Hematological characteristics of post-COVID syndrome and its relationship with the severity of prior COVID-19 and comorbid conditions

Full Text

Введение

Коронавирусная инфекция, вызванная SARS-CoV-2, стала одной из главных проблем системы всемирного здравоохранения текущего десятилетия. ВОЗ объявила о начале пандемии новой коронавирусной инфекции (COVID-19) 11 марта 2020 г. Спустя три года, 5 мая 2023 г., режим чрезвычайной ситуации международного значения был прекращен, а статус пандемии COVID-19 отменен [14]. Несмотря на большой клинический опыт и всеобщую вакцинацию, от 10 до 35% пациентов, перенесших COVID-19, сообщали о появлении симптомов, нехарактерных для них до инфицирования: усталость или слабость, затрудненное дыхание или одышка, учащенное сердцебиение или нарушения сердечного ритма, спутанность мышления, частая головная боль, бессонница или сонливость днем, депрессивное состояние, диарея, нарушение аппетита [5, 11, 21]. Данное состояние получило название постковидный синдром (Post-COVID syndrome, PCS), характеризующийся спектром стойких, неисчезающих свыше 12 недель симптомов, в значительной степени связанных с нарушением функции иммунной системы [1, 8, 25]. Некоторые исследования показывают, что развитие PCS не зависело от степени тяжести острой манифестной инфекции [13, 22]. Однако полностью этот вопрос еще не решен, что затрудняет прогноз развития осложнений и выделение групп риска после перенесенной инфекции.

В настоящем исследовании мы стремились оценить прогностическую ценность показателей периферической крови и найти зависимость между степенью тяжести острой инфекции и постковидным состоянием. Также рассмотрено предположение о том, что у обследуемых с двумя и более сопутствующими заболеваниями, риск развития PCS выше, чем у лиц, не состоящих на диспансерном учете или имеющих не более одного хронического заболевания.

Целью исследования явилось характеристика клинического анализа крови у пациентов с разной степенью тяжести PCS и определение риска его развития при сопутствующей патологии с оценкой взаимосвязи между тяжестью COVID-19 и PCS.

Материалы и методы

Пациенты и дизайн исследования. На базе клиники Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук, НИИ медицинских проблем Севера и КГБУЗ Краевой клинической больницы (г. Красноярск), было проведено ретроспективное многоцентровое обсервационное исследование историй болезни и амбулаторных карт пациентов, перенесших COVID-19 не менее 12 недель назад. Из них 123 — истории болезни пациентов с подтвержденным постковидным синдромом и 250 амбулаторных карт больных, прошедших углубленное диспансерное обследование (при проведении клинического анализа крови использовались гематологические анализаторы «Sysmex XN-1000» (Sysmex Corporation, Япония), а для оценки уровня СРБ — биохимические анализаторы «Olympus AU680» (Beckman Coulter, США)).

Тяжесть течения COVID-19 оценивалась с использованием шкалы клинического прогрессирования ВОЗ (World Health Organization’s Clinical Progression Scale, WHO-CPS) [24]. Пациенты по тяжести течения COVID-19 были поделены на 2 подгруппы: легкое течение («0–3» WHO-CPS), среднетяжелое и тяжелое течение («4–9» WHO-CPS). Степень тяжести PCS оценивались по шкале функционального состояния после COVID-19 (Post-COVID-19 Functional Status, PCFS). Обследуемые на основании шкалы PCFS были разделены на 3 группы: 1 группа (0 баллов) — отсутствие нарушений после COVID-19 (52 человека); 2 группа (1–2 балла) — незначительные и легкие нарушения (199 человек); 3 группа (3–4 балла) — умеренные и тяжелые функциональные нарушения (122 человека) [15]. На основании шкал WHO-CPS и PCFS обследуемые были разделены на 5 групп, в наименовании которых отражены тяжесть COVID-19 и PCS: 1 группа «COVID-19 легкого и тяжелого течения/Без развития PCS» (52 человека), 2 группа «Легкий COVID-19/Легкий PCS» (178 человек), 3 группа «Легкий COVID-19/Средний и тяжелый PCS» (64 человека), 4 группа «Средней тяжести и тяжелый COVID-19/Легкий PCS» (21 человек), 5 группа «Средней тяжести и тяжелый COVID-19/Средний и тяжелый PCS» (58 человек). Состояние здоровья обследованных пациентов оценивалось с помощью индекса сопутствующей патологии Чарльсон по возрасту (The Age-adjusted Charlson Comorbidity Index, ACCI) [2, 10].

Определение типа реакции иммунитета осуществляли с помощью программы ПРОТИСТ (ООО «МедБиоТех», Красноярск, Россия, Госрегистрация № 2017619658) по клиническому анализу крови методом лейкоцитарных матриц, который является скрининговым и позволяет предварительно оценить реакцию иммунной системы для выделения пациентов, нуждающихся в топической диагностике иммунопатологии [3]. Тип реакции иммунной системы рассчитывается из соотношения абсолютного количества лейкоцитов и лимфоцитов и характеризует направленность изменений активности врожденного и адаптивного иммунитета. Все обследуемые были разделены на 4 группы: «активация врожденного иммунитета», «активация адаптивного иммунитета», «ареактивность иммунитета» и «иммунодефицитные состояния» [4, 6]

Исследование осуществлялось в рамках государственного задания «Исследование молекулярно-клеточных механизмов регуляции иммунного ответа и взаимодействия иммунной системы с другими системами организма у жителей Восточной Сибири» (ЕГИСУ №124020100065-3) в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации «Этические принципы проведения медицинских исследований с участием человека» (с изменениями 2013 г.) и «Правилами надлежащей клинической практики в Российской Федерации», утвержденной приказом Минздрава России от 19 июня 2003 г. № 266.

