Фактор фон Виллебранда и миелопероксидаза как лабораторные предикторы выживаемости при тяжелом течении COVID-19

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Тяжелый острый респираторный синдром, запускаемый вирусом SARS-CoV-2, обозначил центральную роль в патогенезе иммунотромбоза. При тяжелом течении COVID-19 описано массивное повреждение эндотелия с высвобождением большого количества мультимеров фактора фон Виллебранда (vWF) и последующим потреблением ADAMTS-13. Активация клеток врожденного иммунитета, в том числе нейтрофилов, приводит к образованию нейтрофильных внеклеточных ловушек (NETs) и высвобождению миелопероксидазы (МПО), что, в свою очередь, способствует распространению процессов воспаления и тромбоза в микрососудистом русле. Цель — оценить прогностическую ценность концентрации vWF, ADAMTS-13 и MПO в отношении внутрибольничной смертности у пациентов с тяжелой формой COVID-19, нуждающихся в искусственной вентиляции легких (ИВЛ). Методы. Проведено одноцентровое наблюдательное исследование с участием 79 пациентов с тяжелым течением COVID-19, находившихся в отделении интенсивной терапии на ИВЛ. У всех пациентов определялись концентрации vWF, ADAMTS-13 и MПO в сыворотке крови, а также другие показатели — потенциальные предикторы внутрибольничной смертности. Результаты. Путем проведения многофакторного анализа было показано, что увеличение концентрации таких маркеров, как антиген vWF (vWF:Aг) и MПO человека (MПO:Aг), достоверно и независимо связано с высокой вероятностью смертности; vWF:Aг (ЕД/дл): скорректированное ОШ 3,360; 95%-й ДИ 1,562–7,228; р = 0,0019; MПO:Aг (нг/мл): скорректированное ОШ 1,062; 95%-й ДИ 1,024–1,101; р = 0,0011. На основании этих результатов был получен упрощенный показатель смертности, и пациенты были классифицированы как имеющие значения данного показателя выше или ниже медианного: высокое значение показателя было связано с более низкой кумулятивной выживаемостью (p < 0,0001), в 50% случаев смерть наступала на 13-е сут госпитализации. Выводы. При тяжелом течении COVID-19, требующем ИВЛ, повышенные концентрации МПО и vWF на момент поступления коррелируют с плохой выживаемостью.

Полный текст

Обоснование

Эндотелиальная дисфункция, вызванная воспалением и иммунотромбозом, в настоящее время рассматривается в качестве ключевого механизма патогенеза COVID-19 [13]. Механизмы приобретенных нарушений гемостаза, наблюдаемых при тяжелом течении COVID-19, разнообразны. Зачастую происходит одновременная активация сразу нескольких путей гемостаза, в том числе активация тромбоцитов, путей коагуляционного гемостаза, подавление фибринолиза и др., с локальным образованием фибрина в легочных альвеолах. Это способствует активации локального внутрисосудистого свертывания при контакте с воспаленными альвеолами, приводящей к развитию тромботической микроангиопатии (ТМА) и синдрома диссеминированного внутрисосудистого свертывания (ДВС-синдрома) в наиболее тяжелых случаях [4, 5].

Роль некоторых циркулирующих маркеров эндотелиальной активации и воспаления в рекрутировании и стимуляции клеток врожденного иммунитета, таких как миелоидные клетки, а именно фактор фон Виллебранда и ADAMTS-13 (дизентегрин-подобная металлопротеаза с мотивом тромбоспондина-1, член 13), для эндотелия и миелопероксидазы (МПО) для циркулирующих клеток миелоидного ряда освещалась ранее [6].

В настоящее время в литературе имеется несколько публикаций о роли vWF, ADAMTS-13 и MПO при COVID-19 с ограниченным числом исследуемых пациентов и разноречивыми результатами [79].

Функция ADAMTS-13 заключается в расщеплении гигантских мультимеров vWF, обладающих высокой способностью связываться с тромбоцитами и стимулировать внутрисосудистую агрегацию и образование тромбов в микроциркуляторном русле. Патогенез развития дефицита ADAMTS-13 в условиях системного воспалительного ответа включает активацию секреции мультимеров vWF из эндотелия под действием провоспалительных цитокинов, подавление транскрипции ADAMTS-13 и прямую блокаду активности этого фермента. Было показано, что дефицит ADAMTS-13 коррелирует с исходами у пациентов с сепсисом и полиорганной недостаточностью [9, 10].

Нейтрофилы играют крайне важную роль во врожденном иммунном ответе во время воспалительной реакции. Они первыми направляются в очаг воспаления в ответ на высвобождение сигнальных молекул поврежденными тканями [11]. Одним из известных маркеров активации нейтрофилов является МПО. В устойчивом состоянии МПО хранится в азурофильных гранулах полиморфно-ядерных нейтрофилов и макрофагов, а в условиях воспалительного процесса высвобождается во внеклеточное пространство. Вместе с нейтрофильной эластазой МПО является важнейшим триггером образования внеклеточных ловушек нейтрофилов (NETs) при расщеплении внутриклеточных белков [12]. В то же время эти ферменты вызывают распад ядра с выбросом содержимого ядра — хроматиновых филаментов, выстланных высокоактивными протеазами и белками ядерного, цитозольного происхождения и содержимого гранул. Наряду с другими ферментами, МПО способствует активации и выработке активных форм кислорода (ROS) с тяжелыми последствиями [13, 14].

