Международный коллектив ученых выявил новый биомаркер, который может стать предиктором тяжести коронавирусного заболевания.
Ученые из Института Макса Планка по исследованиям сердца и легких и Гисенского университета имени Юстуса Либиха в Германии, «Центра исследования неизвестного» фонда Champalimaud в Португалии, Университета Квинсленда в Австралии и Университета Копенгагена в Дании определили биомаркер, который, по их словам, указывает на уровень «приспособленности» клеток легких и способен прогнозировать тяжесть коронавирусного заболевания. Результаты работы опубликованы в журнале EMBO Molecular Medicine.
Судя по тому, как мир накрыли четвертая волна Covid-19 и рекордный рост заболеваемости, коронавирус еще долго останется проблемой общественного здравоохранения. Для борьбы с пандемией важно выявить биологические признаки, позволяющие упростить расстановку приоритетов, верно распределять ресурсы и вовремя помогать пациентам из групп риска. Известно, что пожилой возраст, наличие хронических заболеваний — вроде диабета, ожирения и проблем с сердцем — связаны с тяжелым течением Covid-19, но подобные факторы, как правило, имеют ограниченную прогностическую ценность.
Ранее ученые предложили обратить внимание на биомаркеры, отображающие иммунный ответ на инфекцию: например, C-реактивный белок и соотношение нейтрофилов и лимфоцитов. Однако проблема в том, что такие показатели проявляются после заражения, а их ценность и польза в лечении зависят от того, удастся ли на ранней стадии взять анализ крови и исследовать ее. Между тем в условиях эпидемии это не всегда возможно. Поэтому идеальным вариантом было бы найти биомаркеры в образцах из носоглотки, ведь именно их в первую очередь берут у пациентов с подозрением на Covid-19.
Авторы нового исследования предположили, что маркер приспособленности клеток легких — hFwe-Lose — может точно предсказать госпитализацию или смерть людей разного возраста, заразившихся SARS-CoV-2. Чтобы подтвердить свои выводы, научный коллектив сначала провел посмертный анализ тканей легких пациентов, умерших от Covid-19. Затем провели обсервационное исследование, взяв образцы из носа у людей в возрасте от одного года до 96 лет на ранней стадии болезни. Также в анализ включили участников без коронавируса в анамнезе.
По итогу выяснилось, что у пациентов с Covid-19 и острым повреждением легких hFwe-Lose особенно экспрессировался в нижних дыхательных путях и локализовался в областях пораженных клеток. Помимо этого, уровни hFwe-Lose были повышены у пожилых, а также людей, страдающих диабетом, ХОБЛ, ожирением (индекс массы тела более 30), кардиомиопатией, сердечной недостаточностью, гипертонией, хронической болезнью почек, — по сравнению со здоровыми испытуемыми. Статистическая модель с поправкой на возраст и пол показала, что гипертония, диабет и хроническое заболевание почек оказывают наибольшее влияние на hFwe-Lose.
«В отсутствие SARS-CoV-2 экспрессия hFwe-Lose была повышена в дыхательных путях у пожилых и людей с одним или несколькими сопутствующими заболеваниями. Важно отметить, что hFwe-Lose не был повышен у всех людей из этих групп: различия от пациента к пациенту могут отражать продолжительность заболевания, образ жизни и другие факторы. Тем не менее мы считаем, что на индивидуальном уровне повышенный уровень hFwe-Lose говорит о большом количестве “неприспособленных” клеток в дыхательных путях», — объяснили ученые.
Также этот биомаркер преобладал в мазках из носа пациентов, которые были госпитализированы в течение 14 дней с момента прогрессирования заболевания, нуждались в интенсивной терапии либо интубации трахеи, имели частоту дыхания более 30 вдохов в минуту или уровень оксигенации крови менее 94%, а также у тех, кто умер спустя 30 дней после начала болезни.
Хотя не ясно, почему экспрессия hFwe-Lose в дыхательных путях связана с тяжестью Covid-19, исследователи показали, что этот биомаркер можно достаточно просто выявлять в образцах из носоглотки. У пациентов с ранней фазой болезни он позволил точно предсказывать последующую госпитализацию или смерть с точностью как минимум в 87,8%.
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