Статистическая обработка. Описание количественных исследуемых показателей осуществляли с использованием медианы (Me) и интерквартильного размаха в виде Q1 и Q3, качественных — в абсолютных значениях (n) и процентах (%). Достоверность различий между независимыми выборками по количественным показателям оценивали с помощью непараметрического U-критерия Манна–Уитни. Комплексное сравнение качественных показателей нескольких групп осуществляли по критерию согласия Пирсона (χ²). Сравнение парных выборок по качественным переменным проводилось с использованием точного критерия Фишера (Fisher’s exact test). Статистический анализ данных проводился с использованием прикладного программного обеспечения Statistica 8.0 (StatSoft, США, 2007).

Результаты

Изначально обследованные пациенты в зависимости от тяжести PCS были разделены на 3 группы (табл. 1). Особенностью группы со среднетяжелым и тяжелым PCS стал кратный рост доли пациентов со среднетяжелым и тяжелым COVID-19. При тяжелом и среднетяжелом COVID-19 количество лиц с отсутствием и легким PCS было значительно ниже, тогда как со среднетяжелым и тяжелым PCS больше, чем при легкой степени COVID-19 (р < 0,001, во всех случаях по точному критерию Фишера). При оценке влияния коморбидности было установлено повышение доли пациентов с сопутствующими заболеваниями по мере роста тяжести PCS. Также в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS доля пациентов с двумя и более сопутствующими заболеваниями была выше, чем в группах без развития PCS и легким PCS. Причем величина ACCI была в 2 раза выше в группах лиц с PCS, чем у обследуемых без PCS. При этом необходимо отметить, что в группе пациентов, переболевших COVID-19 и не имеющих сопутствующих заболеваний, выявляется максимальная доля лиц без PCS по сравнению с лицами с одним (р = 0,012) и двумя и более (р < 0,001) сопутствующими заболеваниями. В то же время, если у лиц без сопутствующих заболеваний не развивается среднетяжелый и тяжелый PCS, то при одном сопутствующем заболевании частота среднетяжелого и тяжелого PCS составляет более 20% (р = 0,041 по сравнению с группой без сопутствующих заболеваний), а при наличии двух и более сопутствующих заболеваний — почти 40% (р < 0,001 по сравнению с группой без сопутствующих заболеваний, р = 0,002 по сравнению с группой с одним сопутствующим заболеванием).

 

Таблица 1. Клинические показатели пациентов с постковидным синдромом

Table 1. Clinical characteristics of patients with post-COVID syndrome

Показатели Parameters	Нет PCS Without PCS	Легкий PCS Minor PCS	Среднетяжелый и тяжелый PCS Moderate and severe PCS
Гендерное распределение | Gender ratio (χ2 = 2,25, p = 0,325)
Женщины, n (%) | Women, n (%)	44 (15,1%)	157 (53,8%)	91 (31,1%)
Мужчины, n (%) | Mеn, n (%)	8 (9,9%)	42 (58,9%)	31 (38,2%)
Шкала клинического прогрессирования COVID-19 по ВОЗ | WHO Clinical Progression Scale (WHO-CPS) (χ2 = 75,09, p < 0,001)
Легкий COVID-19, n (%) Mild COVID-19, n (%)	51 (17,4%)	178 (60,8%) p1 < 0,001	64 (21,8%) p2 < 0,001
Среднетяжелый и тяжелый COVID-19, n (%) Moderate and severe COVID-19, n (%)	1 (1,2%)	21 (25,9%) p1 < 0,001	59 (72,8%) p1,2 < 0,001
Коморбидность | Comorbidity (χ2 =31,93, p < 0,001)
Отсутствие заболеваний, n (%) Absence of diseases, n (%)	10 (38,5%)	16 (61,5%)	0 p1 = 0,005, p2 < 0,001
Одно сопутствующее заболевание, n (%) One concomitant disease, n (%)	13 (14,6%)	57 (64,0%) p1 < 0,001	19 (21,3%) p2 < 0,001
Два и более сопутствующих заболеваний, n (%) Two or more concomitant diseases, n (%)	29 (11,2%)	126 (48,8%) p1 < 0,001	103 (39,9%) p1 < 0,001
Индекс коморбидности Чарльсон по возрасту, Ме (Q1–Q3) The Age-adjusted Charlson Comorbidity Index (ACCI), Ме (Q1–Q3)	2,00 (0,50–3,50)	4,00 (2,00–5,00) p1 = 0,005	4,50 (1,50–6,00) p1 < 0,001 p2 = 0,033

Примечание. Количественные данные представлены медианой и межквартильным размахом (Ме (Q1–Q3). Качественные переменные представлены в абсолютных значениях и процентах от общего количества исследуемых по данному параметру (n (%)). Достоверность различий между независимыми выборками по количественным показателям оценивали с помощью непараметрического U-критерия Манна–Уитни. Комплексное сравнение качественный показателей нескольких групп осуществляли по критерию согласия Пирсона (χ²). Сравнение качественных переменных двух выборок проводилось с использованием точного критерия Фишера (Fisher’s exact test).

Note. Quantitative data are presented as median and interquartile range (Ме (Q1–Q3). Qualitative variables are presented as absolute values and percentages (n (%)). The reliability of differences between independent samples in quantitative indicators was assessed using the nonparametric Mann–Whitney U-test. Complex comparison of qualitative indicators of several groups was carried out using the Pearson agreement criterion (χ²). Comparison of qualitative variables of two samples was carried out using the Fisher’s exact test.

