Prognostic value of cytokines in COVID-19 associated pneumonia

Olga Yu. Tkachenko; Ткаченко Ольга Юрьевна; Margarita Yu. Pervakova; Первакова Маргарита Юрьевна; Sergey V. Lapin; Лапин Сергей Владимирович; Aleksandra V. Mazing; Мазинг Александра Васильевна; Darya A. Kuznetsova; Кузнецова Дарья Александровна; Anna N. Moshnikova; Мошникова Анна Николаевна; Irina V. Kholopova; Холопова Ирина Валерьевна; Tatyana V. Blinova; Блинова Татьяна Владимировна; Elena A. Surkova; Суркова Елена Аркадьевна; Aleksandr N. Kulikov; Куликов Александр Николаевич; Evgeniy A. Vorobyev; Воробьев Евгений Александрович; Snezhana V. Vorobyeva; Воробьева Снежана Викторовна; Oksana V. Stanevich; Станевич Оксана Владимировна; Yuriy S. Polushin; Полушин Юрий Сергеевич; Irina V. Shlyk; Шлык Ирина Владимировна; Alexey Afanasyev; Афанасьев Алексей Андреевич; Elena G. Gavrilova; Гаврилова Елена Геннадьевна; Olga N. Titova; Титова Ольга Николаевна; Elizaveta V. Volchkova; Волчкова Елизавета Владимировна; Vsevolod G. Potapenko; Потапенко Всеволод Геннадьевич; Svetlana V. Khudonogova; Худоногова Светлана Владимировна; Vadim I. Mazurov; Мазуров Вадим Иванович

doi:10.17816/mechnikov61610

Прогностическая роль исследования цитокинов при COVID-19-ассоциированной пневмонии

Авторы: Ткаченко О.Ю.¹, Первакова М.Ю.¹, Лапин С.В.¹, Мазинг А.В.¹, Кузнецова Д.А.¹, Мошникова А.Н.¹, Холопова И.В.¹, Блинова Т.В.¹, Суркова Е.А.¹, Куликов А.Н.¹, Воробьев Е.А.¹, Воробьева С.В.¹, Станевич О.В.¹, Полушин Ю.С.¹, Шлык И.В.¹, Афанасьев А.А.¹, Гаврилова Е.Г.¹, Титова О.Н.¹, Волчкова Е.В.², Потапенко В.Г.¹^,3, Худоногова С.В.⁴, Мазуров В.И.⁴
Учреждения:
1. Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
2. Городская многопрофильная больница № 2
3. Городская клиническая больница № 31
4. Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова
Выпуск: Том 13, № 1 (2021)
Страницы: 59-69
Раздел: Оригинальные исследования
Статья получена: 17.03.2021
Статья одобрена: 12.04.2021
Статья опубликована: 08.06.2021
URL: https://journals.eco-vector.com/vszgmu/article/view/61610
DOI: https://doi.org/10.17816/mechnikov61610
ID: 61610

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация
Полный текст
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Введение. Коронавирусное заболевание 2019 г. (COVID-19) часто осложняется синдромом цитокинового шторма. Хотя многие интерлейкины обладают прогностической ценностью, чувствительность и специфичность одного маркера ограничена.

Цель исследования — разработать объективную и информативную шкалу цитокинового шторма для оценки риска развития критического течения у пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией.

Материалы и методы. Было изучено 226 случаев COVID-19, 36 (16 %) из которых с неблагоприятным исходом. Исследованы цитокины — интерлейкин-1b, -2, -6, -8, -10, -18, фактор некроза опухоли-α, интерферон-α, интерферон-γ — методом иммуноферментного анализа с помощью коммерческих наборов производства Вектор-Бест (Россия).

Результаты. Поскольку уровни интерлейкинов-6, -10, -18 и прокальцитонина были связаны с тяжестью заболевания и летальным исходом, эти показатели были интегрированы в 12-балльную шкалу, названную шкалой цитокинового шторма. Пациенты, набравшие более 6 баллов, имеют высокий риск неблагоприятного исхода заболевания. Согласно ROC-анализу площадь под кривой для шкалы ЦШ оказалась больше, чем для каждого из четырех маркеров по отдельности [AUC 0,90 (95 % ДИ 0,8455–0,9592), p < 0,001].

