUSIONS: The obtained results contribute to better understanding of COVID-19 pathogenesis and suggest novel potential prognostic biomarkers of the infection.

About the authors

Moez A. Eid

Southern Federal University

Author for correspondence.
Email: moez1995.mae@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3554-3529
Russian Federation, Rostov-on-Don

Anzhela A. Aleksandrova

Southern Federal University; Medical Center “Nauka”

Email: aalexsandrova@sfedu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1948-4995
SPIN-code: 2518-5138

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Rostov-on-Don; Rostov-on-Don

Peter O. Kosenko

Southern Federal University

Email: peza-i@mail.ru
SPIN-code: 1393-6905

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Rostov-on-Don

Tatiana P. Shkurat

Southern Federal University; Medical Center “Nauka”

Email: tshkurat@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6197-7374
SPIN-code: 5620-2091

Dr. Sci. (Biology)

Russian Federation, Rostov-on-Don; Rostov-on-Don

References

  1. Adam-Vizi V, Chinopoulos C. Bioenergetics and the formation of mitochondrial reactive oxygen species. Trends Pharmacol Sci. 2006;27(12):639–645. doi: 10.1016/j.tips.2006.10.005
  2. Bae YS, Oh H, Rhee SG, Yoo YD. Regulation of reactive oxygen species generation in cell signaling. Mol Cell. 2011;32(6):491–509. doi: 10.1007/s10059-011-0276-3
  3. Finkel T. Signal transduction by reactive oxygen species. J Cell Biol. 2011;194(1):7–15. doi: 10.1083/jcb.201102095
  4. Ngo V, Duennwald ML. Nrf2 and oxidative stress: A general overview of mechanisms and implications in human disease. Antioxidants. 2022;11(12):2345. doi: 10.3390/antiox11122345
  5. Camini FC, da Silva Caetano CC, Almeida LT, de Brito Magalhães CL. Implications of oxidative stress on viral pathogenesis. Arch Virol. 2017;162:907–917. doi: 10.1007/s00705-016-3187-y
  6. Reshi ML, Su Y-C, Hong J-R. RNA viruses: ROS-mediated cell death. Int J Cell Biol. 2014;2014:467452. doi: 10.1155/2014/467452
  7. data.who.int [Internet]. World Health Organization: WHO COVID-19 dashboard [cited 2024 May 5]. Available from: https://data.who.int/dashboards/covid19/cases?n=c
  8. covid19treatmentguidelines.nih.gov [Internet]. National Institutes of Health: COVID-19 Treatment guidelines [cited 2024 Feb 29]. Available from: https://www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/overview/clinical-spectrum/
  9. Booth A, Reed AB, Ponzo S, et al. Population risk factors for severe disease and mortality in COVID-19: A global systematic review and meta-analysis. PloS one. 2021;16(3): e0247461. doi: 10.1371/journal.pone.0247461
  10. Rashedi J, Poor BM, Asgharzadeh V, et al. Risk factors for COVID-19. Infez Med. 2020;28(4):469–474.
  11. Lewandowski Ł, Kepinska M, Milnerowicz H. Alterations in concentration/activity of superoxide dismutases in context of obesity and selected single nucleotide polymorphisms in genes: SOD1, SOD2, SOD3. Int J Mol Sci. 2020;21(14):5069. doi: 10.3390/ijms21145069
  12. Zheng M, Liu Y, Zhang G, et al. The applications and mechanisms of superoxide dismutase in medicine, food, and cosmetics. Antioxidants. 2023;12(9):1675. doi: 10.3390/antiox12091675
  13. Qin M, Cao Z, Wen J, et al. An antioxidant enzyme therapeutic for COVID-19. Adv Mater. 2020;32(43):2004901. doi: 10.1002/adma.202004901
  14. iris.who.int [Internet]. World Health Organization. (2020). Clinical management of COVID-19: interim guidance, 27 May 2020. World Health Organization. [cited 2024 Feb 29]. Available from: https://iris.who.int/handle/10665/332196
  15. World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 2013;310(20):2191–2194. doi: 10.1001/jama.2013.281053
  16. Solé X, Guino E, Valls J, et al. SNPStats: a web tool for the analysis of association studies. Bioinformatics. 2006;22(15):1928–1929. doi: 10.1093/bioinformatics/btl268
