Возможность использования показателей клинического анализа крови в оценке воспалительного статуса пациентов с COVID-19

Submitted 15.09.2021                         Revised 13.12.2021                         Published 10.02.2022

Еще в первые месяцы пандемии было продемонстрировано, что у пациентов с наиболее тяжелым течением заболевания наблюдаются нарушения в регуляции иммунного ответа [3]. Вскоре было установлено, что смертность при COVID-19 ассоциирована с индуцируемой вирусом повышенной экспрессией провоспалительных цитокинов (так называемый цитокиновый шторм), что приводит к острому респираторному дистресс-синдрому и распространенному поражению тканей организма с последующим развитием полиорганной недостаточности [4]. Следовательно, лабораторный анализ биомаркеров воспаления занимает важнейшее место в ведении пациентов с COVID-19.

Наиболее изученными показателями воспалительной реакции являются параметры общего анализа крови и уровень С-реактивного белка (СРБ) [5, 6]. Но именно уровень СРБ, согласно Временным российским рекомендациям по лечению новой коронавирусной инфекции [7], выбран ключевым лабораторным биомаркером-индикатором начала противовоспалительной терапии. При этом доступность биохимических анализаторов для определения уровня СРБ, в отличие от оборудования для проведения общего анализа крови, ограничена в удаленных от региональных центров медицинских учреждениях.

Цель исследования — разработка подхода к прогнозированию воспалительного статуса паци-

кт ГА

ентов с COVID-19 на основании показателей общего анализа крови.

МЕТОДЫ

Дизайн исследования

Ретроспективное.

Условия проведения

В исследование включены пациенты, проходившие стационарное лечение на базе МНОЦ МГУ имени М.В. Ломоносова в период с 21 апреля по 13 июня 2020 г. с диагнозом COVID-19.

Диагноз COVID-19 подтверждали путем взятия мазка из ротоглотки с последующим анализом методом полимеразной цепной реакции (ПЦР) на SARS-CoV-2.

Описание медицинского вмешательства

Анализ уровня биохимических показателей крови проводился с использованием автоматического биохимического анализатора AU480 (Beckman Coulter, Германия). Общий анализ крови выполнялся при помощи гематологического анализатора XN 2000 (Sysmex Corporation, Япония).

Компьютерная томография (КТ) легких и органов грудной клетки проводилась на 32-разряд-ном компьютерном томографе Somatom Scope (Siemens, Германия) при толщине среза 1 мм в соответствии с описанной ранее методикой [8]. КТ выполнялась при поступлении и выписке пациента. Для обработки данных КТ использовалась платформа Syngo.via (Siemens, Германия). Анализ инфильтративных изменений в легких проводился при помощи программного обеспечения Муль-тивокс (Гаммамед, Россия) и Botkin.AI (Интерлод-жик, Россия).

Этическая экспертиза

Протокол исследования одобрен локальным этическим комитетом МНОЦ МГУ имени М.В. Ломоносова (протокол № 1/21 от 25.01.2021).

Статистический анализ

Статистический анализ проводили с использованием пакета программ GraphPad Prism (GraphPad Software, США). Для оценки нормальности распределения данных использовали тест Колмогорова–Смирнова. Так как распределение данных, вошедших в анализ, было отличным от нормального, то их представляли в виде медианы (Q2) и интерквартильного размаха (Q1; Q3). Для сравнения двух несвязанных выборок применяли тест Манна–Уитни, для сравнения связанных — тест Вил-коксона. Корреляционный анализ выполняли с использованием метода Спирмена. Для построения предсказательных моделей применяли линейный регрессионный анализ. Определение порогового значения расчетного коэффициента предсказательной модели проводили при помощи ROC-анализа (Receiver Operating Characteristic). Результаты статистической обработки признавали значимыми при p <0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Объекты (участники) исследования

В исследование включены 423 пациента с подтверждённым с помощью ПЦР на РНК SARS-CoV-2 диагнозом COVID-19.