Заключение. Таким образом, шкала цитокинового шторма обладает достаточно высокой информативностью в отношении риска неблагоприятного прогноза течения COVID-19.

Ключевые слова

коронавирус SARS-CoV-2, цитокиновый шторм, интерлейкин-6, интерлейкин-18, интерлейкин-10, прокальцитонин, шкала цитокинового шторма

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Новая коронавирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV-2 (COVID-19), была впервые зарегистрирована в Китае в декабре 2019 г. и затем распространилась на все страны мира. У большинства пациентов с COVID-19 наблюдалось бессимптомное течение или острое респираторное заболевание легкой/средней тяжести. Однако у части пациентов инфекция может прогрессировать до интерстициальной пневмонии и острого респираторного дистресс-синдрома, особенно у пациентов пожилого возраста и людей с сопутствующими заболеваниями [1, 2]. Инфекция SARS-CoV-2 может влиять на функции желудочно-кишечного тракта, печени и поджелудочной железы, а также вызывать неврологические проявления (аносмия), поражать сердечно-сосудистую систему и способствовать нарушению функции почек. У тяжелобольных пациентов часто сохраняются функциональные ограничения в течение длительного времени.

Вследствие генетических особенностей и факторов вирулентности вируса происходит отсроченный синтез интерферонов на ранних стадиях болезни, нарушается клиренс SARS-CoV-2, усиливаются неттоз и пироптоз, что создает фон для тяжелого течения заболевания, осложненного синдромом цитокинового шторма (ЦШ) [3–5]. Отличительной чертой синдрома ЦШ является неконтролируемый иммунный ответ, включающий постоянную активацию лимфоцитов и макрофагов. Массивный синтез цитокинов, а именно интерлейкина-6 (ИЛ-6), интерлейкина-8 (ИЛ-8), интерлейкина-1β (ИЛ-1β), интерлейкина-18 (ИЛ-18), фактора некроза опухоли α (ФНОα), вызывает апоптоз эпителиальных и эндотелиальных клеток легких, повреждение микрососудистого и эпителиального клеточного барьеров, что приводит к альвеолярному отеку и гипоксии. Несмотря на то что причина развития ЦШ при COVID-19 остается непонятной, формирование ЦШ тесно связано с патогенезом заболевания, и его развитие ассоциировано с худшим прогнозом и тяжелой вирусной пневмонией.

Хотя многие цитокины обладают прогностической ценностью, чувствительность и специфичность определения одного маркера ограничена. Комбинация нескольких биомаркеров может повысить точность лабораторной оценки, а интеграция цитокинов в одну диагностическую шкалу может улучшить прогнозирование неблагоприятного исхода. В данном исследовании проведена оценка роли различных цитокинов при тяжелом течении болезни и предпринята попытка создания шкалы ЦШ для оценки риска развития критического течения болезни у пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В период «первой волны» эпидемии коронавирусной инфекции в Санкт-Петербурге с 25.05.2020 по 25.07.2020 было обследовано в общей сложности 226 пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией, 36 (16 %) из которых с неблагоприятным исходом. У всех пациентов COVID-19 был подтвержден путем выявления нуклеиновой кислоты SARS-CoV-2 методом полимеразной цепной реакции с использованием мазков из ротоглотки и носоглотки во время госпитализации. Были собраны данные о демографических характеристиках, клинических проявлениях, результаты лабораторных и радиологических исследований, а также значения шкал оценки тяжести SOFA и NEWS2. Протокол оценки тяжести состояния пациента NEWS2 содержал показатели частоты дыхания за минуту, насыщения кислородом (%), необходимость инсуффляции кислорода, данные температуры тела, систолического артериального давления, частоты сердечных сокращений, изменения уровня сознания. Шкала SOFA включала оценку функции дыхания (p_aO₂/FiO₂ мм рт. ст.), коагуляции (тромбоциты, 10³/мкл), печени (билирубин, мкмоль/л), сердечно-сосудистой системы (гипотензия), центральной нервной системы (шкала комы Глазго), почек (креатинин, ммоль/л или диурез). В контрольную группу вошли 30 здоровых лиц (5 мужчин, 25 женщин) в возрасте от 36 до 52 лет.

