Изучение генетического разнообразия системы человеческих лейкоцитарных антигенов является актуальной задачей современной иммунологии и популяционной генетики, так как позволяет понять особенности регуляции иммунной системы и сформировать эталонные иммуногенетические профили региональных популяций. Целью данного исследования было определение распределения функциональных вариантов генов, участвующих в иммунном ответе, у здорового населения Самаркандской области. Для исследования были отобраны образцы крови 67 практически здоровых жителей региона, представителей одной этнической группы, и проведено молекулярно-генетическое исследование с использованием высокоточных методов генотипирования. В ходе анализа определены основные функциональные варианты исследованных генов и их паралогов, изучено их сочетание в гаплотипах, оценены уровень гетерозиготности и популяционная структура. Результаты показали высокий полиморфизм локусов, значительную генетическую диверсификацию и присутствие паралогичных генов, которые играют важную роль в формировании гаплотипов и поддержании иммунного разнообразия популяции. Полученные данные позволяют создать эталонный иммуногенетический профиль населения Самаркандской области, который может быть использован в клинической практике, трансплантологии, оценке предрасположенности к иммунным заболеваниям и для проведения дальнейших популяционных исследований. Работа подчеркивает значимость комплексного анализа генетического разнообразия для понимания иммунных особенностей региона и развития персонализированной медицины.
The study of genetic diversity in the human leukocyte antigen system is a relevant task in modern immunology and population genetics, as it allows understanding the features of immune system regulation and creating reference immunogenetic profiles for regional populations. The aim of this study was to determine the distribution of functional variants of genes involved in immune response among the healthy population of the Samarkand region. Blood samples were collected from 67 practically healthy residents of the region, all belonging to a single ethnic group, and molecular genetic analysis was performed using high-precision genotyping methods. The study identified the main functional variants of the investigated genes and their paralogs, examined their combinations in haplotypes, and assessed heterozygosity levels and population structure. The results revealed high polymorphism of the loci, significant genetic diversification, and the presence of paralogous genes, which play an important role in haplotype formation and maintaining population immune diversity. These findings allow the creation of a reference immunogenetic profile for the population of the Samarkand region, which can be used in clinical practice, transplantation, evaluation of predisposition to immune-related diseases, and further population studies. This work highlights the importance of a comprehensive analysis of genetic diversity for understanding regional immune characteristics and developing personalized medicine.
1. Dimitrov P., Garnev P., Flower D. R., Doytchinova I. Peptide Binding to the HLA-DRB1 Supertype: A Proteochemometrics Analysis // European Journal of Medicinal Chemistry. 2010. Vol. 45. Is. 1. P. 236–243. DOI: 10.1016/j.ejmech.2009.09.049.
2. Turganbekova A., Abdrakhmanova S., Masalimov Z., Almawi W. Y. Genetic diversity and ethnic tapestry of Kazakhstan as inferred from HLA polymorphism and population dynamics: a comprehensive review // Genes (Basel). 2025. Vol. 16. Is. 3. Article 342. DOI: 10.3390/genes16030342.
3. Turner T. R., Natarajan R. H. L., Robinson J., Marsh S. G. E., Mayor N. P. Identification of Repeat Region Ambiguities in HLA Typing and the Implications for Immunogenetics Research // Tissue Antigens. 2024. DOI: 10.1111/tan.15768.
4. Shams H., Hollenbach J. A., Matsunaga A., Mofrad M. R. K., Oksenberg J. R., Didonna A. A short HLA-DRA isoform binds the HLA-DR2 heterodimer on the outer domain of the peptide-binding site // Archives of Biochemistry and Biophysics. 2022. Vol. 719. Art. 109156. DOI: 10.1016/j.abb.2022.109156.
5. Reynisson B., Alvarez B., Paul S., Peters B., Nielsen M. NetMHCpan-4.1 and NetMHCIIpan-4.0: improved predictions of MHC antigen presentation by concurrent motif deconvolution and integration of MS MHC eluted ligand data // Nucleic Acids Research. 2020. Vol. 48. W1. P. W449–W454. DOI: 10.1093/nar/gkaa379.
6. Ombrello M. J., Remmers E. F., Tachmazidou I., Grom A., Foell D. et al. HLA-DRB1*11 and variants of the MHC class II locus are strong risk factors for systemic juvenile idiopathic arthritis // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2015. Vol. 112. Is. 52. P. 15970–15975. DOI: 10.1073/pnas.1520779112.
7. Ooi J. D. et al. Dominant protection from HLA-linked autoimmunity by antigen-specific regulatory T cells // Nature. 2017. Vol. 545. P. 243–247. DOI: 10.1038/nature22329.
8. Nilsson J. B., Kaabinejadian S., Yari H., Kester M. G. D., van Balen P., Hildebrand W. H., Nielsen M. Accurate prediction of HLA class II antigen presentation at all loci using tailored data mining and advanced machine learning // Science Advances. 2023. Vol. 9. Is. 47. Art. eadj6367. DOI: 10.1126/sciadv.adj6367.
9. Myers M., Mehr R., Raghavan M., Kaufman J., Luzun Y. Editorial: Diversity and polymorphisms of HLA and KIR: new concepts // Frontiers in Immunology. 2021. Vol. 12. DOI: 10.3389/fimmu.2021.701398.
10. Moya-Quiles M. R., Muro M. Identification of three new HLA-A intronic variants by next-generation sequencing // HLA. 2024. Vol. 104. Is. 4. e15708. DOI: 10.1111/tan.15708.
11. Matern B. M., Olieslagers T. I., Voorter C. E. M., Groeneweg M., Tilanus M. G. J. Insights into the polymorphism in HLA-DRA and its evolutionary relationship with HLA haplotypes // HLA. 2020. Vol. 95. Is. 2. P. 117–127. DOI: 10.1111/tan.13730.
12. Loginova M., Morozova N., Paramonov I. Identification of five novel HLA-DRB1 alleles // HLA. 2025. Vol. 105. Is. 5. e70252. DOI: 10.1111/tan.70252.
13. Kramer C. S. M., Roelen D. L., Heidt S., Claas F. H. J. Defining the immunogenicity and antigenicity of HLA epitopes // HLA. 2017. Vol. 90. Is. 1. P. 5–16. DOI: 10.1111/tan.13038.
14. Jensen K. K., Andreatta M., Marcatili P., Buus S., Greenbaum J. A. et al. Improved methods for predicting peptide binding affinity to MHC class II molecules // Immunology. 2018. Vol. 154. Is. 3. P. 394–406. DOI: 10.1111/imm.12889.
15. Душанова Г. А., Зиядуллаев Ш. Х., Хаитова Н. М. Иммуногенетический профиль узбекской популяции Зеравшанской долины Узбекистана // Проблемы биологии и медицины. 2003. № 1. С. 82–83.
16. European Bioinformatics Institute (EBI) HLA database. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ebi.ac.uk/ipd/imgt/hla/ (дата обращения: 02.02.2026).
17. Allele Frequency Net Database. [Электронный ресурс]. URL: http://www.allelefrequencies.net/ (дата обращения: 02.02.2026).