Возможность использования показателей клинического анализа крови в оценке воспалительного статуса пациентов с COVID-19
- Авторы: Некрасова Л.А.1, Джайн М.2, Губенко Н.С.2, Будко А.А.2, Самоходская Л.М.2, Орлова Я.А.2, Камалов А.А.2
-
Учреждения:
- Специализированный научно-учебный центр Новосибирского государственного университета
- Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
- Выпуск: Том 13, № 1 (2022)
- Страницы: 14-21
- Раздел: Оригинальные исследования
- URL: https://journals.rcsi.science/clinpractice/article/view/80111
- DOI: https://doi.org/10.17816/clinpract80111
- ID: 80111
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование. С-реактивный белок (СРБ) является ключевым лабораторным биомаркером системного воспаления и индикатором необходимости противовоспалительной терапии у пациентов с COVID-19. Однако доступность биохимических анализаторов для определения уровня СРБ ограничена в удаленных от региональных центров медицинских учреждениях.
Цель исследования — разработка подхода к прогнозированию воспалительного статуса пациентов с COVID-19 на основании показателей общего анализа крови.
Методы. В ретроспективное исследование включены 423 пациента (мужчин 54,6%; женщин 45,4%; средний возраст 59,1 года), проходивших стационарное лечение на базе МНОЦ МГУ имени М.В. Ломоносова в период с 21 апреля по 13 июня 2020 г. с диагнозом COVID-19. Всем пациентам были выполнены общий и биохимический анализы крови, компьютерная томография (КТ) легких.
Результаты. На основе данных общего анализа крови была разработана модель качественной оценки системного воспаления, соответствующего уровню СРБ >60 мг/л. В нее вошли скорость оседания эритроцитов и отношение нейтрофилов к лимфоцитам. В соответствии с результатами ROC-анализа (Receiver Operating Characteristic) разработанная модель характеризовалась чувствительностью 70,2%, специфичностью 74,6%, а площадь под ROC-кривой составила 0,781. В ходе сравнения ключевых клинических показателей тяжести течения COVID-19, таких как срок госпитализации и степень поражения легких по данным КТ при поступлении и выписке, были обнаружены статистически значимые отличия между группами с уровнями СРБ ≤60 мг/л и >60 мг/л, определенными при рутинном лабораторном анализе, по всем названным параметрам (p <0,05). Данные отличия оставались значимыми и при использовании разработанной модели прогнозирования уровня СРБ, демонстрируя взаимозаменяемость двух подходов к оценке уровня системной воспалительной реакции при решении клинических задач.
Заключение. Предложенная в данной работе модель прогнозирования воспалительного статуса на основе данных общего анализа крови может быть использована для выбора оптимальной тактики лечения пациентов с COVID-19 при отсутствии биохимического анализатора крови.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Людмила Андреевна Некрасова
Специализированный научно-учебный центр Новосибирского государственного университета
Email: l.nekrasova@nsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5161-8666
SPIN-код: 5609-3840
Россия, Новосибирск
Марк Джайн
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Автор, ответственный за переписку.
Email: jain-mark@outlook.com
ORCID iD: 0000-0002-6594-8113
SPIN-код: 3783-4441
стажер-исследователь отдела лабораторной диагностики
Россия, 119234, Москва, Ломоносовский пр-кт, д. 27, к. 10Никита Сергеевич Губенко
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Email: gubenkons@icloud.com
ORCID iD: 0000-0001-5723-4367
студент факультета фундаментальной медицины
Россия, МоскваАнтон Александрович Будко
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Email: anton-budko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7362-176X
аспирант факультета фундаментальной медицины
Россия, МоскваЛариса Михайловна Самоходская
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Email: slm@fbm.msu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6734-3989
SPIN-код: 5404-6202
кандидат медицинских наук, доцент, руководитель отдела лабораторной диагностики
Россия, МоскваЯна Артуровна Орлова
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Email: 5163002@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-8160-5612
SPIN-код: 3153-8373
доктор медицинских наук, доцент, руководитель отдела возраст-ассоциированных заболеваний
Россия, МоскваАрмаис Альбретович Камалов
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Email: priemnaya@mc.msu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4251-7545
SPIN-код: 6609-5468
доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор
Россия, МоскваСписок литературы
- Who.int [Internet]. World Health Organization. WHO Director-General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19 [updated 2021, August 14; cited 2021, August 14]. Available from: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020.
- Worldometers.info [Internet]. American Library Association. COVID-19 Coronavirus Pandemic [updated 2021, August 14; cited 2021, August 14]. Available from: https://www.worldometers.info/coronavirus/.