Образцы венозной крови собирали утром в течение первых суток после поступления. Определяли концентрацию цитокинов ИЛ-1b, ИЛ-2, ИЛ-6, ИЛ-8, ИЛ-10, ИЛ-18, ФНОα, ИФНα, ИФНγ методом иммуноферментного анализа с помощью коммерческих наборов производства Вектор-Бест (Россия).

Для статистического анализа использовали программное обеспечение Graphpad Prism 8.3. Непрерывные и категориальные переменные были представлены как медиана (IQR) и n (%) соответственно. U-критерий Манна – Уитни, критерий χ² или точный критерий Фишера применяли для сравнения непрерывных и категориальных переменных. Прогностическую ценность концентрации цитокинов и шкалы ЦШ определяли путем измерения площади под ROC-кривой (AUROC).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Исследуемая когорта включала 138 (61 %) мужчин и 88 (39 %) женщин, средний возраст которых составил 56,82 ± 13,9 года (от 23 до 87 лет). Количество летальных исходов пациентов до 45 лет составило 3 (7,31 %), от 45 до 65 лет — 12 (10,5 %), при этом наибольшее количество смертей наблюдалось в группе пациентов в возрасте 65–85 лет (21 — 58,3 %). Индекс массы тела (ИМТ) у 42 % больных превышал 30 кг/м². ИМТ у женщин составлял 33,0 ± 1,4 кг/м² и был достоверно (p < 0,01) выше среднего ИМТ у мужчин (29,3 ± 0,7 кг/м²).

У всех обследованных наблюдались лихорадка выше 38 °C, кашель (158 — 69,9 %), боль и сдавление в груди (137 — 31 %). Диарея (11 — 25 %) и аносмия (18,5 — 42 %) чаще встречались среди пациентов с благоприятным течением COVID-19.

Таблица 1. Демографические и клинические характеристики пациентов с COVID-19

Table 1. Demographic and clinical characteristics of the patients with COVID-19

Характеристики	Все пациенты (n = 226)	Выздоровление (n = 190)	Смерть (n = 36)	p (выздоровление vs смерть)
Демографические
Возраст до 45 лет, % (n)	17,8 (41)	18,9 (36)	8,3 (3)	<0,05
Возраст 45–65 лет, % (n)	50,4 (114)	52,6 (100)	30,5 (11)	<0,05
Возраст 65–85 лет, % (n)	31,4 (71)	26,8 (51)	58,3 (21)	<0,05
Мужчины, % (n)	61,0 (138)	60,5 (115)	63,8 (23)	н/з
Индекс массы тела, кг/м²	29,41 (25,9–33,8)	29,7 (26,2–34,2)	27,9 (24,9–31,96)	н/з
Клинические проявления
Температура, °C	38,9 (38,5–39)	39,0 (38,3–39,1)	38,8 (38,5–39,0)	н/з
Кашель	69,9 (158)	70,5 (134)	66,6 (24)	<0,0001
Боль и сдавление в груди	137 (31)	13,1 (25)	16,6 (6)	<0,05
Диарея	11 (25)	12,1 (23)	5,55 (2)	<0,05
Аносмия	18,58 (42)	21,57 (41)	2,7 (1)	<0,05

Примечание. н/з — статистически не значимо.