 

При оценке показателей клинического анализа крови было выявлено снижение числа пациентов с нормальным уровнем тромбоцитов и повышение их количества с высоким содержание тромбоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS. Доля пациентов с нормальным уровнем лейкоцитов снижалась по мере нарастания тяжести PCS, соответственно, доля пациентов с повышенным уровнем лейкоцитов увеличивалась. Процент пациентов с пониженным относительным уровнем лимфоцитов был выше в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS, а доля пациентов с нормальным уровнем лимфоцитов в этой группе была ниже. Доля пациентов с нормальным уровнем лимфоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS была ниже, чем в других группах. Доля пациентов с нормальным относительным уровнем гранулоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS была ниже, чем в других группах. При этом процент пациентов с повышением относительного уровня гранулоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS был выше, чем в группе без развития PCS.

Исходя из результатов клинического анализа крови с помощью программы ПРОТИСТ были определены особенности распределения типов иммунного ответа у обследуемых без PCS и с разной степенью тяжести PCS (табл. 2). Установлено, что количество пациентов с активацией врожденного иммунитета в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS была значительно выше, чем в других группах. Доля пациентов с активацией адаптивного иммунитета в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS была выше, чем в группе с легким PCS. По мере увеличения тяжести PCS наблюдалось направленное снижение доли пациентов с нормальным иммунным ответом.

 

Таблица 2. Типы иммунного ответа, оцененные с помощью метода лейкоцитарных матриц, у пациентов с различной тяжестью COVID-19 и постковидного синдрома

Table 2. Immune response patterns assessed using the leukocyte matrix method in patients with varying severity of COVID-19 and post-COVID syndrome

Показатель Parameter	Нет PCS No PCS	Легкий PCS Minor PCS	Средний и тяжелый PCS Moderate and severe PCS
Типы иммунного ответа | Types of immune response (χ2 = 34,06, p < 0,001)
Активация врожденного иммунитета Activation of innate immunity	1 (1,9%)	22 (11,1%)	31 (25,4%) p1 < 0,001, p2 = 0,001
Активация адаптивного иммунитета Activation of adaptive immunity	1 (1,9%)	4 (2%)	9 (7,4%) p2 = 0,037
Угнетение иммунитета Immune suppression	2 (3,9%)	20 (10%)	14 (11,5%)
Ареактивность/норма Areactivity/norm	48 (92,3%)	153 (76,9%) p1 = 0,011	68 (55,7%) p1,2 < 0,001

Примечание. Качественные переменные представлены в абсолютных значениях и процентах (n (%)). Комплексное сравнение качественный показателей нескольких групп осуществляли по критерию согласия Пирсона (χ²). Сравнение качественных переменных двух выборок проводилось с использованием точного критерия Фишера (Fisher’s exact test).

Note. Qualitative variables are presented as absolute values and percentages (n (%)). Complex comparison of qualitative indicators of several groups was carried out using the Pearson agreement criterion (χ²). Comparison of qualitative variables of two samples was carried out using the Fisher’s exact test.

 

Кроме того, был проведен анализ уровней СРБ и СОЭ, целью которого было выявить связь между этими маркерами воспаления и наличием, а также степенью тяжести PCS. В целом статистически значимой разницы в уровнях СОЭ между тремя группами не наблюдалось (p = 0,148). Однако у пациентов с более тяжелым течением PCS чаще встречается повышенный уровень СОЭ (48 пациентов, 39,3%) по сравнению с пациентами с легким PCS (55 пациентов, 27,6%) (р = 0,036). Это может указывать на более выраженную воспалительную реакцию у пациентов с тяжелыми постковидными проявлениями. Уровень СРБ демонстрирует сильную и статистически значимую связь с тяжестью PCS (p < 0,001): доля пациентов с повышенным уровнем СРБ последовательно возрастает с увеличением тяжести PCS (от 5 пациентов (9,6%) в группе без PCS до 31 пациента (15,6%) в группе с легким PCS и до 38 пациентов (31,2%) в группе со среднетяжелым/тяжелым PCS).

Исследование количественных показателей крови показал отсутствие различий в содержании тромбоцитов у обследуемых пациентов с отсутствием и наличием PCS. Уровень лейкоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS был ниже, чем в группе без развития PCS, но выше, чем в группе с легким PCS. Относительный уровень лимфоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS был ниже, чем в других группах. Относительный уровень гранулоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS был выше, чем в группе с легким PCS, тогда как абсолютное количество гранулоцитов в группе со среднетяжелым и тяжелым PCS было выше, чем в других двух группах.

 

Таблица 3. Показатели клинического анализа крови у пациентов с постковидным синдромом

Table 3. Indicators of clinical blood tests in patients with post-COVID syndrome

Показатель Parameter	Нет PCS No PCS	Легкий PCS Minor PCS	Среднетяжелый и тяжелый PCS Moderate and severe PCS
Лейкоциты, 109/л Leukocytes, 109/L	8,20 (7,70–8,50)	6,90 (5,80–8,30)	7,47 (6,05–9,66) p1 = 0,024, p2 = 0,039
Лимфоциты, % Lymphocytes, %	35,25 (29,40–38,25)	34,60 (28,60–39,10)	32,00 (24,50–38,20) p1 = 0,045, p2 = 0,023
Лимфоциты, 109/л Lymphocytes, 109/L	2,25 (2,02–2,61)	2,27 (1,86–2,85)	2,20 (1,69–3,00)
Гранулоциты, % Granulocytes, %	55,60 (51,65–61,45)	55,90 (51,00–61,70)	58,40 (51,70–67,50) p2,3 = 0,045

Примечание. Количественные данные представлены медианой и межквартильным размахом (Ме (Q1–Q3). Достоверность различий между независимыми выборками по количественным показателям оценивали с помощью непараметрического U-критерия Манна–Уитни.