- Qin C, Zhou L, Hu Z, et al. Dysregulation of immune response in patients with COVID-19 in Wuhan, China. Clin Infect Dis. 2020;71(15):762–768. doi: 10.1093/cid/ciaa248
- Ragab D, Eldin HS, Taeimah M, et al. The COVID-19 cytokine storm; what we know so far. Front Immunol. 2020;11:1446. doi: 10.3389/fimmu.2020.01446
- Sahu BR, Kampa RK, Padhi A, Panda AK. C-reactive protein: a promising biomarker for poor prognosis in COVID-19 infection. Clin Chim Acta. 2020;509:91–94. doi: 10.1016/j.cca.2020.06.013
- Yang AP, Liu JP, Tao WQ, Li HM. The diagnostic and predictive role of NLR, d-NLR and PLR in COVID-19 patients. Int Immunopharmacol. 2020;84:106504. doi: 10.1016/j.intimp.2020.106504
- Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 6 (28.04.2020). Минздрав России; 2020.
- Mareev VY, Orlova YA, Pavlikova EP, et al. Steroid pulse-therapy in patients with coronAvirus Pneumonia (COVID-19), sYstemic inFlammation and Risk of vEnous thRombosis and thromboembolism (WAYFARER Study) [In English, Russian]. Kardiologiia. 2020;60(6):15–29. doi: 10.18087/cardio.2020.6.N1226
- Yang P, Ding Y, Xu Z, et al. Epidemiological and clinical features of COVID-19 patients with and without pneumonia in Beijing, China. MedRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.02.28.20028068
- Zumla A, Hui DS, Azhar EI, et al. Reducing mortality from 2019-nCoV: host-directed therapies should be an option. Lancet. 2020;395:e35. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30305-6
- Wan S, Yi Q, Fan S, et al. Characteristics of lymphocyte subsets and cytokines in peripheral blood of 123 hospitalized patients with 2019 novel coronavirus pneumonia (NCP). MedRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.02.10.20021832
- Nhc.gov.cn [Internet]. Disease Control and Prevention Bureau of China. Interpretation of New Coronavirus Pneumonia Prevention and Control Plan (Fifth Edition) [updated 2021, August 14; cited 2021, August 14]. Available from: http://www.nhc.gov.cn/jkj/s3578/202002/dc7f3a7326e249c0bad0155960094b0b.shtml.
- Henry BM, de Oliveira MH, Benoit S, et al. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clin Chem Lab Med. 2020;58(7):1021–1028. doi: 10.1515/cclm-2020-0369
- Xia W, Shao J, Guo Y, et al. Clinical and CT features in pediatric patients with COVID-19 infection: different points from adults. Pediatric Pulmonology. 2020;55:1169–1174. doi: 10.1002/ppul.24718
- Chen N, Zhou M, Dong X, et al. Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet. 2020;395(10223): 507–513. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30211-7
- Yang X, Yu Y, Xu J, et al. Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study. Lancet Respir Med. 2020;8(5):475–481. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30079-5
- Ponti G, Maccaferri M, Ruini C, et al. Biomarkers associated with COVID-19 disease progression. Crit Rev Clin Lab Sci. 2020;57(6):389–399. doi: 10.1080/10408363.2020.1770685
- Yang Z, Shi J, He Z, et al. Predictors for imaging progression on chest CT from coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients. Aging. 2020;12(7):6037–6048. doi: 10.18632/aging.102999
- Lu J, Sun PD. High affinity binding of SARS-CoV-2 spike protein enhances ACE2 carboxypeptidase activity. J Biol Chem. 2020;295(52):18579. doi: 10.1074/jbc.ra120.015303
- Khanna K, Raymond W, Charbit AR, et al. Binding of SARS-CoV-2 spike protein to ACE2 is disabled by thiol-based drugs; evidence from in vitro SARS-CoV-2 infection studies. BioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.12.08.415505
- Smilowitz NR, Kunichoff D, Farshick M, et al. C-reactive protein and clinical outcomes in patients with COVID-19. Eur Heart J. 2021;42(23):2270–2279. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa1103
- Wang L. C-reactive protein levels in the early stage of COVID-19. Med Mal Infect. 2020;50(4):332–334. doi: 10.1016/j.medmal.2020.03.007
- Tan C, Huang Y, Shi F, et al. C-reactive protein correlates with computed tomographic findings and predicts severe COVID-19 early. J Med Virology. 2020;92(7):856–862. doi: 10.1002/jmv.25871