Распространенность сопутствующей патологии составила 70 %, при этом гипертоническая болезнь отмечена у 57,8 % (n = 130), ишемическая болезнь сердца — у 27 % (n = 61), сахарный диабет выявлен у 16,2 % (n = 36), хроническая сердечная недостаточность диагностирована у 8,6 % (n = 19) пациентов. У 9,6 % (n = 21) больных были онкологические заболевания в активной стадии, а у 3,7 % (n = 8) — хроническая болезнь почек III стадии или более. Следует отметить, что высокая частота сопутствующих заболеваний отмечалась у пациентов, находившихся в критическом состоянии, а также у пациентов с летальным исходом (рис. 1). Хроническая болезнь почек, ишемическая болезнь сердца и онкологические заболевания напрямую коррелировали с летальными исходами.

Рис. 1. Форест-график, отражающий связь между наличием сопутствующих заболеваний и риском летального исхода. Красным выделены группы сопутствующей патологии с наибольшим значением отношения шансов. ХБП — хроническая болезнь почек; ИБС — ишемическая болезнь сердца; ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких; ГБ — гипертоническая болезнь; ХСН — хроническая сердечная недостаточность; СД2 — сахарный диабет 2-го типа; СЗ — сопутствующие заболевания

Fig. 1. Forest graph showing the relationship of various comorbidities with the risk of death. Groups of comorbidity with the highest odds ratios are highlighted in red. CKD — chronic kidney disease; CAD — coronary artery disease; COPD — chronic obstructive pulmonary disease; AH — arterial hypertension; CHF — congestive heart failure; T2D — type 2 diabetes; CM — comorbidity

Для оценки прогнозирования исхода заболевания были проанализированы лабораторные данные, на основании которых выявлены существенные различия между пациентами, умершими от COVID-19 и выжившими (табл. 2). Так, среди пациентов с неблагоприятным исходом болезни достоверно чаще встречались лейкоцитоз [26 больных (72 %) против 55 (28,9 %); p < 0,001], а также лимфопения [25 (69,4 %) пациентов против 69 (36 %); p < 0,001]. Среднее количество лейкоцитов и нейтрофилов у умерших пациентов было значимо выше, а среднее количество лимфоцитов и тромбоцитов — значимо ниже, чем у выздоровевших пациентов (см. табл. 2). Наблюдалась также достоверная разница между уровнями ряда биохимических, а также коагулогических показателей. Так, следует отметить, что у 16 (44 %) из 36 умерших больных и 53 (27 %) из 190 выздоровевших пациентов концентрация D-димера была выше 1000 нг/мл. Содержание в крови С-реактивного белка и ферритина у умерших пациентов было существенно выше, чем в группе выздоровевших (60 vs 144 мг/л и 605 vs 1243 мкг/л соответственно).

Таблица 2. Лабораторные показатели выздоровевших пациентов с COVID 19 и у больных с летальным исходом

Table 2. Laboratory indicators of the patients recovered from COVID-19 and of the patients with fatal outcomes

Лабораторные показатели	Выздоровление	Смерть	p
Общеклинические
Тромбоциты, ×10⁹/л (150–400)	257 (168–347)	215 (126,5–287,3)	<0,05
Лейкоциты, ×10⁹/л (4,00–8,80)	7,16 (4,99–10,43)	12,89 (9,76–16,23)	<0,0001
Нейтрофилы, ×10⁹/л (2,20–4,80)	5,6 (3,32–8,87)	11,64 (7,45–14,11)	<0,0001
Лимфоциты, ×10⁹/л (1,2–2,5)	1,00 (0,8–1,6)	0,7 (0,42–1,4)	<0,05
Биохимические
Глюкоза, ммоль/л (3,90–6,10)	6,8 (6,05–8,05)	8,5 (6,85–11,85)	<0,0001
Лактатдегидрогеназа, ЕД/л (0,0–248,0)	351 (262–467)	591 (391–891)	<0,0001
Креатинин, мкмоль/л (53–115)	87 (76–102)	116 (82–226)	<0,0001
Скорость клубочковой фильтрации, мл/мин /1,73 м² (>90)	72 (60–85)	34 (12,45–64,50)	<0,0001
Коагулогические
Протромбиновое время, с (11,5–14,5)	11,6 (11–12,65)	13 (12–14)	<0,001
Активированное частичное тромбопластиновое время, с (27,0–37,0)	32 (28,4–36)	37 (30–53,6)	<0,001
D-димер, нг/мл (<500)	812 (473–1451)	3096 (627,3–9422)	<0,001
С-реактивный белок, мг/л (0,01–5,00)	60 (19,67–135,9)	144 (50,20–244)	<0,0005
Ферритин, мкг/л (23,9–336,0)	605 (339,5–1074)	1243 (758–2113)	<0,0001