Возраст пациентов колебался от 24 до 98 лет и в среднем составил 59,1 года. Индекс массы тела пациентов колебался от 20,3 до 42,2 кг/м2 и в среднем составил 29,0 кг/м2. Распределение пациентов по полу было следующим: мужчин — 231 (54,6%), женщин — 192 (45,4%). Средняя длительность госпитализации составила 11,9±6,6 дней.

Основные результаты исследования

Для того чтобы определить показатели общего анализа крови, которые могли бы стать кандидатами для построения модели прогнозирования уровня СРБ, был применен корреляционный анализ. Параметры, статистически значимо связанные с уровнем СРБ, представлены в табл. 1.

Многие показатели общего анализа крови продемонстрировали статистически значимую корреляцию, однако в большинстве случаев ее сила была довольно низкой (коэффициент корреляции не превышал ±0,2). Лишь уровень нейтрофилов, соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов (Н/Л) и скорость оседания эритроцитов (СОЭ) оказались связаны с уровнем СРБ умеренной силой (коэффициенты корреляции 0,375; 0,454 и 0,434 соответственно).

В связи с тем, что пороговым значением для начала противовоспалительной терапии при COVID-19 является уровень СРБ >60 мг/л [7], разрабатываемая предсказательная модель будет предназначена для того, чтобы отнести пациента к группе «СРБ ≤60 мг/л» или «СРБ >60 мг/л», нежели чем для предсказания абсолютного уровня СРБ. В соответствии с результатами ROC-анализа параметры общего анализа крови, количество

Том 13 № 1

Таблица 1 / Table 1

Связь параметров общего анализа крови с уровнем С-реактивного белка у пациентов с COVID-19 / Correlation of hematologic blood test parameters with C-reactive protein levels in patients with COVID-19

Показатели общего анализа крови	Связь с CРБ
	r*	p
Лейкоциты (WBC)	0,165	<0,001
Эритроциты (RBC)	-0,128	0,009
Гемоглобин (HGB)	-0,167	<0,001
Гематокрит (HCT)	-0,155	0,001
Ширина распределения эритроцитов (RDW-CV)	0,113	0,021
Ширина распределения эритроцитов (RDW-SD)	0,131	0,007
Нейтрофилы (NEUT)**	0,375	<0,001
Соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов (N/L)**	0,454	<0,001
Моноциты (MON)	-0,130	0,008
Эозинофилы (EO)	-0,161	<0,001
Скорость оседания эритроцитов (СОЭ)**	0,434	<0,001

Примечание. * Коэффициент корреляции Спирмена; ** показатели общего анализа крови, продемонстрировавшие умеренную корреляционную связь с уровнем СРБ. СРБ — С-реактивный белок.

Note: * Spearmen correlation coefficient; ** hematologic blood test parameters demonstrated moderate power of correlation with C-reactive protein levels. СРБ — C-reactive protein.

нейтрофилов, Н/Л и СОЭ по отдельности характеризовались низкой дискриминативной способностью в отношении порогового уровня СРБ 60 мг/л: площади под ROC-кривой — 0,718; 0,746 и 0,700 соответственно (рис. 1). Было принято решение об использовании линейного регрессионного анализа для расчета коэффициента превышения уровня СРБ 60 мг/л (КСРБ60). В результате была получена следующая расчетная формула (параметр «количество нейтрофилов» был исключен, так как он не вносит вклада в повышение точности модели):

К_СРБ60 = 0,007 х СОЭ + 0,046 х Н/Л.

ROC-анализ продемонстрировал, что при пороговом значении КСРБ60 0,369 чувствительность модели составляет 70,2%, специфичность — 74,6%, а площадь под ROC-кривой — 0,781. Таким образом, разработанная комбинированная предсказательная модель существенно превосходила использование параметров общего анализа крови поодиночке.

Для подтверждения клинической пригодности разработанной предсказательной модели было проведено сравнение ряда показателей тяжести

Рис. 1. ROC-кривая для предсказания уровня С-реак-тивного белка более 60 мг/л.

Примечание. Нейт. — нейтрофилы; Н/Л — соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов; СОЭ — скорость оседания эритроцитов; К_СРБ60 — коэффициент превышения уровня С-реактивного белка 60 мг/л.

