Маркёры COVID-19

08.09.2021

Источник:
Guo Jing, Wang Shuting, Xia He, Shi Ding, Chen Yu, Zheng Shufa, Chen Yanfei, Gao Hainv, Guo Feifei, Ji Zhongkang, Huang Chenjie, Luo Rui, Zhang Yan, Zuo Jian, Chen Yunbo, Xu Yan, Xia Jiafeng, Zhu Chunxia, Xu Xiaowei, Qiu Yunqing, Sheng Jifang, Xu Kaijin, Li Lanjuan, Cytokine Signature Associated With Disease Severity in COVID-19

Аннотация

Коронавирусная инфекция 2019 (COVID-19) вспыхнула и затем стала пандемией в конце 2019. С растущим числом смертельных случаев ранняя идентификация серьезности болезни и интерпретация патогенеза очень важны. Стремясь идентифицировать биомаркеры для оценки тяжестии болезни и прогрессии COVID-19, 75 пациентов COVID-19, 34 здоровых контрольных групп и 23 пациента с пандемическим гриппом A (H1N1) были приняты под наблюдение в этом исследовании. Используя технологию жидких реактивов, были исследованы 48 цитокинов и хемокинов, среди которого 33 были значительно увеличены в пациентах COVID-19 по сравнению со здоровыми контрольными группами. HGF и IL-1β были сильно связаны с АПАЧЕМ II счетов на первой неделе после начала болезни. IP-10, HGF и IL-10 были коррелированы положительно с вирусными титрами. Цитокины были значительно коррелированы с креатинином, тропонин I, международное нормализованное отношение и прокальцитонин в течение двух недель после начала болезни. Были выполнены однофакторные исследования, и 6 цитокинов включая G-КСМ, HGF, IL-10, IL-18, М-КСФ и SCGF-β, как находили, могли быть связаны с серьезностью течения COVID-19. 11 видов цитокинов могли предсказать серьезность COVID-19, среди которого IP-10 и М-КСФ были наиболее явными показателями для серьезности болезни. В заключение уровни цитокинов в COVID-19 были значительно коррелированы с серьезностью болезни на ранней стадии, и серологические цитокины могли использоваться в качестве индикаторов предупреждения серьезности и прогрессии COVID-19. Ранняя стратификация болезни и вмешательства, чтобы уменьшить гиперцитокинэмию может улучшить прогноз пациентов COVID-19.

Введение
Коронавирусная инфекция 2019 (COVID-19) является новой инфекционной болезнью, вызванной тяжелым острым коронавирусным респираторным синдромом 2 (SARS-CoV-2), быстро распространившийся во всем мире (1, 2). С 16 июня 2021, было 176,156,662 подтвержденных случая COVID-19 во всем мире, включая 3,815,486 смертельных случаев, сообщили КТО. Несмотря на то, что в общей сложности 2,310,082,345 доз вакцины были введены, SARS-CoV-2 видоизменяется быстро, таким образом, количество подтвержденных случаев коронавируса и пропорция смертельных случаев все еще увеличиваются.
Без эффективного лечения, непосредственно предназначающегося для SARS-CoV-2, COVID-19 связан с коэффициентом смертности приблизительно 1-3%, обычно связывающимся с развитием острого респираторного дистресс-синдрома (ARDS) (3, 4). Острый респираторный дистресс синдром (ОРДС) является опасным для жизни осложнением, поскольку альвеолярно-капиллярный барьер находится под угрозой и экссудация жидкости в легкие, которая является главной причиной смертности для пациентов COVID-19 (5). Гиперцитокинемия, которую также называют штормом цитокинов, была обнаружена при инфекции SARS-CoV-2 и может способствовать острому повреждению легкого и развитию ОРДС (6–9). Патологические изменения, вызываемые цитокиновым штормом, наблюдались у пациентов COVID-19, особенно в тяжелых или в критических состояниях (10, 11).