Провоспалительные маркеры и цитокины

Концентрации ИЛ-2, ИЛ-1b и ФНОα у пациентов с пневмонией были достоверно выше, чем у здоровых доноров, но различий между умершими и выжившими пациентами не было выявлено. У большинства пациентов с пневмонией концентрация ИФНγ и ИФНα была неопределяемой. У умерших больных чаще наблюдались повышенные концентрации в крови ИЛ-6, ИЛ-10 и ИЛ-18, чем у выздоровевших пациентов (рис. 2, b–d). При этом уровень ИЛ-6 прямо коррелировал со степенью дыхательной недостаточности (R = 0,49, p < 0,00001), клиническими шкалами NEWS (R = 0,32, p < 0,001) и SOFA (R = 0,35, p < 0,0001), а концентрация в крови ИЛ-18 была положительно связана со степенью дыхательной недостаточности (R = 0,32, p < 0,001), степенью поражения легких по результатам компьютерной томографии (R = 0,26, p < 0,001), шкалой NEWS (R = 0,28, p < 0,001) и шкалой SOFA (R = 0,35, p < 0,0001). Была установлена корреляция ИЛ-10 со шкалой SOFA (R = 0,33, p < 0,001).

Рис. 2. Концентрация интерлейкина-6, интерлейкина-18, интерлейкина-10, прокальцитонина у здоровых лиц, выздоровевших и умерших пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией. ИЛ-6 — интерлейкин-6, ИЛ-18 — интерлейкин-18, ИЛ-10 — интерлейкин-10, ПКТ — прокальцитонинэ

Fig. 2. Concentration of interleukin 6, interleukin 18, interleukin 10, procalcitonin in the healthy individuals, recovered and the deceased patients with COVID-19-associated pneumonia. IL-6 — interleukin 6, IL-18 — interleukin 18, IL-10 — interleukin 10, PCT — procalcitonin

Поскольку прокальцитонин также является воспалительным медиатором, тесно связанным с цитокинами, обращает внимание, что у 17 (47 %) из 36 умерших больных и лишь у 25 (13 %) из 190 выздоровевших пациентов уровни прокальцитонина превышали нормальные значения (норма — 0–0,25 нг/мл, рис. 2, a), при этом они достоверно положительно коррелировали со степенью дыхательной недостаточности (R = 0,45; p < 0,00001).

Шкала цитокинового шторма

Поскольку показатели ИЛ-6, ИЛ-10, ИЛ-18 и прокальцитонина были связаны с тяжестью заболевания и летальным исходом, они были интегрированы в 12-балльную шкалу, названную шкалой ЦШ. Диапазоны концентраций ИЛ-6, ИЛ-18, ИЛ-10, прокальцитонина и соответствующие им баллы представлены в табл. 3. Пороговые значения данных диапазонов были установлены на основе ROC-анализа. Пороговые значения между низким и средним уровнями определены на основе концентраций исследованных лабораторных показателей и характеризовались чувствительностью 60 % и специфичностью 75 %, а значения между средними и высокими уровнями — чувствительностью 40 % и специфичностью 90 %.