Fig. 1. ROC-curve for the prediction of C-reactive protein levels more than 60 mg/L.

Note: Нейт. — neutrophils; Н/Л — ratio of neutrophil and lymphocyte levels; СОЭ — erythrocyte sedimentation rate; К_СРБ60 — coefficient of excess of C-reactive protein level 60 mg/l.

▼ж^жтжтж «АТАТАТ ГАТАТ

КТ

Рис. 2. Степень поражения легких по данным компьютерной томографии в зависимости от уровня С-реак-тивного белка: а — данные, полученные при госпитализации; б — данные, полученные при выписке.

Примечание. КТ — компьютерная томография; СРБ — С-реактивный белок (лабораторный анализ); рСРБ — С-реактивный белок (расчет по разработанной модели).

Fig. 2. Lung damage according to the results of computer tomography depending on C-reactive protein levels: a — data acquired at hospital admission; б — data acquired at hospital discharge.

Note: КТ — computed tomography; СРБ — C-reactive protein (laboratory analysis); рСРБ — C-reactive protein (calculation according to the developed model).

заболевания с использованием данных лабораторного анализа уровня СРБ и расчетных (рСРБ). Так, степень поражения легких (%) по данным КТ при поступлении в стационар статистически значимо не различалась между группами «СРБ >60 мг/л» и «рСРБ >60 мг/л» [23,8 (9,6; 31,6) против 22,6 (7,4; 32,8); p >0,05], как и между группами «СРБ ≤60 мг/л» и «рСРБ ≤60 мг/л» [7,7 (3,2; 17,6) против 7,6 (2,8; 14,3), p >0,05] (рис. 2, а). Это справедливо и для степени поражения легких (%) по данным КТ при выписке из стационара [19,0 (10,8; 24,1) против 14,2 (8,8; 24,1); p >0,05] и [7,0 (2,5; 14,6) против 6,6 (3,3; 17,5), p >0,05] соответственно (рис. 2, б). Стоит отметить, что в обоих случаях в группах с существенно повышенным значением СРБ (>60 мг/л) наблюдалась статистически значимо более вы- сокая степень поражения легких, чем в группах с менее повышенным уровнем СРБ (≤60 мг/л) (p <0,05).

Длительность госпитализации также значимо не отличалась при использовании разработанной модели предсказания уровня СРБ. Так, в группе «СРБ >60 мг/л» срок госпитализации составил 13 (11; 15) дней против 12 (10; 14) в группе «рСРБ >60 мг/л» ( р >0,05), а в группе «СРБ ≤60 мг/л» — 9 (7; 12) дней против 10 (7; 12) в группе «рСРБ ≤60 мг/л» ( р >0,05). Вновь при существенном повышении уровня СРБ, определенного обоими методами, наблюдалось статистически значимое удлинение срока госпитализации ( p <0,05).

Среди пациентов, которым потребовалась искусственная вентиляция легких, были лишь лица, принадлежащие одновременно к группам «СРБ >60 мг/л» и «рСРБ >60 мг/л». Таким образом, данный параметр не отличался при использовании расчетного уровня.

На основании данных, полученных в ходе ROC-анализа и регрессионного анализа, был разработан последовательный алгоритм качественной оценки уровня СРБ по параметрам Н/Л и СОЭ, вошедшим в обсужденную ранее предсказательную модель (рис. 3). Данный упрощенный алгоритм наиболее пригоден для выделения группы с высоким уровнем СРБ. Однако при определенных условиях (низкое значение Н/Л и высокое значение СОЭ) он не позволяет верно судить об уровне

Рис. 3. Последовательный алгоритм качественной оценки уровня С-реактивного белка.

Примечание. СРБ — С-реактивный белок; Н/Л — соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов; СОЭ — скорость оседания эритроцитов.

Fig. 3. Step-by-step algorithm for C-reactive protein level estimation.

Note: СРБ — C-reactive protein; Н/Л — ratio of neutrophil and lymphocyte levels; СОЭ — erythrocyte sedimentation rate.