Note. Quantitative data are presented as median and interquartile range (Ме (Q1–Q3). The reliability of differences between independent samples in quantitative indicators was assessed using the nonparametric Mann–Whitney U-test.

 

Далее все обследованные были разделены на 5 групп: в зависимости от тяжести функциональных нарушений как после перенесенного COVID-19, так и во время острого COVID-19. При оценке клинических показателей было установлено, что максимальное количество женщин и мужчин относится к группе «Легкий COVID-19/Легкий PCS» (табл. 4). При этом статистической значимости в различиях по стратификации женщин и мужчин по степеням тяжести COVID-19 и PCS не обнаружено. Также было установлено, что процент обследуемых без хронических заболеваний в группе без развития PCS был выше, чем в других группах, кроме группы со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/легким PCS. Доля пациентов с двумя и более сопутствующими заболеваниями была максимальной в группе со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS. При этом величина ACCI у лиц со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS была значительно выше, чем в группах без PCS и группе с легким COVID-19/легким PCS.

 

Таблица 4. Клинические показатели пациентов с различной тяжестью COVID-19 и постковидного синдрома

Table 4. Clinical characteristics of patients with different severity of COVID-19 and post-COVID syndrome

Показатель Parameter	Нет PCS No PCS	Легкий COVID-19/Легкий PCS Mild COVID-19/Mild PCS	Легкий COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS Mild COVID-19/Moderate and Severe PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Легкий PCS Moderate and Severe COVID-19/Mild PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID/Средний и тяжелый PCS Moderate and Severe COVID/Moderate and Severe PCS
Половая структура/Gender ratio (χ2 = 5,86, p = 0,210)
Женщины, n (%) Women, n (%)	44 (15,1%)	141 (48,3%) p1 < 0,001	52 (17,8%) p1,2 < 0,001	16 (5,5%) p1,2,3 < 0,001	39 (13,3%) p2 < 0,001 p4 = 0,001
Мужчины, n (%) Mеn, n (%)	8 (9,9%)	37 (45,7%)	12 (14,8%)	5 (6,2%) p2 < 0,001	19 (23,4%) p1 = 0,034 p2 = 0,005 p4 = 0,003
Коморбидность/Comorbidity (χ2 = 33,90, p < 0,001)
Отсутствие заболеваний, n (%) Absence of diseases, n (%)	10 (38,5%)	14 (53,8%)	0 p1,2 < 0,001	2 (7,7%) p1 = 0,019 p2 < 0,001	0 p1,2 < 0,001
Одно сопутствующее заболевание, n (%) One concomitant disease, n (%)	13 (14,6%)	53 (59,6%) p1 < 0,001	12 (13,5%) p2 < 0,001	4 (4,5%) p1 = 0,039 p2 < 0,001 p3 = 0,040	7 (7,9%) p2 < 0,001
Два и более сопутствующих заболеваний, n (%) Two or more concomitant diseases, n (%)	29 (11,2%)	111 (43,0%) p1 < 0,001	52 (20,2%) p1 = 0,007 p2 < 0,001	15 (5,8%) p1 = 0,039 p2,3 < 0,001	51 (19,8%) p1 = 0,007 p2,4 < 0,001
Индекс коморбидности Чарльсон по возрасту, Ме (Q1–Q3) The Age-adjusted Charlson Comorbidity Index (ACCI), Ме (Q1–Q3))	2,00 (1,00–4,00)	4,00 (2,00–5,00) p1 = 0,023	4,00 (2,00–6,00) p1 = 0,005	5,00 (3,00–5,00) p1 = 0,011	5,00 (3,50–6,50) p1 = 0,002 p2 = 0,026

Примечание. Количественные данные представлены медианой и межквартильным размахом (Ме (Q1–Q3). Качественные переменные представлены в абсолютных значениях и процентах от общего количества исследуемых по данному параметру (n (%)). Достоверность различий между независимыми выборками по количественным показателям оценивали с помощью непараметрического U-критерия Манна–Уитни. Комплексное сравнение качественных показателей нескольких групп осуществляли по критерию согласия Пирсона (χ²). Сравнение качественных переменных двух выборок проводилось с использованием точного критерия Фишера (Fisher’s exact test).

Note. Quantitative data are presented as median and interquartile range (Ме (Q1–Q3). Qualitative variables are presented as absolute values and percentages (n (%)). The reliability of differences between independent samples in quantitative indicators was assessed using the nonparametric Mann-Whitney U-test. Complex comparison of qualitative indicators of several groups was carried out using the Pearson agreement criterion (χ²). Comparison of qualitative variables of two samples was carried out using the Fisher’s exact test.

 

При исследовании качественных изменений показателей клинического анализа крови наиболее показательной в сравнении с остальными стала группа со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS — выраженные лейкоцитоз и гранулоцитоз, наибольший процент пациентов с лимфопенией и моноцитопенией, а также повышенный уровень тромбоцитов относительно группы с легким COVID-19/легким PCS. Оценка типа иммунного ответа подтвердила наметившуюся направленность изменений между группами — активация врожденного иммунитета стала самым выраженным типом иммунного ответа при развитии PCS, особенно в группе со среднетяжелым/тяжелым COVID-19 (табл. 5). Группа пациентов с легким COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS имела тенденцию как к росту активации врожденного иммунитета, в сравнении с группой без развития PCS, так и к угнетению иммунного ответа, в сравнении с группами без развития PCS и легким COVID-19/легким PCS.