Все эти данные демонстрируют необходимость анализа прогностического значения концентрации таких показателей, как vWF, ADAMTS-13 и MПO, в сыворотке крови у тяжелых пациентов с COVID-19.

Методы

Исследуемая популяция

Проведено наблюдательное исследование тяжелых пациентов с COVID-19, которые нуждались в искусственной вентиляцией легких (ИВЛ) при поступлении в отделение интенсивной терапии (ОИТ). Все пациенты были госпитализированы в одну из крупнейших больниц, специализирующихся на COVID-19 (Московскую городскую больницу № 67), с мая 2020 по май 2021 г.

У всех пациентов был подтвержден положительный результат теста полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) на SARS-CoV-2.

Первоначально оценено 214 госпитализированных пациентов с COVID-19 в ОИТ (рис. 1). Из них только 129 могли быть предварительно включены в исследование, так как имели образцы крови, взятые сразу при поступлении в центральной лаборатории, 79 пациентов из этого числа вошли в исследование в связи с наличием избытка плазмы для проведения «нерутинных» исследований.

 

Рис. 1. Блок-схема участников исследования

 

Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией, которая представляет собой набор этических принципов медицинских исследований с участием людей, включая исследования на идентифицируемом человеческом материале. Исследование одобрено локальным комитетом по этике (ЛЭК).

Материалы и методы

Образцы плазмы были получены из вены до лечения антикоагулянтами при поступлении пациента в отделение интенсивной терапии и хранились при температуре –80 °С после центрифугирования.

В замороженных образцах плазмы с низким содержанием тромбоцитов определяли концентрацию антигена фактора фон Виллебранда (VWF:Aг), активность ADAMTS-13 (ADAMTS-13:Aк), концентрацию антигена ADAMTS-13 (ADAMTS-13:Aг) и концентрацию ингибитора ADAMTS-13 (ADAMTS-13:инг) с использованием тестов TECHNOZYM® компании Technoclone Herstellung von Diagnostika und Arzneimitteln Gmb, Вена, Австрия. Согласно данным производителя, нормальным референтным диапазоном для vWF:Aг считается диапазон 0,5–1,5 МЕ/мл (50–150%); активности ADAMTS-13 — 0,4–1,3 МЕ/мл; антигена ADAMTS-13 — 0,41–1,41 ЕД/ мл; а ингибитор ADAMTS-13 определяется при его наличии выше 15 ЕД/мл.

Набор ИФА для определения антигена миелопероксидазы человека (MПO:Aг) для количественного определения его концентрации в плазме крови in vitro разработан компанией Hycult Biotech, Нидерланды. Нормальный референтный уровень МПО:Аг составляет 2,56 ± 0,33 нг/мл.

D-димер определяли с помощью коммерческой тест-системы (TECHNOLEIA®, реагент Techoclone). Концентрации D-димера > 250 нг/мл считаются, в соответствии с данными производителя, патологическими.

Среди других лабораторных параметров, анализируемых в образцах, вошедших в исследование пациентов, были соотношение тромбоцитов и лимфоцитов в цельной крови, а также концентрации гемоглобина, общее количество лейкоцитов и абсолютное количество циркулирующих лейкоцитов каждого вида; ферменты печени (АСТ, АЛТ, ГГТ) и общие концентрации ЛДГ; уровень креатинина в сыворотке; концентраци С-реактивного белка (СРБ) и ферритина; протромбиновое время (ПВ) и АЧТВ.

Статистический анализ

Исследование базировалось исключительно на возможности отбора пациентов в ОИТ (неаприорный размер выборки).

Количественные переменные были описаны средними значениями и диапазоном значений, качественные переменные — числами и процентами. В качестве инструмента для оценки корреляции между параметрами использовалась ранговая корреляция Спирмена.

Переменные сравнивались (с использованием критерия Краскела–Уоллиса дисперсионного анализа ANOVA по рангам для количественных переменных и критерия хи-квадрат для качественных переменных) между выжившими и умершими пациентами во время госпитализации. Результат сравнения считался значимым при р < 0,05.

Способность каждой переменной прогнозировать смерть к концу госпитализации была проверена с помощью конкордантных методов статистики (c-statistics) с построением ROC-кривой (receiver operating characteristic) и соответствующей площадью под кривой (AUC). ROC-кривую и AUC оценивали непараметрическим методом.

Унивариантный (UV) и многомерный (MV) логистический регрессионный анализ использовался для оценки прогностической значимости каждого исследуемого фактора. Биологические параметры, потенциально связанные со смертью (уровень значимости р < 0,20), были включены в многопараметрическую логистическую модель.