Наше предыдущее исследование показало, что иммунологические нарушения играют важную роль в прогрессии COVID-19 (12, 13). Определенный патогенез шторма цитокина все еще неясен. Ключ, чтобы уменьшить смертность COVID-19 должен разъяснить патогенез, исследовать определенные терапевтические цели и показать ранние цели тяжелой болезни. Здесь, мы исследовали серологический цитокин в пациентах COVID-19 и попытались найти точные маркеры для предсказания фатальных результатов и показать иммунный механизм, связанный с COVID-19.

Методы

Клинические анализы
Госпитализированных пациентов COVID-19 наблюдали между январем 2020 и мартом 2020. Госпитализированные пациенты пандемического гриппа A (H1N1) и здоровые волонтеры были зарегистрированы одновременно. COVID-19 и инфекции H1N1 были подтверждены в лаборатории с протоколами (14, 15). Классификация подтипа COVID-19 была основана на восьмом поколении тестов Диагностических процедур и Протоколе Лечения для COVID-19 в Китае. Случаи умеренного типа COVID-19 включали непневмоническое поражение и легкую пневмонию. Тяжелый тип, проявлялся, как одышка, частота дыхания ≥ 30 дыханий в минуту, сатурация ≤ 93%, парциальное давление кислорода (PaO2) / фракция вдыхаемого кислорода (FiO2) в сооотношении 50% в течение 24–48 часов. Критические случаи показали нарушение дыхания, септический шок и/или несколько дисфункций/отказа органа. Пациенты с ВИЧ, опухолью, после пересадки органа, статусом беременности и аутоиммунными болезнями исключены из этого исследования. Наконец мы зарегистрировали в общей сложности 75 пациентов COVID-19, включая 28 умеренных случаев, 30 тяжелых случаев и 17 критических случаев.

Мы также приняли под наблюдение 23 пациента H1N1. Контрольная группа состояла из 34 здоровых людей, посетивших Первую Аффилированную Больницу Чжэцзянского университета для обычных медицинских освидетельствований. Все здоровые пациенты имели нормальные анализы биохимии печени и Рентген грудной клетки, не имели симптомов сердечно-сосудистых заболеваний, заболеваний печени, диабета или других болезней. Резюме клинической информации пациентов показаны в Таблице 1 и Дополнительной Таблице 1.

Это исследование было одобрено Экспертным советом организации Первой Аффилированной Больницы, Медицинской школы, Чжэцзянского университета (числа IIT2020-136, числа IIT20200148A), и информированное согласие было получено от всех участников. Хельсинская декларация строго соблюдалась.

Извлечение данных
Клинические и демографические данные были собраны у всех участников, велась электронная медицинская документация. Эти данные включали возраст, пол, сопутствующие патологии, симптомы, серьезность болезни при госпитализации. АПАЧ II счетов является серьезностью системы классификации болезни, который основан на начальных значениях 12 обычных физиологических измерений, возраста и предыдущего состояния здоровья, чтобы оценить общую степень серьезности болезни (16). Лабораторные показатели, включающие уровни обычного контроля крови (лейкоциты, гемоглобин, тромбоцит, нейтрофилы и лимфоциты), функция коагуляции (D-димер), биохимия: [аланиновая аминотрансфераза (АЛТ), аспартатаминотрансфераза (AST), лактатдегидрогеназа (LDH), СР белок (CRP), креатинин (Cr)] и ферритин. Справочные значения для нормальных диапазонов лабораторных испытаний соответствовали используемым стационарной лабораторией.

Мазки из зева или анализы слюны и периферическая венозная кровь были собраны в самом раннем периоде после госпитализации (9). Кровь у здоровых пациентов была собрана после медицинского осмотра. Образцы сыворотки были обработаны в лаборатории в течение 4 часов после сбора либо сохранены при −80°C до анализа. Все биохимические индексы были измерены с помощью автоматического анализатора (Hitachi 7600, Токио, Япония). Гематологические параметры были проанализированы с помощью автоматизированной гематологии анализатор (Sysmex XN-9000). Международное нормализованное отношение (INR) было определено с помощью метода коагуляции с Анализатором Sysmex условного-стимула-2000i (Sysmex, Кобе, Япония) (19, 20).