 

Таблица 5. Оценка изменений показателей периферической крови (клинического анализов крови) пациентов с различной тяжестью течения COVID-19 и постковидного синдрома

Table 5. Indicators of peripheral blood (clinical blood tests) of patients with varying severity of COVID-19 and post-COVID syndrome

Показатель Parameter	Нет PCS No PCS	Легкий COVID-19/ Легкий PCS Mild COVID-19/ Mild PCS	Легкий COVID-19/ Среднетяжелый и тяжелый PCS Mild COVID-19/ Moderate and Severe PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Легкий PCS Moderate and Severe COVID-19/ Mild PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/ Среднетяжелый и тяжелый PCS Moderate to Severe COVID-19/ Moderate and Severe PCS
Уровень тромбоцитов, 109/л | Platelet level, 109/L (χ2 = 21,35, p = 0,006)
Понижено Lowered	0	2 (1,1%)	3 (4,7%)	0	2 (3,5%)
Норма Norm	52 (100%)	175 (98,3%)	59 (92,2%) p2 = 0,032	21 (100%)	51 (87,9%) p1 = 0,014 p2 = 0,003
Повышено Increased	0	1 (0,6%)	2 (3,1%)	0	5 (8,6%) p2 = 0,004
Уровень лейкоцитов, 109/л | Leukocyte level, 109/L (χ2 = 39,19, p < 0,001)
Понижено Lowered	0	2 (1,1%)	0	0	0
Норма Norm	51 (98,1%)	152 (85,4%) p1 = 0,012	53 (82,8%) p1 = 0,011	21 (100%) p2 = 0,082	35 (60,3%) p1,2,4 < 0,001 p3 = 0,008
Повышено Increased	1 (1,9%)	24 (13,5%) p1 = 0,020	11 (17,2%) p1 = 0,011	0	23 (39,7%) p1,2,4 < 0,001 p3 = 0,008
Уровень лимфоцитов, % | Lymphocyte level, % (χ2 = 30,43, p < 0,001)
Понижено Lowered	1 (1,9%)	15 (8,4%)	5 (7,8%)	0	15 (25,9%) p1,2 < 0,001 p3 = 0,013 p4 = 0,008
Норма Norm	44 (84,6%)	136 (76,4%)	43 (67,2%) p1 = 0,034	19 (90,5%) p3 = 0,048	32 (55,1%) p1 < 0,001 p2 < 0,003 p4 = 0,003
Повышено Increased	7 (13,5%)	27 (15,2%)	16 (25%)	2 (9,5%)	11 (19%)
Уровень моноцитов, % | Monocyte level, % (χ2 = 26,51, p < 0,001)
Понижено Lowered	0	2 (1,1%)	0	0	6 (10,3%) p1 = 0,028 p2 = 0,004 p3 = 0,010
Норма Norm	46 (88,5%)	139 (78,1%)	53 (82,8%)	17 (80,9%)	46 (79,4%)
Повышено Increased	6 (11,5%)	37 (20,8%)	11 (17,2%)	4 (19,1%)	6 (10,3%) p3 = 0,010
Уровень гранулоцитов, % | Granulocyte level, % (χ2 = 20,21, p < 0,001)
Понижено Lowered	3 (5,8%)	12 (6,7%)	9 (14%)	1 (4,8%)	3 (5,2%)
Норма Norm	48 (92,3%)	154 (86,6%)	51 (79,7%)	20 (95,2%)	44 (75,9%) p1 = 0,022
Повышено Increased	1 (1,9%)	12 (6,7%)	4 (6,3%)	0	11 (18,9%) p1 = 0,005 p2 = 0,010 p4 = 0,031
Типы иммунного ответа | Types of immune response (χ2 = 57,33, p < 0,001)
Активация врожденного иммунитета Activation of innate immunity	1 (1,9%)	22 (12,4%) p1 = 0,033	10 (15,6%) p1 = 0,022	0	21 (36,2%) p1,2,4 < 0,001 p3 = 0,012
Активация адаптивного иммунитета Activation of adaptive immunity	1 (1,9%)	4 (2,2%)	5 (7,8%)	0	4 (6,9%)
Угнетение иммунитета Immune suppression	2 (3,9%)	15 (8,4%)	12 (18,8%) p1 = 0,020 p2 = 0,036	5 (23,8%) p1 = 0,018 p2 = 0,043	2 (3,5%) p3 = 0,010 p4 = 0,013
Ареактивность/норма Areactivity/norm	48 (92,3%)	137 (77%) p1–2= 0,016	37 (57,8%) p1 < 0,001 p2 = 0,006	16 (76,2%)	31 (53,4%) p1 < 0,001 p2 = 0,001

Примечание. Качественные переменные представлены в абсолютных значениях и процентах (n (%)). Комплексное сравнение качественный показателей нескольких групп осуществляли по критерию согласия Пирсона (χ²). Сравнение качественных переменных двух выборок проводилось с использованием точного критерия Фишера (Fisher’s exact test).

Note. Qualitative variables are presented as absolute values and percentages (n (%)). Complex comparison of qualitative indicators of several groups was carried out using the Pearson agreement criterion (χ²). Comparison of qualitative variables of two samples was carried out using the Fisher’s exact test.