Таблица 3. Показатели шкалы цитокинового шторма

Table 3. Cytokine storm scale

Уровень биомаркеров в сыворотке крови	0 баллов	1 балл	2 балла	3 балла
Уровень биомаркеров в сыворотке крови	норма	пороговое значение	пороговое значение	пороговое значение
ИЛ-6, пг/мл	0–10	10–40	40–100	>100
ИЛ-18, пг/мл	0–300	300–650	650–1000	>1000
ИЛ-10, пг/мл	0–5	5–10	10–30	>30
ПКТ, нг/мл	0–0,25	0,25–0,99	1,0–2,0	>2,0

Примечание. ИЛ-6 — интерлейкин-6; ИЛ-18 — интерлейкин-18; ИЛ-10 — интерлейкин-10; ПКТ — прокальцитонин.

Шкала ЦШ представляет собой 12-балльную шкалу, включающую разные уровни ИЛ-6, ИЛ-18, ИЛ-10, прокальцитонина (см. табл. 3). Баллы от 1 до 3 соответствуют нормальному, пограничному, среднему и высокому уровням данных биомаркеров. Пациенты, набравшие 6 баллов и более, имеют высокий риск неблагоприятного исхода заболевания. Согласно ROC-анализу площадь под кривой для шкалы ЦШ оказалась больше, чем для каждого из четырех маркеров по отдельности [AUC 0,90 (95 % ДИ 0,8455–0,9592), p < 0,001] (табл. 4). Другие результаты анализа ROC-кривой включают площадь под кривой для ИЛ-6, ИЛ-10, ИЛ-18 и прокальцитонина, а также чувствительность, специфичность и пороговые значения (см. табл. 4).

Таблица 4. Параметры результатов анализа ROC-кривой

Table 4. Parameters of ROC curve analysis

Маркер	Площадь под кривой	р	Чувствительность, % (95 % ДИ)	Специфичность, % (95 % ДИ)	Пороговое значение, пг/мл
ПКТ	0,8156 (0,6870–0,9441)	<0,0001	68,75 (41,34–88,98 %)	89,22 (81,52–94,49 %)	0,3250
ИЛ-6	0,7248 (0,6338–0,8159)	<0,0001	51,35 (34,40–68,08 %)	82,98 (76,83–88,06 %)	71,31
ИЛ-18	0,7806 (0,7016–0,8596)	<0,0001	64,71 (46,49– 80,25 %)	78,19 (71,60–83,87 %)	657,9
ИЛ-10	0,8485 (0,7900–0,9070)	<0,0001	86,49 (71,23–95,46 %)	70,2 (163,13–76,65 %)	10,63
Шкала ЦШ	0,9023 (0,8455–0,9592)	<0,0001	83,33 (62,62–95,26 %)	84,82 (76,81–90,90 %)	6

Примечание. ИЛ-6 — интерлейкин-6; ИЛ-18 — интерлейкин-18; ИЛ-10 — интерлейкин-10; ПКТ — прокальцитонин; шкала ЦЩ — шкала цитокинового шторма.

Для сравнения прогностической ценности шкалы ЦШ и других провоспалительных и общелабораторных биомаркеров были построены ROC-кривые уровней D-димера, нейтрофилов, С-реактивного белка, ферритина и лактатдегидрогеназы (рис. 3). Площадь под кривой была наибольшей для нейтрофилов и составила 0,8055 (0,7337–0,8772) с чувствительностью 65,63 % (46,81–81,43 %) и специфичностью 84,48 % (78,23–89,52 %). Для диагностики критического COVID-19 площадь под кривой для лактатдегидрогеназы составила 0,7712 (0,6618–0,8806), для D-димера — 0,7043 (0,5793–0,8292). Для таких провоспалительных маркеров, как С-реактивный белок и ферритин, площадь под ROC-кривой равнялась 0,6904 (0,5920–0,7889) и 0,739 (0,6456–0,8323) соответственно.