При сильной корреляции двух переменных (коэффициент корреляции Пирсона > 0,80) сохранялась только одна переменная по критериям осуществимости. Для выбора информативных параметров использовалась обратная регрессия. Окончательная многомерная модель включала только основные параметры, для которых р < 0,10.

На финальном этапе создания упрощенной шкалы смертности были использованы наиболее значимые коэффициенты, полученные в ходе анализа обратной регрессии.

Достоверность данного упрощенного показателя смертности была впоследствии проверена с помощью c-statistics.

Наилучшее прогностическое значение было определено как значение, оптимизирующее шкалу Youden, с оценкой чувствительности, специфичности, прогностической ценности положительных результатов (positive predictive value, PPV), отношения правдоподобия положительного результата теста (positive likelihood ratio, LR+), прогностической ценности отрицательных результатов (negative predictive value, NPV), отношения правдоподобия отрицательного результата теста (negative likelihood ratio, LR–) для способности прогнозировать смертельный исход.

Упрощенный показатель смертности был далее использован для анализа выживаемости. Совокупная вероятность смерти была рассчитана с использованием метода Каплана–Мейера. Все сроки выживания были рассчитаны с момента поступления в больницу до момента смерти в больнице или цензурированного времени. Логарифмический ранговый тест использовался для сравнения кривых выживаемости между пациентами с упрощенным значением показателя смертности выше или ниже его наблюдаемого медианного значения у пациентов.

Статистический анализ проводился с использованием программного обеспечения StatView® для Windows v. 5.0 (SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина, США) и XLSTAT® v. 2015.4.01.20116 (Addinsoft SARL, Париж, Франция).

Результаты

Характеристики включенных пациентов

Регистрируемые при поступлении в стационар данные, включая возраст, пол и сопутствующие заболевания, представлены в табл. 1 в соответствии с окончательным исходом. Время пребывания пациентов в стационаре составило от 5 до 80 дней (исключая одного пациента, пребывание которого в стационаре составило 108 дней).

 

Таблица 1. Характеристики 79 пациентов с тяжелой формой COVID-19, поступивших в отделение интенсивной терапии, в соответствии с их окончательным статусом выжившего/невыжившего в стационаре. Данные представлены в виде чисел (%)

Показатель

Невыжившие,

n=43

Выжившие,

n=36

Возраст (медиана), годы:

18–30

31–50

51–70

>70

0

7 (16,3)

19 (44,2)

17 (39,5)

2 (5,6)

8 (22,2)

17 (47,2)

9 (25)

Женщины

28 (65,1)

16 (44,4)

Мужчины

15 (34,9)

20 (55,6)

Сахарный диабет

16 (37,2)

9 (25)

Артериальная гипертензия

24 (55,8)

15 (41,2)

Легочная гипертензия

16 (37,2)

6 (16,7)

Ишемическая болезнь сердца

27 (62,8)

18 (50)

Онкологические заболевания

6 (14)

2 (5,6)

Ожирение

9 (20,9)

5 (13,9)

Венозные тромбозы

3 (7)

3 (8,3)

Артериальные тромбозы

5 (11,6)

4 (11,1)

Пациенты психиатрической больницы

8 (18,6)

5 (13,9)

Аутоиммунные заболевания

3 (7)

3 (22,2)

Заболевания печени

4 (9,3)

2 (5,6)

Хронические заболевания почек

4 (9,3)

1 (2,8)

 

Сравнение переменных между выжившими и умершими

Сначала были проанализированы и сравнены соответствующие переменные и параметры между выжившими и невыжившими (табл. 2). У невыживших были более высокие значения концентраций ЛДГ, креатинина, протромбинового времени, АЧТВ, D-димера, vWF:Aг, ADAMTS-13:Aг, MПO:Aг и более низкие значения соотношений ADAMTS-13:Aк по сравнению с vWF:Aг и ADAMTS-13:Aг по сравнению с vWF:Aг.

 

Таблица 2. Лабораторные переменные и параметры между выжившими и невыжившими

Показатель

Выжившие,

n=36

Невыжившие,

n=43

p

Лейкоциты, г/л

8,1 (6–10,3)

8,55 (7,025–11,035)

0,60

Базофилы, г/л

0,1 (0,015–0,2)

0 (0–0,1)

0,173

Гемоглобин, г/л

115 (95,3–141,8)

107 (91–128,5)

0,36

Тромбоциты:лимфоциты

191,3 (205,7–237,7)

228,7 (156,4–380,4)

0,96

АСТ, ME/л

30,3 (20,6–49,5)

52,6 (31,5–78,4)

0,0709

AЛТ, МЕ/л

28,8 (18,5–43,3)

33,5 (18,5–48,6)

0,78

ГГТ, МЕ/л

83,5 (38,2–109,7)

60,3 (39–167,8)

0,85

ЛДГ, МЕ/л

300,4 (236,2–314,2)

419 (321,8–583)

0,0006

Креатинин, mмкмоль/л

73,4 (54,75–100,1)

159,8 (100–262,5)