 

Обнаружено, что среди пациентов, перенесших легкую форму COVID-19, развитие среднетяжелого/тяжелого PCS ассоциировано со значительно более высокой частотой повышения СОЭ (28 пациентов, 43,8%) по сравнению с теми, у кого развился легкий PCS (47 пациентов, 26,4%) (p = 0,012). Среди пациентов, перенесших легкий COVID-19, повышенный СРБ значительно чаще встречается у лиц со среднетяжелым/тяжелым PCS (18 пациентов, 28,1%), чем у пациентов без PCS (5 пациентов, 9,6%, p = 0,018) или с легким PCS (27 пациентов, 15,2%, p = 0,038). У пациентов, перенесших среднетяжелый/тяжелый COVID-19 развитие среднетяжелого/тяжелого PCS сопровождается повышением СРБ в 34,5% случаев (20 пациентов), что является самым высоким показателем среди всех групп и статистически значимо отличается от показателей пациентов без PCS (p = 0,003) и пациентов с легким COVID-19 и легким PCS (p = 0,002).

При оценке количественных показателей периферической крови обнаружено, что уровень тромбоцитов в группах с легким COVID-19/легким PCS и со средним и тяжелым COVID-19/легким был ниже, чем без развития PCS (табл. 6). В группе со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/ среднетяжелым и тяжелым PCS уровень лейкоцитов ниже, чем в группе без развития PCS, но выше, чем в группе с легким COVID-19/легким PCS. Абсолютный уровень гранулоцитов в этой группе выше, чем в других группах.

 

Таблица 6. Количественные показатели клинического анализа крови пациентов с различной тяжестью течения COVID-19 и постковидного синдрома

Table 6. Quantitative indicators of clinical blood tests of patients with varying severity of COVID-19 and post-COVID syndrome

Показатель Parameter	Нет PCS No PCS	Легкий COVID-19/ Легкий PCS Mild COVID-19/ Mild PCS	Легкий COVID-19/ Среднетяжелый и тяжелый PCS Mild COVID-19/ Moderate and Severe PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Легкий PCS Moderate and Severe COVID-19/ Mild PCS	Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/ Среднетяжелый и тяжелый PCS Moderate and Severe COVID-19/ Moderate and Severe PCS
Тромбоциты, 109/л Platelets, 109/L	280,00 (238,00–309,50)	255,50 (223,00–296,00) p1 = 0,036	258,00 (218,00–313,00)	245,00 (203,00–260,00) p1 = 0,013	253,50 (209,00–329,00)
Лейкоциты, 109/л Leukocytes, 109/L	8,20 (7,70–8,50)	6,90 (5,80–8,10)	7,00 (6,14–8,62)	7,10 (6,20–8,70)	7,86 (5,90–10,67) p1 = 0,020 p2 = 0,043
Лимфоциты, % Lymphocytes, %	35,25 (29,40–38,25)	33,80 (28,10–39,00)	33,25 (26,25–39,95)	37,50 (34,20–39,70) p2 = 0,027	29,45 (18,50–35,10) p1,4 < 0,001 p2 = 0,002 p3 = 0,009
Лимфоциты, 109/л Lymphocytes, 109/L	2,25 (2,02–2,61)	2,24 (1,84–2,78)	2,34 (1,91–3,20)	2,61 (2,19–3,07) p1 = 0,027 p2 = 0,018	2,04 (1,55–2,67) p3 = 0,043 p4 = 0,009
Моноциты, % Monocytes, %	9,30 (8,30–10,20)	9,30 (7,70–10,90)	8,95 (7,35–10,25)	9,90 (8,70–10,60)	9,15 (7,70–10,80)
Моноциты, 109/л Monocytes, 109/L	0,63 (0,52–0,71)	0,65 (0,51–0,78)	0,65 (0,53–0,80)	0,72 (0,59–0,79)	0,75 (0,52–0,88)
Гранулоциты, % Granulocytes, %	55,60 (51,65–61,45)	56,25 (51,00–62,70)	56,65 (49,20–63,80)	52,90 (51,10–55,90) p2 = 0,031	60,50 (54,20–71,20) p1 = 0,006 p2 = 0,004 p3 = 0,013 p4 < 0,001
Гранулоциты, 109/л Granulocytes, 109/L	3,82 (2,89–4,79)	3,81 (3,02–4,87)	3,91 (3,05–5,42)	3,86 (3,06–4,59)	4,69 (3,20–7,23) p1 = 0,006 p2 = 0,007 p3,4 = 0,036

Примечание. Количественные данные представлены медианой и межквартильным размахом (Ме (Q1–Q3). Достоверность различий между независимыми выборками по количественным показателям оценивали с помощью непараметрического U-критерия Манна–Уитни.

Note. Quantitative data are presented as median and interquartile range (Ме (Q1–Q3). The reliability of differences between independent samples in quantitative indicators was assessed using the nonparametric Mann-Whitney U-test.

 

Обсуждение

В нашем исследовании было установлено, что максимальная доля пациентов без PCS выявляется среди лиц, переболевших COVID-19 в легкой степени, тогда как средний и тяжелый PCS значительно чаще встречается среди пациентов, перенесших COVID-19 в среднетяжелой и тяжелой формах. Следовательно, степень тяжести острого COVID-19 уже является прогностическим фактором развития как самого PCS, так и тяжести его течения.

В ряде исследований отмечалось, что пол больных COVID-19 также имеет значение в прогнозе развития тяжелого PCS [19, 20]. Однако в нашем исследовании не установлены половые различия в развитии PCS. Кроме того, важным прогностическим фактором развития PCS также определяется наличие сопутствующих заболеваний [7, 12]. Так, в обзоре Notarte K.I. и соавт. (2022) представлено, что ряд заболеваний (заболевания легких, диабет, ожирение и др.) являются потенциальными факторами риска длительного и тяжелого течения COVID-19 [19]. Действительно, при отсутствии сопутствующих заболеваний у обследованных средний и тяжелый PCS не развивался. Кроме того, у почти 40% лиц из данной группы клинические признака PCS не выявлялись. При этом с увеличением числа сопутствующих заболеваний доля лиц без PCS снижается. И наоборот: максимальная доля пациентов со среднетяжелым и тяжелым PCS выявлялась среди пациентов с двумя и более сопутствующими заболеваниями. Соответственно, исходя из наших результатов можно заключить, что отсутствие сопутствующих заболеваний у лиц, переболевших COVID-19, не является прогнозом отсутствия PCS, но снижает вероятность развития тяжелого PCS. В то же время при наличии одного и более сопутствующих заболеваний вероятность развития тяжелого PCS значительно возрастает.

