KIR gene content imputation from single-nucleotide polymorphisms in the Finnish population

The killer cell immunoglobulin-like receptor (KIR) gene cluster on chromosome 19 encodes cell surface glycoproteins that bind class I human leukocyte antigen (HLA) molecules as well as some other ligands. Through regulation of natural killer (NK) cell activity KIRs participate in tumour surveillance and clearing viral infections. KIR gene gene copy number variation associates with the outcome of transplantations and susceptibility to immune-mediated diseases. Inferring KIR gene content from genetic variant data is therefore desirable for immunogenetic analysis, particularly in the context of growing biobank genome data collections that rely on genotyping by microarray. Here we describe a stand-alone and freely available gene content imputation for 12 KIR genes. The models were trained using 807 Finnish biobank samples genotyped for 5900 KIR-region SNPs and analysed for KIR gene content with targeted sequencing. Cross-validation results demonstrate a high mean overall accuracy of 98.5% (95% CI [97.0–99.2]%) which compares favourably with previous methods including short-read sequencing based approaches.

KIR gene content imputation from single-nucleotide polymorphisms in the Finnish population

The killer cell immunoglobulin-like receptor (KIR) gene cluster on chromosome 19 encodes cell surface glycoproteins that bind class I human leukocyte antigen (HLA) molecules as well as some other ligands. Through regulation of natural killer (NK) cell activity KIRs participate in tumour surveillance and clearing viral infections. KIR gene gene copy number variation associates with the outcome of transplantations and susceptibility to immune-mediated diseases. Inferring KIR gene content from genetic variant data is therefore desirable for immunogenetic analysis, particularly in the context of growing biobank genome data collections that rely on genotyping by microarray. Here we describe a stand-alone and freely available gene content imputation for 12 KIR genes. The models were trained using 818 Finnish biobank samples genotyped for 5774 KIR-region SNPs and analysed for KIR gene content with targeted sequencing. Cross-validation results demonstrate a high mean overall accuracy of 99.2% (95% CI: 97.8-99.7%) which compares favourably with previous methods including short-read sequencing based approaches.

Allelische Subtypisierung und Funktionsanalyse von inhibitorischen NK-Zell-Rezeptoren KIR2DL1 und KIR3DL1 zur Optimierung der Spenderauswahl bei NK-Zell-basierter Immuntherapie