Извлечение РНК и RT-PCR в реальном времени
Вирусные инфекции были подтверждены полимеразной цепной реакцией (PCR) обратной транскрипции в реальном времени с Мини-Комплектом RNeasy (QIAGEN, Германия) использовались образцы мокроты и анализы мазка из зева (8).

Цитокин и измерения хемокина
Мультиплексные иммунологические анализы на основе магнитных бусинок для отобранных серологических биомаркеров Про Человеческим Комплектом Скрининг-теста Цитокина Bio-Plex (48-Plex #12007283, Биорадиус), с Системой Множества приостановки Bio-Plex 200 (Биорадиус, Геркулес, Калифорния) были обработаны в Лаборатории BSL-2, следующей инструкциям производителей. Первичные данные были проанализированы с помощью Версии 6.1.1 Bio-Plex Manager Software. Сорок восемь определенных количественно цитокинов перечисляются следующим образом: Кожный Т-лимфоцитарный хемокин аттрактанта (CTACK); Эозинофил хемотаксический белок (Eotaxin); основной фактор роста фибробласта (Основной FGF); колониестимулирующий фактор гранулоцита (G-КСМ); колониестимулирующий фактор макрофага гранулоцита (ГМ-КСФ); хемокин (C-X-C мотив) лиганд (CXCL) 1 (GRO-α); фактор роста гепатоцита (HGF); интерферон (IFN) альфа 2; IFN-γ; интерлейкин (IL) IL-1α; IL-1β; агонист рецептора IL-1 (IL-1ra); IL-2; IL-2ra; IL-3; IL-4; IL-5; IL-6; IL-7; IL-8; IL-9; IL-10; подгруппа IL-12 p40 (IL-12 (p40)); IL-12 (p70); IL-13; IL-15; IL-16; IL-17; IL-18; интерферон \U 03B3\индуцибельный белок 10 (IP-10); лейкоз подавляющий фактор (LIF); белок хемоаттрактанта моноцита (MCP) 1; MCP-3; макрофагальный колониестимулирующий фактор (М-КСФ); Фактор, ингибирующий миграцию макрофагов (MIF); монокоровы хемокинов, вызванные интерфероном (IFN)-γ (МиГ); макрофаг воспалительный белок (MIP) 1α; MIP-1β; бета-фактор роста нервов (β-NGF); фактор роста тромбоцитов bb (PDGF-BB); отрегулированный на активации, нормальный Т-лимфоцит, выраженный и секретированный (RANTES); фактор стволовой клетки (SCF); бета фактора роста стволовой клетки (SCGF-β); полученный из клетки стромы фактор 1a (SDF-1α); фактор некроза опухоли - альфа (TNF-α); TNF-β; связанный с ФНО вызывающий апоптоз лиганд (TRAIL); сосудистый фактор эндотелиального роста (VEGF).

Статистический анализ
Статистические исследования выполнялись с SPSS (версия 20.0, SPSS Inc, Чикаго, Иллинойс, США). Числа были сгенерированы с помощью GraphPad (версия 8.0, Ла-Хойя, Калифорния, США). Анализ Колмогорова-Смирнова использовался, чтобы оценить, распределялись ли непрерывные данные обычно. Для данных непрерывных числовых переменных, соответствующих нормальному распределению и имеющих однородность различия, мы выполнили дисперсионный анализ, чтобы определить, были ли различия в уровнях цитокинов между группами статистически значительны. Для данных, не имеющих нормального распределения, использовался непараметрический анализ. Различия между показателями были проверены методом Фишера, во всех подходящих случаях.