0,0091

СРБ, мг/л

97,2 (31,0–163,8)

102 (46,7–176,9)

0,59

Ферритин, нг/мл

650 (331–876)

688,5 (328,2–1281, 2)

0,99

ПВ, с

15,9 (13,4–17,5)

19,9 (16,7–23,8)

0,0003

АЧТВ, с

28,5 (15,3–35,2)

40,9 (31,1–53,5)

< 0,0001

D-димер, нг/мл

658,5 (184–1268,5)

1676,7 (750,2–3108,5)

0,0002

vWF:Aг, МЕ/мл

1,94 (1,41–2,46)

2,73 (2,39–3,11)

0,0002

ADAMTS-13:Ак, МЕ/мл

0,54 (0,398–0,628)

0,42 (0,295–0,56)

0,0687

ADAMTS-13:Aг, Ед/мл

0,51 (0,297–0,660)

0,32 (0,23–0,50)

0,0297

ADAMTS-13:Инг, Ед/мл

7,27 (5,55–9,98)

6,39 (4,6–10,1)

0,58

MПO:Aг, нг/мл

15 (12–27,5)

38,2 (25,1–62,2)

< 0,0001

ADAMTS-13:Aк/vWF:Aк

0,277 (0,254–0,280)

0,141 (0,103–0,214)

0,0002

ADAMTS-13:Aг/vWF:Aк

0,242 (0,210–0,268)

0,118 (0,07–0,197)

0,0005

 

После этого мы проверили корреляции между лабораторными показателями, характеризующими воспаление (рис. 2). Данная упрощенная матрица корреляций демонстрирует сильную корреляцию между соотношением ADAMTS-13:Aк/vWF:Aг и ADAMTS-13:Aк, соотношением ADAMTS-13:Aг/vWF:Aг и ADAMTS-13:Aг; сильную корреляцию между соотношением ADAMTS-13:Aк/ vWF:Aг и соотношением ADAMTS-13:Aг/vWF:Aг. К удивлению, не выявлено четкой корреляции между MПO:Aг и vWF:Aг, ADAMTS-13:Aк и ADAMTS-13:Aг. Соотношение ADAMTS-13:Aк/vWF:Aг слабо коррелировало с MПO:Aг и другими параметрами воспаления (кроме D-димера).

 

Рис. 2. Корреляция Спирмена между переменными (тепловая карта)

 

Прогноз летальности к концу госпитализации

Далее проведена оценка лабораторных маркеров активации системы гемостаза и воспаления как возможных предикторов внутрибольничной смерти. При однофакторном логистическом регрессионном анализе (табл. 3) было выявлено, что повышение концентрации ЛДГ, креатинина, протромбинового времени, АЧТВ, D-димера, vWF:Aг, ADAMTS-13:Aг, MПO:Aг, соотношения ADAMTS-13:Aг/vWF:Aг и ADAMTS-13:Aк/vWF:Aг являлись факторами риска смертности. Многофакторный анализ с поправкой на все переменные с р < 0,20 в одномерном анализе показал, что концентрации в плазме крови vWF:Aг и MПO:Aг — единственные два параметра, увеличение значений которых независимо связано со смертностью (табл. 4).

 

Таблица 3. Однофакторный анализ предполагаемых предикторов выживания среди лабораторных параметров

Показатель

OR (95% CI)

p

AUC

Лейкоциты, г/л

0,4042–0,6663

0,60

0,535

Базофилы, г/л

0,4446–0,8070

0,201

0,626

Гемоглобин, г/л

0,4338–0,6884

0,35

0,561

ЛДГ, МЕ/л

0,7116–0,9375

0,0010

0,825

Креатинин, mмкмоль/л

0,5793–0,9260

0,0103

0,753

СРБ, мг/л

0,4032–0,6707

0,59

0,537

Ферритин, нг/мл

0,2901–0,7099

0,99

0,500

ПВ, с

0,6235–0,8545

0,0004

0,739

АЧТВ, с

0,6525–0,8683

0,0001

0,760

D-димер, нг/мл

0,6333–0,8543

0,0002

0,744

vWF:Aг, МЕ/мл

0,6212–0,8560

0,0003

0,739

ADAMTS-13:Aг, Е/мл

0,5185–0,7678

0,0301

0,643

ADAMTS-13:Aк, МЕ/мл

0,4947–0,7458

0,0685

0,620

MПO:Aг, нг/мл

0,7151–0,9038

< 0,0001

0,810

ADAMTS-13:Aг/vWF:Aг

0,6119–0,8391

0,0006

0,726

ADAMTS-13:Aк/vWF:Aг

0,6305–0,8558

0,0002

0,743

AСТ, МЕ/л

0,4695–0,8878

0,0696

0,679

ГГТ, МЕ/л

0,3344–0,7140

0,84

0,524

AЛТ, МЕ/л

0,3442–0,7128

0,77

0,529

Тромбоциты:лимфоциты

0,3188–0,6923

0,96

0,506

 

Таблица 4. Результаты мультивариантного анализа предикторов выживания среди лабораторных параметров

Показатель

Значение (SD)

Скорректированное OR (95% CI)*

p

VWF:Aг, МЕ/мл

1,212 (0,391)

3,360 (1,562–7,228)

0,0019

MПO:Aг, нг/мл

0,060 (0,018)

1,062 (1,024–1,101)

0,0011

* С поправкой на все лабораторные показатели при p < 0,20 при однофакторном анализе: ЛДГ, креатинин, ПВ, АЧТВ, D-димер, ADAMTS-13:Aг, АСТ.