Рис. 3. ROC-кривые шкалы цитокинового шторма, C-реактивного белка, лактатдегидрогеназы, ферритина, D-димера, нейтрофилов для прогнозирования критического течения COVID-19. ЦШ — цитокиновый шторм; СРБ — С-реактивный белок; ЛДГ — лактатдегидрогеназа

Fig. 3. ROC curves of the cytokine storm scale, C-reactive protein, lactate hydrogenase, ferritin, D-dimer, neutrophils for predicting the critical course of COVID-19. CS — cytokine storm; CRP — C-reactive protein; LDH — lactatdehydrogenase

Для индекса ЦШ наблюдалась тенденция к более высоким значениям у лиц старших возрастных групп (рис. 4, a), а также у пациентов с сопутствующими заболеваниями (рис. 4, b).

Рис. 4. Индекс цитокинового шторма у пациентов различных возрастных групп (a); индекс цитокинового шторма у пациентов с сопутствующими заболеваниями и без таковых (b). СЗ —сопутствующие заболевания; ЦШ — цитокиновый шторм

Fig. 4. Cytokine storm scale and age (a); Cytokine storm scale and comorbidity (b). CM — comorbitidies; CS — cytokine storm

ОБСУЖДЕНИЕ

Прогнозирование течения инфекции COVID-19 имеет принципиальное значение для своевременного и адекватного распределения усилий в условиях ограниченных временных и материальных ресурсов, вызванных массовым поступлением пациентов. Для решения этой задачи предложено значительное количество клинических алгоритмов и моделей. В ряде исследований было оценено использование ранее разработанных клинических шкал для оценки риска развития тяжелого течения, включая индекс тяжести пневмонии (PSI), шкалы для оценки тяжести пневмонии CURB-65 и CRB-65, A-DROP и SMART-COP, шкалу оценки тяжести состояния пациента NEWS2, последовательную оценку органной недостаточности qSOFA, а также критерии синдрома системного воспалительного ответа (SIRS) [7]. Так, шкала NEWS2 превосходила qSOFA и другие в отношении прогнозирования критического течения госпитализированных пациентов [6]. Были также разработаны новые шкалы оценки тяжести COVID-19, основанные на демографических данных, наличии сопутствующих заболеваний, результатах инструментальных исследований, данных сатурации, лабораторных показателях [7]. Масштабное исследование информативности данного подхода было проведено в Китае. В этой работе площадь под ROC-кривой шкалы клинического риска составила 0,88 (95 % ДИ, 0,85–0,91), при валидации также 0,88 (95 % ДИ 0,84–0,93). Американская 10-балльная шкала оценки тяжести COVID-19, учитывающая возраст, показатели насыщения крови кислородом, артериального давления, содержание мочевины в крови, С-реактивного белка и значение международного нормализованного соотношения, характеризовалась похожими прогностическими показателями [8]. Несмотря на решающую роль цитокинов и развития ЦШ, эти данные не включают в алгоритмы стратификации риска вследствие недоступности их рутинного измерения в большинстве клинических лабораторий.

В ряде исследований цитокинов при COVID-19 было показано, что у пациентов с тяжелой формой COVID-19 и умерших от этой инфекции уровни таких цитокинов, как ИЛ-1β, ИЛ-2 и его растворимый рецептор, ИЛ-6, ИЛ-8, ИЛ-17, ИЛ-18, ФНОα, хемоаттрактантный белок моноцитов 1 (MCP1 или CCL2), воспалительный белок макрофагов 1-альфа (MIP-1α или CCL3), а также противовоспалительный цитокин ИЛ-10, были значительно выше, чем в группе больных более легкими формами COVID-19 [1, 9]. При этом содержание в крови ИЛ-2, ИЛ-1b, ФНОα и ИЛ-8 у пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией было достоверно выше, чем у здоровых доноров, хотя значимых отличий между умершими и выжившими пациентами обнаружить не удалось.

При COVID-19 происходит ингибирование быстрой экспрессии ИФН 1-го типа, так как многие белки SARS-CoV2 действуют в качестве антагонистов ИФН. Антагонизм интерферонового ответа способствует репликации вируса, что приводит к увеличению высвобождения продуктов пироптоза, которые могут в дальнейшем вызывать аберрантные воспалительные реакции. Следует отметить, что большинство пациентов в исследуемой когорте имели неопределяемую концентрацию ИФНγ и ИФНα, что согласуется с данными других исследований [21, 22].