Результаты
Главные демографические особенности зарегистрированных пациентов COVID-19 (группа COVID-19), пациенты H1N1 (группа H1N1) и здоровые контрольные группы (группа HC) были похожими. Средний возраст пациентов COVID-19 составлял 53 года (IQR, 39-62.5 года), и 46 (61.3%) были мужчины. Средний возраст пациентов H1N1 составлял 55 лет (IQR, 39–67 лет), 9 (39.1%) были мужчины. Средний возраст здоровых контрольных групп составлял 55 лет (IQR, 49.8-59 лет), и 20 (58.8%) были мужчины. Не было никакой статистической разницы в возрасте и поле среди этих трех групп.
В группе COVID-19 наиболее распространенные сопутствующие патологии были артериальной гипертензией (33.3%), диабет (13.3%) и заболевания печени (10.7%). Главные симптомы пациентов COVID-19 были лихорадка и кашель. Наиболее распространенные сопутствующие патологии были артериальной гипертензией (21.7%) и нарушениями дыхания (21.7%) для пациентов H1N1, и наиболее распространенные симптомы были кашель с мокротой. Нарушения дыхания были более частыми у пациентов с H1N1, тогда как другие сопутствующие патологии (сердечно-сосудистые заболевания, заболевания печени, диабет и артериальная гипертензия) были одинаково распределены в группе с H1N1 и группе с COVID-19.

Гиперцитокинемия у пациентов с COVID-19
В этом исследовании были проанализированы 48 цитокинов и хемокинов в образцах периферической крови пациентов. В целом повышение цитокинов наблюдалось в группе COVID-19 по сравнению с контрольной группой и группой H1N1. 33 цитокина были значительно увеличены у 75 пациентах COVID-19 по сравнению с группой HC (рисунок 1), включая CTACK, G-КСМ, ГМ-КСФ, ВАЛОВОЙ-a, HGF, IFN-α2, IFN-γ, IL-1a, IL-1β, IL-2ra, IL-5, IL-6, IL-7, IL-8, IL-9, IL-10, IL-12 (p70), IL-12 (p40), IL-13, IL-15, IL-17, IL-18, IP-10, LIF, М-КСФ, MIF, МиГ, β-NGF, SCGF-β, SDF-1a, TNF-α, TNF-β и VEGF

По сравнению с группой H1N1 29 цитокинов были значительно увеличены в группе COVID-19, включая CTACK, G-КСМ, ГМ-КСФ, GRO-α, HGF, IFN-a2, IL-1α, IL-1β, IL-2ra, IL-5, IL-7, IL-8, IL-9, IL-10, IL-12 (p70), IL-12 (p40), IL-13, IL-15, IL-17, IL-18, LIF, MIF, МиГ, β-NGF, SCGF-β, SDF-1α, TNF-α, TNF-β и VEGF.

Корреляция между уровнями цитокинов и вирусного титра SARS-CoV-2
Мокрота или образцы мазка из зева от пациентов COVID-19 были собраны для обнаружения вирусного компонента. Мокрота или образцы мазка из зева от 35 пациентов были получены в тот же день, кровь была взята в течение 2 недель после начала болезни; вирусный титр был количественно обнаружен, и результаты выражаются значением КТ, как ранее сообщается (21). Посредством анализа корреляции между вирусным значением КТ и 33 значительно повышенными цитокинами, уровнем 3 цитокинов, включая IP-10 (ρ=-0.415, p=0.013), HGF (ρ=-0.381, p=0.024) и IL-10 (ρ=-0.344, p=0.043) были коррелированы положительно с вирусным титром (рисунок 2).

Корреляция между уровнями цитокинов и вирусного титра SARS-CoV-2
Мокрота или образцы мазка из зева от пациентов COVID-19 были собраны для обнаружения вирусного компонента. Мокрота или образцы мазка из зева от 35 пациентов были получены в тот же день, кровь была взята в течение 2 недель после начала болезни; вирусный титр был количественно обнаружен, и результаты выражаются значением КТ, как ранее сообщается (21). Посредством анализа корреляции между вирусным значением КТ и 33 значительно повышенными цитокинами, уровнем 3 цитокинов, включая IP-10 (ρ=-0.415, p=0.013), HGF (ρ=-0.381, p=0.024) и IL-10 (ρ=-0.344, p=0.043) были коррелированы положительно с вирусным титром (рисунок 2).