 

На основе этих результатов был рассчитан упрощенный показатель смертности: 1,212 × vWF:Aг + 0,06 × × MПO:активность Aг, значения которой значительно выше у пациентов, не выживших в стационаре, по сравнению с выжившими пациентами (р < 0,0001).

Далее упрощенный показатель смертности был подвергнут с-статистическому анализу с целью оценки его способности к прогнозу исхода относительно выживаемости (рис. 3): значение AUC составило 0,851 (95%-й ДИ), р = 0,0001 (рис. 4). С использованием увеличенного показателя Юдена наилучшее дискриминационное значение оказалось равным 4,46: его чувствительность для прогнозирования отсутствия выживаемости составила 0,800 (0,659–0,892); специфичность — 0,837 (0,696–0,921); PPV — 0,837; LR+ — 4,914; NPV — 0,800; LR– — 0,239. Это соответствовало среднему значению упрощенного показателя смертности, наблюдавшемуся у пациентов.

 

Рис. 3. Получение ROC-кривой (receiving operating characteristic) для ассоциации значений упрощенной оценки смертности, рассчитанной как 1,212×(vWF:Aг, МЕ/мл) + 0,06×(MПO:Aг, нг/мл), с внутрибольничной смертностью

 

Рис. 4. Кумулятивная выживаемость пациентов с высоким и низким значениями показателя смертности

 

На следующем этапе проведено сравнение выживаемости пациентов с упрощенным показателем смертности, превышающим ее медианное значение (значение высокой оценки), с выживаемостью пациентов со значением упрощенной оценки смертности ниже ее медианного значения (значение низкой оценки) (см. рис. 4). Анализ свидетельствует о том, что пациенты со значением упрощенной оценки смертности выше 4,46 имели значительно более низкую суммарную выживаемость, чем пациенты со значением упрощенной оценки смертности ниже 4,46 (логарифмический ранговый тест — р < 0,0001), 50% из них умерли на 13-й день после госпитализации.

Обсуждение

Результаты проведенного исследования показывают, что увеличение в циркулирующей крови концентраций антигена vWF и МПО связано с худшей выживаемостью у пациентов с тяжелой формой COVID-19, находящихся в ОИТ на ИВЛ.

Ранее опубликованы результаты более 20 исследований, касающихся показателей отношения vWF:ADAMTS-13 и концентрации NETs у пациентов с COVID-19 [7–16]. Большинство из них выявили достоверную зависимость повышенных концентраций vWF и сниженной/нормальной активности ADAMTS-13 с тяжестью течения COVID-19 [17, 18]. В одном из крупных исследований, опубликованных А. Rauch et al. (243 взрослых пациента с COVID-19), снижение соотношения FVIII/ФВ:Aг при поступлении было в значительной степени связано с риском увеличения потребности в кислороде во время последующего наблюдения [19]. В некоторых исследованиях подчеркивается значение только концентрации vWF:Aг, в других — роль активности vWF, при этом в двух исследованиях, посвященных оценке роли высокомолекулярного vWF, были получены противоположные результаты [20–24].

В представленном нами исследовании оценка концентрации MПO привела к исчезновению маркеров, связанных с ADAMTS-13, в мультипараметрической модели, оценивающей выживаемость, но к сохранению показателя VWF:Aг. Это говорит о том, что клиническое значение патологической активации и дегрануляции циркулирующих миелоидных клеток — участников системы врожденного иммунитета при тяжелой инфекции SARS-CoV-2 является патогенетически более значимым, чем влияние, вызванное повышением концентрации ADAMTS-13, на эндотелий сосудов, который в этой ситуации не является сильным независимым модулятором прогностической ценности высоких концентраций vWF, а сам по себе выступает вторым независимым предиктором смерти. Можно предположить, что в ситуации выраженных эндотелиальных повреждений на фоне чрезмерной активации гранулоцитов с высвобождением протеолитических ферментов, что имеет место во время системного «цитокинового шторма» при COVID-19 [25], интенсивность выделения высокомолекулярного фактора фон Виллебранда в очагах поражения превосходит регуляторную способность молекул ADAMTS-13 и устраняет этот показатель как предиктор неблагоприятного исхода.