СРБ. В нашей выборке таких случаев оказалось около 12%.

ОБСУЖДЕНИЕ

Как было сказано ранее, воспалительный ответ организма является определяющим фактором течения COVID-19 [9, 10]. S. Wan и соавт. [11] продемонстрировали, что цитокиновый шторм ответственен за наиболее тяжелые осложнения и смертность от данного заболевания. Так, благодаря подобным ранним работам, изучающим роль избыточного воспалительного ответа, контроль воспалительных факторов был включен еще в 5-е издание государственных рекомендаций по профилактике и контролю COVID-19 Китайской Народной Республики [12].

За полтора года всестороннего изучения связанных с воспалением биомаркеров крови при COVID-19 был определен ряд наиболее информативных показателей: количество лимфоцитов и нейтрофилов, нейтрофилов и лимфоцитов, СОЭ, СРБ, прокальцитонин, интерлейкин-6, D-димер, тропонин, креатинкиназа, аспартатаминотрансфераза [3, 11, 13–17]. В настоящее время ведется также активный поиск новых перспективных биомаркеров течения COVID-19. Так, было продемонстрировано, что высокий уровень гомоцистеина связан с большей степенью поражения легких по данным КТ [18]. Особое внимание стоит уделить биомаркерам, связанным с активностью ангио-тензинпревращающего фермента 2 (АПФ2), ведь известно, что именно АПФ2 является мишенью на поверхности клеток человека для связывания S-белка SARS-CoV-2 [19, 20]. Многообещающими молекулами являются ангиотензин II, ангиотензин (1-7), ангиотензин (1-9) и аламандин, однако на данный момент данных об их клинической значимости недостаточно [17].

К сожалению, далеко не все из вышеперечисленных биомаркеров являются широкодоступными для рутинного лабораторного определения. В данной работе представлена модель, позволяющая на основе результатов общего анализа крови качественно оценить уровень СРБ — одного из наиболее ценных, с клинической точки зрения, биомаркеров, крайне необходимого для выбора оптимальной тактики терапии при COVID-19. Было продемонстрировано, что оценка воспалительного статуса с применением расчетного показателя СРБ для предсказания клинического течения новой коронавирусной инфекции у госпитализиро- ванных больных значимо не отличается от данных, полученных с использованием лабораторно измеренного показателя. В нашей когорте у пациентов с уровнем СРБ >60 мг/л (определенным как в ходе лабораторного анализа, так и при помощи разработанной модели) наблюдалось статистически значимое повышение степени поражения легких по данным КТ и увеличение срока госпитализации, что согласуется с данными ряда аналогичных исследований [5, 21–23].

Помимо модели для качественного определения уровня СРБ на основе показателей общего анализа крови, в данной работе представлен альтернативный последовательный алгоритм, применение которого не требует проведения каких-либо математических манипуляций. Данный алгоритм может оказаться более привлекательным для рутинного использования медицинским персоналом ввиду простоты его применения. Однако тот факт, что его применение невозможно у 12% пациентов, указывает на то, что использование нашей расчетной модели с порогом КСРБ60 0,369 является более предпочтительным.

Ограничения исследования

Представленная модель предсказания уровня СРБ требует валидации для непосредственного выбора тактики терапии пациентов с COVID-19. Параметры общего анализа крови, вошедшие в представленную модель, могут варьировать в зависимости от ряда факторов, таких как пол, возраст, нарушения метаболизма и др. Вклад данных факторов не был изучен в представленной работе. Кроме того, в будущих исследованиях стоит провести сравнение с приборными и/или бесприборны-ми методами лабораторной диагностики известных маркеров начала цитокинового шторма.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Расчетный и измеренный показатели СРБ являются в значительной степени взаимозаменяемыми при решении определенных клинических задач. Разработанная нами модель качественной оценки воспалительного статуса на основе результатов общего анализа крови может помочь врачу выбрать оптимальную тактику ведения пациента с COVID-19 в условиях ограниченного лабораторного потенциала.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. А.А. Камалов, Я.А. Орлова — концепция и дизайн исследования; Л.А. Некрасова,

кт ГА