Ранее мы уже писали о повышенной активности воспалительных процессов у пациентов с PCS [6]. По результатам данного исследования мы также можем сделать вывод о наличии воспаления у обследованных пациентов с PCS, наиболее выраженном при среднетяжелом и тяжелом PCS. Этот результат выражается в повышении количества общих лейкоцитов в крови (за счет гранулоцитарной фракции) и снижения относительного содержания лимфоцитов. Причем в данном случае результаты качественного и количественного анализа крови совпадают. Наличие воспаления при PCS также подтверждается результатами исследования СОЭ и СРБ. В исследовании Robu Popa D. и соавт. (2024) было показано, что повышение СОЭ является одним из основных маркеров развития PCS [23]. Повышенный уровень СРБ также является надежным маркером, указывающим на неразрешенный воспалительный процесс [9].

При оценке типов иммунного ответа с использованием метода лейкоцитарных матриц у пациентов с PCS обнаружено, что у каждого четвертого больного со среднетяжелым и тяжелым PCS выявляется активация врожденного иммунитета. Аналогичный тип иммунного ответа менее чем в 2% встречается при отсутствии PCS и приблизительно у каждого 10 пациента — с легкой степенью PCS. Данный результат подтверждает значимость процессов воспаления в иммунопатогенезе PCS. Наличие хронического воспаления при PCS подтверждается результатами ранее проведенных исследований, в которых также отмечается, что на фоне хронизации воспаления могут активизироваться и механизмы адаптивного иммунитета [16, 17]. Действительно, более чем у 7% пациентов со среднетяжелым и тяжелым PCS определяется активация адаптивного иммунитета. Наиболее характерным типом иммунного ответа для лиц без PCS является ареактивность/норма (более чем у 90%). Реже данный тип иммунного ответа определяется у пациентов с легкой степенью PCS, тогда как при среднетяжелом и тяжелом PCS — почти у 56%. Данный тип иммунного ответа характеризуется соотношением референсных значений клинического анализа крови, что определяет норму для лиц без патологий и ареактивность иммунной системы на фоне иммунопатологических процессов.

Дальнейший анализ был проведен в группах обследованных, сформированных исходя из степеней тяжести COVID-19 и PCS: пациенты без PCS; с легким COVID-19/легким PCS; легким COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS; среднетяжелым и тяжелым COVID/легким PCS и среднетяжелым и тяжелым COVID/среднетяжелым и тяжелым PCS. Установлено, что среди женщин и мужчин отсутствуют выраженные различия в распределении по сформированным группам. При этом большинство женщин и мужчин попали в группу легкий COVID-19/легкий PCS. Данный результат определяет отсутствие зависимости от пола при распределении пациентов по тяжести течения COVID-19 с последующим формированием PCS.

Выше уже было доказано влияние коморбидности на развитие PCS тяжелой степени. При стратификации обследуемых по взаимосвязи тяжести COVID-19 и PCS обнаружено, что большинство пациентов независимо от наличия или отсутствия сопутствующих заболеваний попадают в группу с легким COVID-19/легким PCS. При отсутствии сопутствующих заболеваний основная часть пациентов распределяется в группы с отсутствием PCS и с легким COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS. В то же время при двух и более сопутствующих заболеваний 40% обследуемых практически в равных долях распределяются по группам со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/легким PCS и среднетяжелым и тяжелым COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS. Следовательно, можно заключить, что при отсутствии сопутствующих заболеваний вероятность легкого течения COVID-19 повышается, а значит впоследствии PCS может либо протекать в легкой форме, либо не развиться вовсе. При наличии одного сопутствующего заболевания вероятность развития среднетяжелого и тяжелого COVID-19 повышается, также как и развитие среднетяжелого и тяжелого PCS. Максимальная вероятность развития тяжелого COVID-19 и тяжелого PCS выявляется при наличии двух и более сопутствующих заболеваний. Также необходимо отметить, что максимальная величина ACCI выявляется у пациентов двух групп: «Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Легкий PCS» и «Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS». Соответственно, высокие значения данного коэффициента, прежде всего, связаны с возрастом больных острым COVID-19. Действительно, известно, что возраст больных значительно влиял на характер течения и исход COVID-19 [18, 26].

При стратификации по степени тяжести COVID-19 и PCS установлено, что максимальное число пациентов с повышенным количеством лейкоцитов и гранулоцитов (по качественной оценке клинического анализа крови) относится к группе «Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS». Данная группа также характеризуется максимальной долей пациентов с пониженным содержанием лимфоцитов и моноцитов. При анализе количественных показателей крови также обнаружено, что максимальное количество гранулоцитов и минимальное содержание лимфоцитов и моноцитов определяется в группе пациентов со среднетяжелым и тяжелым COVID-19/среднетяжелым и тяжелым PCS. В то же время у пациентов данной группы уровень лейкоцитов является максимальным по сравнению с таковым у пациентов других групп с PCS, но он ниже чем у обследуемых без PCS. Кроме того, процентное и абсолютное содержание моноцитов в крови в данных группах статистически значимо не различается. Соответственно, можно сделать вывод, что качественная оценка клинического анализа крови (по отклонению от референсных значений) является более информативной, чем оценка по показателям описательной статистики. В целом выявленные особенности характеризуют повышенный уровень воспалительных процессов при среднетяжелом/тяжелом PCS, независящий от степени тяжести перенесенного ранее COVID-19. Данное заключение также подтверждается результатами анализа уровней СОЭ и СРБ, повышенный значения которых с большей частотой выявляется именно в группах со среднетяжелым/тяжелым PCS.