Известно, что провоспалительный цитокин ИЛ-6 синтезируется Т-лимфоцитами, фибробластами, эндотелиальными клетками, моноцитами и представляет собой важный медиатор во время острофазного ответа при сепсисе и других инфекциях [10]. Уровень данного цитокина повышен как при тяжелой, так и при легкой форме течения COVID-19, при этом напрямую коррелирует с объемом пораженной легочной ткани у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом. E. Giofoni и соавт. (2020) показали, что прогностическая значимость ИЛ-6 25 пг/мл в крови является независимым фактором риска прогрессирования тяжелой формы COVID-19 [11]. В другом исследовании уровень ИЛ-6 >80 пг/мл был ассоциирован с потребностью в искусственной вентиляции легких [12]. В нашем исследовании уровень ИЛ-6 >71 пг/мл оказался неблагоприятным фактором в отношении риска смертельного исхода.

В ряде исследований установлено, что концентрация в крови ИЛ-18 значимо коррелирует с тяжестью COVID-19 и повреждением жизненно важных органов [13]. Обращает на себя внимание то, что повышение уровней в крови ИЛ-18, обусловленное активацией NLRP3/инфламмасомы, свойственно как COVID-19, так и аутовоспалительным заболеваниям. В исследуемой нами когорте концентрация ИЛ-18 у умерших пациентов была значительно выше, чем у выживших. При этом уровни ИЛ-18 коррелировали с выраженностью дыхательной недостаточности, степенью поражения легких по данным компьютерной томографии, а также показателями по шкалам NEWS и SOFA.

Уникальная особенность COVID-19 заключается в повышении уровня ИЛ-10 у пациентов с тяжелым течением заболевания [15–17]. ИЛ-10 является также одним из ключевых цитокинов при сепсисе и системных воспалительных процессах. С одной стороны, индукция синтеза ИЛ-10 в начальной стадии COVID-19 ингибирует клеточный иммунитет. С другой стороны, по мере увеличения выработки эндогенного ИЛ-10 он может стимулировать выработку других медиаторов ЦШ. При эндотоксемии и сепсисе ИЛ-10 может усиливать гипервоспалительную реакцию [19]. Результаты проведенного нами исследования свидетельствуют, что ИЛ-10, согласно данным ROC-анализа, более информативный показатель неблагоприятного прогноза у пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией по сравнению с другими биомаркерами.

Как показали многие исследования, повышенный уровень прокальцитонина значимо ассоциирован с тяжестью COVID-19 [20–22]. Предполагается, что каскад воспалительных реакций, запущенный коронавирусом посредством высвобождения провоспалительных цитокинов, таких как ИЛ-1b и ИЛ-6, может индуцировать высвобождение прокальцитонина у пациентов даже без бактериальной коинфекции. В исследуемой когорте уровень прокальцитонина 0,32 нг/мл или выше зарегистрирован почти у половины умерших пациентов, что подтверждает его высокую прогностическую ценность.

Среди ограничений данного исследования необходимо отметить недостаточную репрезентативность выборки, включавшей только стационарных пациентов, отсутствие валидации индекса ЦШ на независимой выборке больных COVID-19, в том числе отсутствие прямых сравнений с показателями по другим шкалам оценки риска. Тем не менее нам представляется важным, что в нашей модели убедительно подтверждается роль чрезмерной активации цитокинов при неблагоприятном течении COVID-19.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, шкала ЦШ обладает достаточно высокой информативностью в отношении риска неблагоприятного прогноза течения COVID-19. Комбинация прогностических возможностей ИЛ-6, ИЛ-18, ИЛ-10 и прокальцитонина позволяет с большей вероятностью прогнозировать летальный исход при COVID-19-ассоциированной пневмонии по сравнению с изолированными маркерами, при этом они напрямую коррелируют с такими факторами риска, как возраст и наличие сопутствующих заболеваний.

Об авторах