In Deutschland erkranken pro Jahr bis zu 12.000 Menschen neu an Leukämie. Leukämie ist eine schwere onkologische Erkrankung, bei der reifes Knochenmarkgewebe in Folge von Mutationen unreifer und defekter Vorläuferzellen (leukämischen Blasten) verdrängt wird. Dies führt zu einer zunehmend eingeschränkten Blutbildung. Akute Leukämieformen können unbehandelt innerhalb von wenigen Wochen zum Tode führen und erfordern deshalb eine umgehende Diagnostik sowie einen raschen Therapiebeginn. Heilungschancen bestehen dann, wenn durch die Transplantation von gesunden hämatopoetischen Stammzellen (HSZT) das erkrankte Knochenmark ausreichend ersetzt wird. Leider sind Abstoßungsreaktionen des Spendermaterials (engl.: Graft-versus-Host-Disease, GvHD) keine Seltenheit. Natürliche Killerzellen (NK-Zellen) stellen die kleinste Lymphozytenpopulation im menschlichen Blut dar und werden dem angeborenen Immunsystem zugerechnet. Sie wurden erstmals 1975 durch die Forscher Kiessling, Klein et al. entdeckt.17 Aufgrund ihrer Fähigkeit bestimmte Tumorzellen in vitro zu töten, wächst das Interesse an der Erforschung ihrer aktivierenden und inhibierenden Oberflächenrezeptoren. Die Killer-Zell-Immunoglobulin-ähnlichen Rezeptoren (KIRs) bilden dabei eine besonders diverse NKZell-Rezeptorfamilie. Lokalisiert auf Chromosom 19 liegen bis zu 17 hochpolymorphe KIRGene. Die genetische Ausstattung und Oberflächenexpression variiert von Individuum zu Individuum und bildet die Voraussetzung für die vorhandene Diversität KIR-exprimierender NK-Zellen. NK-Zellen besitzen die Fähigkeit, Gewebezellen in „körpereigen“ oder „fremd“ zu kategorisieren. Inhibitorische Killer-Immunoglobulin-ähnliche Rezeptoren (iKIR) nutzen dazu HLA-Klasse-I-Proteine (MHC-I) auf der Oberfläche gesunder Zellen. Diese schützen sie vor einem zytotoxischen NK-Zell-Angriff. NK-Zellen durchlaufen im Vorfeld einen komplexen Ausbildungssprozess48, an dessen Ende lizensierte Effektorzellen stehen. Diese können mittels gezielter Zytolyse krebstransformierte, zellulär-gestresste, sowie viralinfizierte Zellen im intakten Organismus erkennen und abtöten. Die Spenderauswahl ist ein wichtiger Faktor für den Erfolg einer Stammzelltransplantation. Infundierte Spender NK-Zellen schützen das Transplantat, indem sie als wirksame Effektorzellen verbleibende Leukämiezellen aktiv eliminieren. Diese wünschenswerte Nebenwirkung wird als Graft-versus-Leukämie (GvL)-Effekt bezeichnet. Ruggeri et al. konnte zeigen, dass insbesondere Transplantationsstrategien, die auf KIR-Ligand-Fehlpaarungen (engl.: KIR-HLA-mismatch) basieren, zu weniger Rückfällen, weniger GvHD und einem besseren Gesamtüberleben bei Patienten mit akuter myeloischer Leukämie (AML) nach HSZT führt. Der KIR-HLA-mismatch wird mittlerweile aufgrund ausreichender Datenlage bei der Auswahl passender NK-Zell-Spender berücksichtigt und die Untersuchung auf die An- bzw. Abwesenheit bestimmter KIR-Gene (Haplotypisierung) mittlerweile neben der HLA-Typisierung standardisiert in vielen Instituten durchgeführt. Daneben finden sich immer mehr Hinweise dafür, dass bereits einzelne allelische Polymorphismen innerhalb der KIR-Gene einzelner Spender großen Einfluss auf die Funktionalität ihrer NK-Zellen nehmen. Die allelische Subtypisierung von KIRs stellt aufgrund stetig steigender Zahlen neu entdeckter Allele eine Herausforderung dar. Im Januar 2019 sind für KIR2DL1 bereits 66 Allele beschrieben und für KIR3DL1 sogar 150 Allele in der Immuno Polymorphism Database (IPD) hinterlegt. Die vorliegende Arbeit präsentiert ein praktikables Subtypisierungsverfahren, um allelische Unterschiede innerhalb der Genloci der NK-Zell-Rezeptoren KIR2DL1 und KIR3DL1 zu untersuchen. Für die Experimente wurden NK-Zellen von 20 gesunden Spendern funktionell untersucht und KIR-genetisch analysiert. Ziel war es innerhalb dieser Individuen besonders potente NK-Zellspender zu identifizieren und diese anhand bestimmter Polymorphismen und/ oder der Expression von KIR-Rezeptoren zu charakterisieren. Bei der Subtypisierung der KIR2DL1-Gene konnten 12 verschiedene, bereits bekannte KIR2DL1-Allele bestimmt werden. Die häufigsten Allele waren dabei 2DL1*001, *00201, *00302, *00401 und *00403. 5 der 20 Spender konnten der funktionell hochpotenten R245–Allelgruppe (AS Arginin an Pos. 245) zugeordnet werden. Spender 13 zeigte bei negativer KIR2DL1-SSP eine vermeintlich neue Nullallelvariante, Spender 20 eine neue heterozygote Variante, resultierend in der Kombination eines Arginin mit Alanin (R/A). Bei der allelischer Subtypisierung von KIR3DL1 wurden 25 verschiedene, bereits bekannte KIR3DL1-Allele bei den 20 Spendern bestimmt. Spender 2 zeigt zahlreiche, vorwiegend homozygote Abweichungen von der Referenzfrequenz, insbesondere im Exon 5, und wurde als neue Allelvariante gewertet. Die häufigsten KIR3DL1-Allele waren 3DL1*00101, *002 und *087. Mittels durchflusszytometrischer Messung konnte gezeigt werden, dass das bekannte Nullallel 3DL1*0040101 bei Spender 14 zu keiner Oberflächenexpression des Rezeptors führt215, während Spendern 11 und 16 als Träger des 3DL1*00402 Allels eine Oberflächenexpression von rund 10% präsentierten. Um die Spender NK-Zellen der gebildeten Gruppen funktionell zu testen, wurden die NK-Zellen experimentell mit vier unterschiedlichen transgenen L721.221-Zelllinien stimuliert. Die funktionelle Potenz der gespendeten NK-Zellen wurde mittels eines CD107-Degranulationsassays gemessen. Nach aktuellem Stand sind nur für 53 der 150 KIR3DL1-Allele die allelischen Expressionsmuster untersucht worden. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass für rund 65% der bekannten KIR3DL1-Allele Daten zur Funktionalität fehlen, und damit der größte Anteil der ermittelten Allele von 6 Spendern der unknown-Expression (KIR3DL1u/u) Gruppe zugeordnet wurde. Die Spender 4 und 19 der high-Expressiongruppe (KIR3DL1h/h), sowie Spender 5 und 10 der KIR3DL1u/u-Gruppe mit den Allelen 3DL1*053, *087, *109 und Spender 2 als Träger zweier neuer KIR3DL1-Allele, zeigten in toto die besten funktionellen Ergebnisse in den Experimenten gegen die verwendete B-lymphoblastoide L721.221-Zellinien. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen, dass bei der Spenderauswahl für NK-Zellbasierten Immuntherapie neben der Genotypisierung die allelische KIR-Subtypisierung als wertvolles Werkzeug entschiedener berücksichtigt werden sollte. Dafür ist es jedoch notwendig weiter an KIR-Subtypisierung und -Gruppierung Strategien zu arbeiten, um Natürlichen Killerzellen Wege in die klinische Standardpraxis zu bahnen.