Корреляция между уровнями цитокинов и мультисистемной функции
Чтобы разъяснить корреляцию между цитокинами и клиническими индикаторами, мы проанализировали корреляцию между цитокинами и креатинином, тропонин I (TNI), прокальцитонин и международное нормализованное отношение (INR) в течение двух недель после начала болезни для значительно повышенных цитокинов (Дополнительная Таблица 2). Анализ корреляции показал, что G-КСМ (ρ = 0.45, p=0.0007), HGF (ρ = 0.43, p=0.0010), IL-1β (ρ = 0.43, p=0.0010) и М-КСФ (ρ = 0.42, p=0.0015) был положительно коррелирован с уровнем Cr. ВАЛОВОЙ-a (ρ=-0.47, p=0.0006) и IL-17 (ρ=-0.43, p=0.0019) были отрицательно коррелированы с уровнем TNI. IL-6 (ρ = 0.41, p=0.0017) и IL-8 (ρ = 0.42, p=0.0012) были положительно коррелированы с уровнем индийской рупии. IL-18 (ρ = 0.46, p=0.0004) был положительно коррелирован с уровнем ПРОЦЕНТА.

Независимые показатели цитокинов и их диагностического значения
Однофакторные исследования были выполнены, чтобы выявить прогностические факторы для значительно повышенных цитокинов (Таблица 3). В этой части, 55 пациентов в течение 2 недель после начала COVID-19 были включены. В однофакторном анализе уровень G-КСМ (ИЛИ = 1.0034, 95% Ки 1.0000 - 1.0067, p = 0.0475), HGF (ИЛИ = 1.0018, 95% Ки 1.0001–1.0035, p = 0.0411), IL-10 (ИЛИ = 1.1930, 95% Ки 1.0349 - 1.3752, p = 0.0150), IL-18 (ИЛИ = 1.0087, 95% Ки 1.0002 - 1.0173, p = 0.0460), М-КСФ (ИЛИ = 1.0541, 95% Ки 1.0066 - 1.1038, p = 0.0251) и SCGF-β (ИЛИ = 1.000, 95% Ки 1.000 - 1.000, p = 0.0271) был связан с серьезностью COVID-19.

Анализ кривой также выполнялся, чтобы оценить относительные полезные действия, чтобы предсказать тяжесть болезни для значительно повышенных цитокинов. 55 пациентов в течение 2 недель после начала COVID-19 были включены в анализ, как показано в виде Таблицы 4. 11 цитокинов мог предсказать прогноз пациентов с тяжелой и критической болезнью, включая G-КСМ, HGF, IL-6, IL-7, IL-8, IL-10, IL-18, IP-10, М-КСФ, МиГ и SCGF-β. Среди которого IP-10 (AUC: 0.74, 95%CI: 0.61-0.88, P =0.003), имел самую большую область под кривой ПТИЦЫ РУХ, и IP-10 был также самым чувствительным цитокином. М-КСФ (AUC: 0.72, 95%CI: 0.59 - 0.86, P =0.006), был самый определенный цитокин, который был также превосходным показателем для серьезности болезни.

Обсуждение
COVID-19 остается продолжающейся угрозой глобально из-за растущего числа смертельных случаев. Ученые-медики и биологи во всем мире все еще работают, чтобы уменьшить заболеваемость и смертельные случаи. Важно разъяснить патогенез болезни, индикаторов дальнего обнаружения и интервенционных целей болезни (6, 7, 22). В нашем исследовании мы показали, что гиперцитокинемия присутствует у больных с COVID-19, и значительно связана с серьезностью ранней стадии.