При анализе типов иммунного ответа, рассчитанного у пациентов при стратификации по степеням тяжести COVID-19 и PCS, обнаружено, что максимальный процент активации врожденного иммунитета выявлен у пациентов группы «Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS». У лиц данной группы также установлен минимальный процент типа иммунного ответа «Ареактивность/Норма». У пациентов группы «Легкий COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS» процент активации врожденного иммунитета в 2 раза ниже, чем у группы «Среднетяжелый и тяжелый COVID-19/Среднетяжелый и тяжелый PCS», но также низкий процент типа иммунного ответа «Ареактивность/Норма». При этом максимальный процент ответа «Ареактивность/Норма» обнаружен у пациентов без PCS. Высокий процент активации врожденного иммунитета (по сравнению с группой без PCS) выявлен у пациентов с легким COVID-19/легким PCS. Максимальное количество пациентов с угнетением иммунитета выявляется у группы со среднетяжелым и тяжелым COVID/легким PCS.

Заключение

Таким образом, проведен клинико-гематологическое обследование больных с разной степенью тяжести PCS во взаимосвязи с оценкой коморбидности и тяжестью перенесенного COVID-19. Установлено, что степень тяжести перенесенного COVID-19 может являться прогностическим фактором развития PCS. В частности, в случае перенесенного среднетяжелого/тяжелого COVID-19 риск развития среднетяжелого/тяжелого PCS значительно повышается. При этом показано, что даже при отсутствии сопутствующих заболеваний у лиц, переболевших COVID-19, PCS развивается, но снижается вероятность развития тяжелого PCS, тогда как при наличии одного и более сопутствующих заболеваний вероятность развития тяжелого PCS значительно возрастает. Оценка клинического анализа крови была проведена по определению количественных и качественных (ниже, в норме, выше референсных значений) изменений содержания клеток крови, а также уровней СОЭ и СРБ. Выявленные изменения определяют наличие воспалительных процессов, наиболее выраженных при среднетяжелом/тяжелом PCS, степень выраженности которых не зависела от тяжести перенесенного COVID-19. При оценке количественных и качественных изменений показателей крови было сделано заключение, что качественная оценка клинического анализа крови (по отклонению от референсных значений) является более информативной, чем оценка по показателям описательной статистики. При определении типов иммунного ответа методом лейкоцитарных матриц (с помощью программы ПРОТИСТ) установлено, что более чем у 50% пациентов со среднетяжелым/тяжелым PCS выявляется активация врожденного иммунитета, тогда как только у 25% — ареактивность/норма. Кроме того, в ходе оценки клинического анализа крови у части пациентов с PCS также были выявлены изменения, которые в комплексе с другими патогенетическими факторами и клиническими проявлениями, и с учетом типа иммунного ответа, могут влиять на формирование выделенных нами фенотипов PCS, в частности, по особенностям течения воспалительного процесса. Наличие данных фенотипов PCS определяет необходимость персонифицированного подхода, позволяет еще на амбулаторном этапе выделить группу пациентов, нуждающихся в топической диагностике иммунных нарушений для проведения в дальнейшем специфической активной иммунотерапии.

About the authors

Ivan S. Sadowski

Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center” of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: sadovskii24@rambler.ru

Scientific Research Institute of Medical Problems of the North; PhD Student, Junior Researcher, Laboratory of Cellular-Molecular Physiology and Pathology

Russian Federation, Krasnoyarsk

A. A. Savchenko

Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center” of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: sadovskii24@rambler.ru

Scientific Research Institute of Medical Problems of the North; DSc (Medicine), Professor, Head of the Laboratory of Cellular-Molecular Physiology and Pathology

Russian Federation, Krasnoyarsk

E. V. Kasparov

Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center” of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: sadovskii24@rambler.ru

Scientific Research Institute of Medical Problems of the North; DSc (Medicine), Professor, Director 

Russian Federation, Krasnoyarsk

I. V. Demko

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: sadovskii24@rambler.ru

DSc (Medicine), Professor, Department of Hospital Therapy and Immunology with a course of Postgraduate Education

Russian Federation, Krasnoyarsk

E. P. Tikhonova

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: sadovskii24@rambler.ru

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Infectious Diseases and Epidemiology with a course of Postgraduate Education

Russian Federation, Krasnoyarsk

E. A. Sobko

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: sadovskii24@rambler.ru

DSc (Medicine), Professor of the Department of Hospital Therapy and Immunology with a course of Postgraduate Education

Russian Federation, Krasnoyarsk

O. S. Kruglova

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: sadovskii24@rambler.ru

Senior Lecturer, Department of Hospital Therapy and Immunology with a course of Postgraduate Education

Russian Federation, Krasnoyarsk

A. G. Borisov

Federal Research Center “Krasnoyarsk Science Center” of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: sadovskii24@rambler.ru

Scientific Research Institute of Medical Problems of the North; PhD (Medicine), Leading Researcher, Laboratory of Cellular-Molecular Physiology and Pathology

Russian Federation, Krasnoyarsk

References

Supplementary files