  17. Shkurat MA, Mashkina EV, Milyutina NP, Shkurat TP. The role of polymorphism of redox-sensitive genes in the mechanisms of oxidative stress in obesity and metabolic diseases. Ecological genetics. 2023;21(3):261–287. EDN: IXWKNL doi: 10.17816/ecogen562714
  18. Sadia K, Sultan S, Khan K, et al. Antioxidant enzymes and association of CAT SNP-21 A/T (rs7943316) with male infertility. Mol Reprod Dev. 2021;88(9):598–604. doi: 10.1002/mrd.23530
  19. Wigner P, Dziedzic A, Synowiec E, et al. Variation of genes encoding nitric oxide synthases and antioxidant enzymes as potential risks of multiple sclerosis development: a preliminary study. Sci Rep. 2022;12(1):10603. doi: 10.1038/s41598-022-14795-6
  20. Galasso M, Gambino S, Romanelli MG, et al. Browsing the oldest antioxidant enzyme: catalase and its multiple regulation in cancer. Free Radic Biol Med. 2021;172:264–272. doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2021.06.010
  21. Birk R. Nutrigenetics of antioxidant enzymes and micronutrient needs in the context of viral infections. Nutr Res Rev. 2021;34(2): 174–184. doi: 10.1017/S0954422420000244
  22. Ali RM, Lomteva SV, Aleksandrova AA, et al. Effect of polymorphisms CYP17 (rs743572), SOD2 (rs4880) and CAT (rs1001179) on hormonal profile and redox status of blood serum and follicular fluid in patients with polycystic ovary syndrome. Gene Rep. 2023;33:101817. doi: 10.1016/j.genrep.2023.101817
  23. Mashkina EV, Kovalenko KA, Miktadova AV, Shkurat MA. Association of gene polymorphisms of antioxidants with reproductive losses. Russian Journal of Genetics. 2020;56:354–362. doi: 10.1134/S1022795420030114
  24. Savikina KG, Abd Ali AH, Shkurat MA, et al. Association of CAT C262T (rs1001179) polymorphism with male infertility: Meta-analysis. Meta Gene. 2021;30:100974. doi: 10.1016/j.mgene.2021.100974
  25. Eid MA, Aleksandrova AA, Shkurat MA, Shkurat TP. The association of PON1 and NOS3 genetic variants with the severity of COVID-19. Gene Rep. 2023;33:101814. doi: 10.1016/j.genrep.2023.101814
  26. Gallegos-Arreola MP, Ramírez-Patiño R, Sánchez-López JY, et al. SOD2 gene variants (rs4880 and rs5746136) and their association with breast cancer risk. Curr Issues Mol Biol. 2022;44(11):5221–5233. doi: 10.3390/cimb44110355
  27. Yi J-F, Kang S-L, Zeng X-T. Mn-SOD and CuZn-SOD polymorphisms and interactions with risk factors in gastric cancer. World J Gastroenterol. 2010;16(37):4738. doi: 10.3748/wjg.v16.i37.4738
  28. Xu B, Lei Y, Ren X, et al. SOD1 is a possible predictor of COVID-19 progression as revealed by plasma proteomics. ACS omega. 2021;6(26):16826–16836. doi: 10.1021/acsomega.1c01375
  29. Galasso M, Pozza ED, Chignola R, et al. The rs1001179 SNP and CpG methylation regulate catalase expression in chronic lymphocytic leukemia. Cell Mol Life Sci. 2022;79(10):521. doi: 10.1007/s00018-022-04540-7

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Multifactor dimensionality reduction (MDR) analysis. The summary of the three-factor model (SOD1 rs4998557, SOD2 rs4880 and CAT rs1001179). Dark and light backgrounds represent high-risk and low-risk combinations respectively. 0 — homozygous for wild-type allele, 1 — heterozygous, and 2 — homozygous for mutant allele. Right columns are for mild COVID-19 cases, whereas left columns are for severe cases

Download (81KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Fruchterman–Rheingold graph with types of interactions between SNPs. Each SNP node contains entropy value (%) that indicates its independent effect. Colors and values between nodes indicates interaction effects. Positive values represent synergistic effect, while negative ones represent redundancy. The line’s color indicates the type of SNP–SNP interaction (a). Dendrogram graph, which shows the level of interaction between the studied SNPs (b)

Download (71KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

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


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».