В нашем исследовании 33 цитокина были значительно увеличены у пациентов с COVID-19 по сравнению со здоровыми контрольными группами. И противовоспалительные цитокины (такие как IL-10 и IL-13) и провоспалительные цитокины (такие как IL-1β, IL-6, IP-10, G-КСМ, IL-8, IL-17 и IFN-γ) были значительно увеличены у пациентов с COVID-19, предложив серьезное иммунологическое нарушение, о котором сообщлось и при других патогенных коронавирусах (CoV), включая ближневосточный коронавирус респираторного синдрома (БЛИЖНЕВОСТОЧНЫЙ-РЕСПИРАТОРНЫЙ-СИНДРОМ-CoV), тяжелый острый коронавирус респираторного синдрома (SARS-CoV) (21, 23, 24). Мы сравнили текущую литературу по цитокинам COVID-19 и нашли, что методы исследования трех исследований были похожими. Из-за разных уровней тяжести болезни, результаты не является такими же. Кроме того, 14 цитокинов были значительно увеличены во всех 4 исследованиях, включая HGF, IL-1β, IL-2ra, IL-6, IL-7, IL-10, IL-13, IL-18, G-КСМ, М-КСФ, МиГ, IP-10, IFN-a2 и IFN-γ. IP-10, также известный как CXCL10, был продемонстрирован, что это может вызвать хемотаксическую активность и миграцию гранулоцита, моноцитов, макрофагов и лимфоцитов (25). Большое количество исследований COVID-19 сообщило, что IP-10 рассматривается как важный биомаркер тяжелой болезни (6, 22, 25–28). Сигнализация IP-10-CXCR3, кажется, ключевой фактор в патологическом ухудшении SARS, инфекции H7N9 и ОРДС (21, 23, 29). Было сообщено, что грипп имел более высокий IP 10 концентраций, чем коронавирус, энтеровирус или риновирус и парамиксовирус (30). Наше исследование показало, что не было никакой значительной разницы в повышенном уровне IP-10 между пациентами с H1N1 и COVID-19. Поэтому мы полагаем, что IP-10 может играть важную роль в повреждении легкого из-за множества причин, а не определенного маркера COVID-19. IP-10 планирования антитела может быть многообещающей стратегией лечения повреждения легкого и ОРДС.

IL-13 и IL-10 как противовоспалительные цитокины были также значительно увеличены у пациентов COVID-19. Исследование, зарегистрировавшее 548 пациентов, нашло, что высокие уровни цитокина (IL-2R, IL-6, IL-10 и TNF-α) были значительно связаны с тяжелым COVID-19 при поступлении, результаты исследования которого соответствуют нашим результатам (31). Появление повышенного IL-10 может не играть эффективную защитную роль, но предложить скрытое иммунное усилие управлять штормом цитокина, которые являются, к сожалению, слишком поздние (32). Исследования показали, что IL-13 является водителем серьезности COVID-19 (33), и мог разрушать активность стволовой клетки пневмоцита типа 2 (34). В то время как нейтрализация IL-13 приводит к сниженной болезни и депонированию гиалуронана легкого. Роль этих противовоспалительных факторов остается быть далее объясненной.

Среди 33 повышенных цитокинов 29 цитокинов в группе COVID-19 были выше, чем те в группе H1N1, но не было никаких существенных различий в IP-10, М-КСФ, IFN-γ, и IL-6. Это может указать, что эти 4 цитокина могут играть важную роль в серьезности вирусных респираторных заболеваний. Исследования сообщили о различиях в иммунологических особенностях между пациентами с H1N1 и COVID-19 (17). Но наши результаты исследования показывают, что более тяжелый цитокин налетает, как ураган при COVID-19 по сравнению с H1N1. Патологические результаты исследования пациентов H1N1 типичны для альвеолярной пневмонии, включающей альвеолярный отек и воспалительные инфильтраты в легких, сохраняя целостность стенок альвеолы и микроструктуру органов (17). И воспалительные инфильтраты, наблюдаемые в легких, были составлены из макрофагов, полиморфнонуклеарных клеток и недостаточных лимфоцитов. SARS-CoV-2 вызвал интенсивные и обширные воспалительные инфильтраты легкого, а также толщину стенок альвеолы, кровотечений и частичной потери гистологической архитектуры легкого, и макрофаги являются основной воспалительной клеткой проникновения в легких. Значительно повышенные уровни цитокина в периферической крови были параллельны повреждению легкого, далее подтвердив, что важность цитокина влетает как ураган повреждение легкого.