Accurate and Efficient KIR Gene and Haplotype Inference From Genome Sequencing Reads With Novel K-mer Signatures

The killer-cell immunoglobulin-like receptor (KIR) proteins evolve to fight viruses and mediate the body’s reaction to pregnancy. These roles provide selection pressure for variation at both the structural/haplotype and base/allele levels. At the same time, the genes have evolved relatively recently by tandem duplication and therefore exhibit very high sequence similarity over thousands of bases. These variation-homology patterns make it impossible to interpret KIR haplotypes from abundant short-read genome sequencing data at population scale using existing methods. Here, we developed an efficient computational approach for in silico KIR probe interpretation (KPI) to accurately interpret individual’s KIR genes and haplotype-pairs from KIR sequencing reads. We designed synthetic 25-base sequence probes by analyzing previously reported haplotype sequences, and we developed a bioinformatics pipeline to interpret the probes in the context of 16 KIR genes and 16 haplotype structures. We demonstrated its accuracy on a synthetic data set as well as a real whole genome sequences from 748 individuals from The Genome of the Netherlands (GoNL). The GoNL predictions were compared with predictions from SNP-based predictions. Our results show 100% accuracy rate for the synthetic tests and a 99.6% family-consistency rate in the GoNL tests. Agreement with the SNP-based calls on KIR genes ranges from 72%–100% with a mean of 92%; most differences occur in genes KIR2DS2, KIR2DL2, KIR2DS3, and KIR2DL5 where KPI predicts presence and the SNP-based interpretation predicts absence. Overall, the evidence suggests that KPI’s accuracy is 97% or greater for both KIR gene and haplotype-pair predictions, and the presence/absence genotyping leads to ambiguous haplotype-pair predictions with 16 reference KIR haplotype structures. KPI is free, open, and easily executable as a Nextflow workflow supported by a Docker environment at https://github.com/droeatumn/kpi.

In silico tools for accurate HLA and KIR inference from clinical sequencing data empower immunogenetics on individual-patient and population scales

Immunogenetic variation in humans is important in research, clinical diagnosis and increasingly a target for therapeutic intervention. Two highly polymorphic loci play critical roles, namely the human leukocyte antigen (HLA) system, which is the human version of the major histocompatibility complex (MHC), and the Killer-cell immunoglobulin-like receptors (KIR) that are relevant for responses of natural killer (NK) and some subsets of T cells. Their accurate classification has typically required the use of dedicated biological specimens and a combination of in vitro and in silico efforts. Increased availability of next generation sequencing data has led to the development of ancillary computational solutions. Here, we report an evaluation of recently published algorithms to computationally infer complex immunogenetic variation in the form of HLA alleles and KIR haplotypes from whole-genome or whole-exome sequencing data. For both HLA allele and KIR gene typing, we identified tools that yielded >97% overall accuracy for four-digit HLA types, and >99% overall accuracy for KIR gene presence, suggesting the readiness of in silico solutions for use in clinical and high-throughput research settings.