Настоящее исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, поскольку среди госпитализированных с COVID-19 пациентов тяжелые формы встречаются довольно часто, группа пациентов, которых мы имели возможность изучить, ограничена. Не было возможности исследовать всех пациентов с тяжелой формой COVID-19, поступивших в ОИТ, и это могло вызвать систематическую ошибку при наборе группы. Во-вторых, исследование является моноцентровым и ретроспективным. В данном случае оправдано было бы проведение слепого, проспективного, многоцентрового исследования с большим количеством участников. Не удалось изучить активности, связанные с vWF, такие как vWF:RCo и vWF:COB [26], которые могут быть более эффективными предикторами клинических исходов, так как оценка концентрации циркулирующих высокомолекулярных мультимеров vWF имеет смысл, поскольку патогенез COVID-19 связан с эндотелиопатией. И наконец, оценка взаимосвязи vWF и MПO с концентрациями циркулирующих провоспалительных цитокинов IL-6, IL-8 и TNF-альфа (α) может иметь большую прогностическую ценность, чем изолированные концентрации vWF и MПO.

Данное исследование имеет и ряд сильных сторон. Насколько известно, оно впервые демонстрирует, что определение МПО имеет прогностическое значение у тяжелых пациентов с COVID-19, находящихся на ИВЛ. Также показано, что концентрации MПO и vWF могут независимо оценивать прогноз выживаемости.

Заключение

В заключение отметим, что высокие концентрации МПО и vWF:Aг явились независимыми предикторами худшей выживаемости у пациентов с тяжелой формой COVID-19, находящихся в ОИТ на ИВЛ. Необходимы дальнейшие проспективные исследования, во-первых, для проверки полученных данных на проспективной многоцентровой основе, во-вторых, для оценки влияния текущих терапевтических разработок на эти два фактора риска. Данные исследования могут явиться основой для старта разработок ингибиторов синтеза фактора фон Виллебранда, активации гранулоцитов и МПО в случае однозначного подтверждения верности продемонстрированной причинно-следственной связи.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) (номер гранта 20-04-60274).

Конфликт интересов. У авторов нет конфликта интересов, о котором следует заявить. Все соавторы видели и согласны с содержанием рукописи, подтверждают отсутствие финансовой заинтересованности. Авторы подтверждают, что представленная работа является оригинальной и не находится на рассмотрении в каком-либо другом рецензируемом журнале.

Участие авторов. А.Д. Макацария — дизайн исследования, анализ данных, написание рукописи; Д.Х. Хизроева — дизайн исследования, анализ данных, написание рукописи; И. Шенфельд — редактирование и доработка рукописи, пересмотр списка литературы; М.В. Третьякова — сбор данных, ведение базы данных; Е.В. Слуханчук — сбор данных, ведение базы данных; А.С. Шкода — набор пациентов; Л.Л. Панкратьева — статистическая обработка данных; М.И. Петровский — статистическая обработка данных; И.В. Машечкин — статистическая обработка данных; Д.В. Блинов — дизайн исследования, анализ данных, написание рукописи; Ж.-К. Гри — редактирование и доработка рукописи, анализ данных, статистики и написание концепции статьи; В.О. Бицадзе — дизайн исследования, анализ данных, написание рукописи. Все авторы статьи внесли существенный вклад в организацию и проведение исследования, прочли и одобрили окончательную версию рукописи перед публикацией.

Выражение признательности. Авторы выражают благодарность всему медперсоналу, участвовавшему в процессе лечения пациентов.

×

Об авторах

Александр Давидович Макацария

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: gemostasis@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7415-4633
SPIN-код: 7538-2966
Scopus Author ID: 6602363216
ResearcherId: M-5660-2016

д.м.н., профессор, академик РАН

Россия, Москва

Джамиля Хизриевна Хизроева

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: jamatotu@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0725-9686
SPIN-код: 8225-4976
Scopus Author ID: 57194547147
ResearcherId: F-8384-2017

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Иегуда Шенфельд

Университет Ариэль

Email: yehuda.shoenfeld@sheba.health.gov.il
ORCID iD: 0000-0003-2802-4090
SPIN-код: 5950-3930

доктор медицины, профессор

Израиль, Ариэль

Мария Владимировна Третьякова

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: tretyakova777@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3628-0804
SPIN-код: 1463-0065

к.м.н., доцент

Россия, Москва

Екатерина Викторовна Слуханчук

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет); Российский научный центр хирургии имени академика Б.В. Петровского

Email: beloborodova@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-7441-2778
SPIN-код: 7423-8944

к.м.н., доцент

Россия, Москва; Москва

Андрей Сергеевич Шкода

Городская клиническая больница № 67 имени Л.А. Ворохобова

Email: 67gkb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9783-1796
SPIN-код: 5388-7701

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Людмила Леонидовна Панкратьева

Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева

Email: liudmila.pankratyeva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1339-4155
SPIN-код: 5465-1880
Scopus Author ID: 7006391091

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Михаил Игоревич Петровский

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: michael@cs.msu.su
ORCID iD: 0000-0002-1236-398X
SPIN-код: 3639-0239

к.ф.-м.н.

Россия, Москва

Игорь Валерьевич Машечкин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: mash@cs.msu.su
ORCID iD: 0000-0002-9837-585X
SPIN-код: 6924-0704

д.ф.-м.н.