Много исследований сосредоточились на корреляции между вирусами и тяжестью болезней, но отчеты о научно-исследовательской работе по корреляции между цитокинами и вирусами ограничены. Мы нашли, что уровень IP-10 был умеренно положительно коррелирован с вирусными титрами, в то время как уровни HGF и IL-10 были слабо положительно коррелированы с вирусными титрами. Исследования Мэтью Блота нашли, что концентрации IP-10 были увеличены в группе АРДСА COVID-19, но без корреляции между эльфом IP-10 и вирусным грузом (26). Ин Ши сообщил, что серологические уровни MCP-1, G-КСМ и VEGF были слабо и положительно коррелированы с вирусными титрами (7). Инся Лю показал, что 17 цитокинов были связаны с 2019-nCoV грузами согласно 25 образцам от 12 пациентов COVID-19 (6). В нашем исследовании 3 повышенных цитокина включая IP-10, HGF и IL-10 были включены в обнаружение Инся Лю. Эти исследования характеризовались небольшим количеством случаев, повторного отбора выборок тех же и умеренных случаев пациента. Наши результаты предлагают корреляцию между вирусами и цитокинами на ранних стадиях COVID-19. В сравнении наше исследование более завершено и более убедительно.

Статистический анализ показал, что цитокины пациентов с COVID-19 в течение 1 недели после начала болезни были коррелированы с тяжестью болезни. Уровни HGF и IL-1β на первой неделе после начала болезни были положительно коррелированы с тяжестью болезни, в то время, как уровни четырех цитокинов (a, IL-9, TNF-α и TNF-β) были отрицательно коррелированы с АПАЧЕМ II счетов. Не было такой корреляции на второй неделе после начала болезни, указав, что гиперцитокинемия на ранней стадии после начала болезни была тесно связана с тяжестью при COVID-19, и что иммунологические нарушения могли бы быть начальным фактором, вызывающим серьезность болезни. Играют ли цитокины -a, IL-9, TNF-α и TNF-β защитные роли в COVID-19, не было установлено в настоящее время, которому нужно дальнейшее подтверждение основными экспериментами. Подобный результатам исследования Ши Ина, они сообщили о большинстве цитокинов, уровни которых были связаны с серьезностью COVID-19, достигнувшего максимума в 6 приблизительно к 8 дням (острая фаза болезни) после начала (7). Поэтому мы полагаем, что ранний контроль шторма цитокина может улучшить развитие болезни.

Ухудшение течения COVID-19 обычно включает несколько повреждений органов. Анализ корреляции цитокинов и клинических индикаторов показал, что гиперцитокинемия была тесно связана с кардиальной функцией, почечной функцией и функцией коагуляции. Это может даже быть связано со вторичными инфекциями. IL-6 и IL-8 были положительно коррелированы с индийской рупией здесь. Относящаяся к нервному центру легким коагулопатия может играть важную роль в патофизиологии в тяжелых пациентах COVID-19 (35). Сообщается, что IL-6 может способствовать этой патологии путем стимулирования каскадов коагуляции (36), и IL-8 также мог активировать коагуляцию, которая может быть возможными терапевтическими целями (37). Цитокин IL-18 является биомаркером, чтобы дифференцировать статус сепсиса и септического шока (38). Сыворотка концентрация IL-18, как мы находили, коррелировала с воспалительными маркерами и отразила серьезность COVID-19, согласовывающуюся с нашими результатами исследования (39). Поэтому блокирование шторма цитокина вовремя может играть важную роль в защите функции органа и даже предотвращении вторичной инфекции. Несколько исследований попытались лечить шторм цитокина с моноклональными антителами, включая anti-IL-6 и anti-IL-8 в небольших выборках (40–42). Наше предыдущее исследование нашло, что использование искусственной системы поддержки печени может очистить шторм цитокина и уменьшить смертность COVID-19, косвенно поддерживающего эту теорию (29).