Россия, Москва

Дмитрий Владиславович Блинов

Институт превентивной и социальной медицины; Клинический госпиталь «Лапино» группы компаний «Мать и Дитя»

Email: blinov2010@googlemail.com
ORCID iD: 0000-0002-3367-9844
SPIN-код: 9779-8290
Scopus Author ID: 6701744871
ResearcherId: E-8906-2017

к.м.н.

Россия, Москва; Московская область

Жан-Кристоф Раймонд Грис

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет); Университетская клиника Нима; Университет Монпелье

Email: jean.christophe.gris@chu-nimes.fr
ORCID iD: 0000-0002-9899-9910
Scopus Author ID: 7005114260

доктор медицины, д.м.н., профессор

Россия, Москва; Ним, Франция; Монпелье, Франция

Виктория Омаровна Бицадзе

Первый Московский государственный университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: vikabits@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8404-1042
SPIN-код: 5930-0859

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Bonaventura A, Vecchié A, Dagna L, et al. Endothelial dysfunction and immunothrombosis as key pathogenic mechanisms in COVID-19. Nat Rev Immunol. 2021;21:319–329. doi: https://doi.org/10.1038/s41577-021-00536-9
  2. Landau N, Shoenfeld Y, Negru L, et al. Exploring the pathways of inflammation and coagulopathy in COVID-19: A narrative tour into a viral rabbit hole. Int Rev Immunol. 2021;22:1–9. doi: https://doi.org/10.1080/08830185.2021.1993211
  3. Макацария А.Д., Слуханчук Е.В., Бицадзе В.О., и др. Тромботический шторм, нарушения гемостаза и тромбовоспаление в условиях COVID-19 // Акушерство, гинекология и репродукция. — 2021. — Т. 15. — № 5. — С. 499–514. [Makatsariya AD, Slukhanchuk EV, Bitsadze VO, et al. Thrombotic storm, hemostasis disorders and thromboinflammation in COVID-19. Obstetrics, Gynecology and Reproduction. 2021;15(5):499–514. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2021.247
  4. Iba T, Levy JH, Levi M, et al. Coagulopathy in COVID-19. J Thromb Haemost. 2020;18(9):2103–2109. doi: https://doi.org/10.1111/jth.14975
  5. Макацария А.Д., Григорьева К.Н., Мингалимов М.А., и др. Коронавирусная инфекция (COVID-19) и синдром диссеминированного внутрисосудистого свертывания // Акушерство, гинекология и репродукция. — 2020. — Т. 14. — № 2. — С. 123–131. [Makatsariya AD, Grigoreva KN ingalimov M.A., et al. Coronavirus disease (COVID-19) and disseminated intravascular coagulation syndrome. Obstetrics, Gynecology and Reproduction. 2020;14(2):123–131. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17749/2313-7347.132
  6. Бицадзе В.О., Слуханчук Е.В., Хизроева Д.Х., и др. Внеклеточные ловушки нейтрофилов (NETs) в патогенезе тромбоза и тромбовоспалительных заболеваний // Вестник РАМН. — 2021. — Т. 76. — № 1. — C. 75–85. [Bitsadze VO, Slukhanchuk EV, Khizroeva JKh, et al. Extracellular Neutrophil Traps (NETs) in the Pathogenesis of Thrombosis and Thromboinflammation. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021;76(1):75–85. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.15690/vramn1395
  7. Favaloro EJ, Henry BM, Lippi G. Increased VWF and Decreased ADAMTS-13 in COVID-19: Creating a Milieu for (Micro)Thrombosis. Semin Thromb Hemost. 2021;47(4):400–418. doi: https://doi.org/10.1055/s-0041-1727282
  8. Fujimura Y., Holland LZ. COVID-19 microthrombosis: unusually large VWF multimers are a platform for activation of the alternative complement pathway under cytokine storm. Int J Hematol. 2022;115(4):457–469. doi: https://doi.org/10.1007/s12185-022-03324-w
  9. Hafez W, Ziade MA, Arya A, et al. Reduced ADAMTS-13 Activity in Correlation with Pathophysiology, Severity, and Outcome of COVID-19: A Retrospective Observational Study. Int J Infect Dis. 2022;117:334–344. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.02.019
  10. Nguyen TC, Liu A, Liu L, et al. Acquired ADAMTS-13 deficiency in pediatric patients with severe sepsis. Haematologica. 2007;92(1):121–124. doi: https://doi.org/10.3324/haematol.10262
  11. Ruf W, Ruggeri Z. Neutrophils release brakes of coagulation. Nat Med. 2010;16(8):851–852. doi: https://doi.org/10.1038/nm0810-851