Мы проанализировали, могли ли эти цитокины использоваться в качестве показателей для развития болезни COVID-19. Наши предметы были разделены на умеренную группу и тяжелую / критическую группу, так же, как исследование, о котором сообщает Янг Янг, на то, предметы исследования которого были разделены на две группы, включая группу не-ОРДС (умеренные пациенты) и группу ОРДС (в критическом состоянии и тяжелые пациенты). 6 цитокинов, включая IP-10, MCP-3, IL-1ra, М-КСФ, HGF и IL-6 были сочтены высоко связанными с серьезностью болезни и предсказывают прогрессию COVID-19, среди которого 4 цитокина согласовываются с нашим исследованием. В то время как в нашем исследовании, 11 цитокинов, как показывали, имели хорошую прогнозирующую способность. Способность прогнозирования IP-10 была лучшей с самой высокой чувствительностью. Цитокины включая М-КСФ, G-КСМ, HGF, IL-6, IL-7, IL-8, IL-10, IL-18, МиГ и SCGF-β также показали хорошее прогнозирующее значение.
В нашем исследовании существуют некоторые ограничения. Во-первых, это - одноцентровое ретроспективное исследование. Из-за своевременного контроля эпидемии, объем выборки был маленьким, особенно отсутствие отдаленных случаев. В будущем, есть необходимость в большом количестве многосторонних исследований в других частях нашей страны, и даже других странах с разными уровнями тяжести болезни, чтобы проверить эти результаты. Поскольку корреляция не обязательно отражает любую этиологию, исследования в клетке и моделях животных необходимы для всесторонней интерпретации клинических результатов. Наконец, сыворотка, изолированная от периферической крови, может не полностью отразить иммунную реакцию, происходящую в зараженных тканях, другой среде цитокина включая периферические внутриклеточные цитокины, и даже в органах, таких как легкое, почка, и сердце является также потребностью, которая будет далее исследована.

В этом исследовании мы показали корреляцию между штормом цитокина, вызванным SARS-CoV-2 и серьезностью болезни на ранней стадии. Профиль цитокинов, включая IP-10 и М-КСФ может использоваться в качестве биомаркеров для прогноза серьезности на ранней стадии COVID-19. Блокирование шторма цитокина может улучшить несколько функция органа и уменьшить смертность среди пациентов COVID-19. Таким образом наши результаты исследования обеспечивают теоретическое основание, что рано блокирование шторма цитокина играет важную роль в лечении болезни, и своевременная идентификация тяжелой болезни имеет большое значение для диагноза и лечения COVID-19.

Заявление доступности данных
Первоначальные утверждения, представленные в исследовании, включены в статью. Дальнейшие запросы могут быть направлены к соответствующему автору.

Заявление этики
Исследования, вовлекающие участников - людей, были рассмотрены и одобрены Экспертным советом организации Первой Аффилированной Больницы, Медицинской школы, Чжэцзянского университета. Пациенты/участники обеспечили свое письменное информированное согласие участвовать в этом исследовании. Письменное информированное согласие было получено от человека (людей) для публикации любых потенциально идентифицируемых изображений или данных, включенных в эту статью.

Вклады автора
Все авторы участвовали в написании статье и одобрили представленную версию.

Финансирование
Эта работа финансировалась Национальным Научным Фондом Природы Китая (U20A20343) и Чжэцзян Провинциальный Фонд Естествознания Китая (№ LED20H190001, 2020C03123 и LQ17H030002).

Конфликт интересов
Авторы объявляют, что исследование проводилось в отсутствие любых коммерческих или финансовых отношений, которые могли быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя
Все требования, выраженные в этой статье, являются только теми из авторов и не обязательно представляют те из их филиалов или тех из издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье или требовать этого, может быть сделан ее производителем, не гарантируется или подтверждается издателем.

Ссылка: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8418386