  12. Макацария А.Д., Слуханчук Е.В., Бицадзе В.О., и др. Внеклеточные ловушки нейтрофилов участие в процессах воспаления и дизрегуляции гемостаза, в том числе у пациентов с COVID-19 и тяжелой акушерской патологией // Акушерство, гинекология и репродукция. —2021. — Т. 15. — № 4. — С. 335–350. [Makatsariya AD, Slukhanchuk EV, Bitsadze VO, et al. Neutrophil extracellular traps: a role in inflammation and dysregulated hemostasis as well as in patients with COVID-19 and severe obstetric pathology. Obstetrics, Gynecology and Reproduction. 2021;15(4):335–350. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2021.238
  13. Pramitasuri TI, Laksmidewi AAAP, Putra IBK, et al. Neutrophil Extracellular Traps in Coronavirus Disease-19-Associated Ischemic Stroke: A Novel Avenue in Neuroscience. Exp Neurobiol. 2021;30(1):1–12. doi: https://doi.org/10.5607/en20048
  14. Loria V, Dato I, Graziani F, et al. Myeloperoxidase: a new biomarker of inflammation in ischemic heart disease and acute coronary syndromes. Mediators Inflamm. 2008;2008:135625. doi: https://doi.org/10.1155/2008/135625
  15. Lissalde-Lavigne G, Combescure C, Muller L, et al. Simple coagulation tests improve survival prediction in patients with septic shock. J Thromb Haemost. 2008;6(4):645–653. doi: https://doi.org/10.1111/j.1538-7836.2008.02895
  16. Zuo Y, Yalavarthi S, Shi H, et al. Neutrophil extracellular traps (NETs) as markers of disease severity in COVID-19. medRxiv. 2020;2020.04.09.20059626. doi: https://doi.org/10.1101/2020.04.09.20059626
  17. Sweeney JM, Barouqa M, Krause GJ, et al. Evidence for secondary thrombotic microangiopathy in COVID-19. medRxiv. 2020;2020.10.20.20215608. doi: https://doi.org/10.1101/2020.10.20.20215608
  18. Henry BM, Benoit SW, de Oliveira MHS, et al. ADAMTS-13 activity to von Willebrand factor antigen ratio predicts acute kidney injury in patients with COVID-19: Evidence of SARS-CoV-2 induced secondary thrombotic microangiopathy. Int J Lab Hematol. 2021;43(Suppl1):129–136. doi: https://doi.org/10.1111/ijlh.13415
  19. Rauch A, Labreuche J, Lassalle F, et al. Coagulation biomarkers are independent predictors of increased oxygen requirements in COVID-19. J Thromb Haemost. 2020;18(11):2942–2953. doi: https://doi.org/10.1111/jth.15067
  20. Ward SE, Curley GF, Lavin M, et al. Irish COVID-19 Vasculopathy Study (ICVS) Investigators. Von Willebrand factor propeptide in severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): evidence of acute and sustained endothelial cell activation. Br J Haematol. 2021;192(4):714–719. doi: https://doi.org/10.1111/bjh.17273
  21. Vassiliou AG, Keskinidou C, Jahaj E, et al. ICU admission levels of endothelial biomarkers as predictors of mortality in critically ill COVID-19 patients. Cells. 2021;10(1):186. doi: https://doi.org/10.3390/cells10010186
  22. Tiscia GL, Favuzzi G, De Laurenzo A, et al. CSS COVID-19 Group. Reduction of ADAMTS-13 levels predicts mortality in SARS-CoV-2 patients. TH Open. 2020;4(3):e203–e206. doi: https://doi.org/10.1055/s-0040-1716379
  23. Pascreau T, Zia-Chahabi S, Zuber B, et al. ADAMTS 13 deficiency is associated with abnormal distribution of von Willebrand factor multimers in patients with COVID-19. Thromb Res. 2021;204:138–140. doi: https://doi.org/10.1016/j.thromres.2021.02.008
  24. De Jongh R, Ninivaggi M, Mesotten D, et al. Vascular activation is a strong predictor of mortality in coronavirus disease 2019 patients on the ICU. Blood Coagul Fibrinolysis. 2021;32(4):290–293. doi: https://doi.org/10.1097/MBC.0000000000001007
  25. Ryabkova VA, Churilov LP, Shoenfeld Y. Influenza infection, SARS, MERS and COVID-19: Cytokine storm — The common denominator and the lessons to be learned. Clin Immunol. 2021;223:108652. doi: https://doi.org/10.1016/j.clim.2020.108652
  26. Ryabkova VA, Churilov LP, Shoenfeld Y. Influenza infection, SARS, MERS and COVID-19: Cytokine storm — The common denominator and the lessons to be learned. Clin Immunol. 2021;223:108652. doi: https://doi.org/10.1016/j.clim.2020.108652

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Блок-схема участников исследования

Скачать (208KB)
3. Рис. 2. Корреляция Спирмена между переменными (тепловая карта)

Скачать (167KB)
4. Рис. 3. Получение ROC-кривой (receiving operating characteristic) для ассоциации значений упрощенной оценки смертности, рассчитанной как 1,212×(vWF:Aг, МЕ/мл) + 0,06×(MПO:Aг, нг/мл), с внутрибольничной смертностью

Скачать (168KB)
5. Рис. 4. Кумулятивная выживаемость пациентов с высоким и низким значениями показателя смертности

Скачать (125KB)

© Издательство "Педиатръ", 2022



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах