Предсказать долгий ковид можно по протеому крови

Ученые из Великобритании исследовали протеом плазмы крови у медицинских работников, заразившихся и не заразившихся коронавирусной инфекцией в начале пандемии. Они показали, что даже у людей с легким и умеренным течением COVID-19 инфекция изменяет протеом в течение по крайней мере шести недель. Протеом плазмы крови на момент сероконверсии может подсказать, у кого разовьется долгий ковид.

Credit:
123rf.com

Большинство людей, инфицированных SARS-CoV-2, не нуждаются в госпитализации и переносят заболевание сравнительно легко, однако у значимого меньшинства симптомы сохраняются на протяжении нескольких недель или даже месяцев после заражения. Присутствие таких долгоиграющих симптомов называют «постострый синдром COVID-19» (Post-acute COVID-19 syndrome, PACS), или «долгий ковид». Согласно определению ВОЗ, долгий ковид возникает у лиц с вероятной или подтвержденной инфекцией SARS-CoV-2 в анамнезе, у которых через три месяца от начала инфекции продолжают сохраняться симптомы.

Группа ученых из Великобритании, объединенная коллаборацией COVIDsortium, опубликовала новое исследование, в котором подробно описала протеомы сыворотки крови, позволившие выявить белковые маркеры долгого ковида.

Участниками исследования стали 400 медицинских работников одной из больниц Лондона (Кардиологический центр Бартс), набранных в начале пандемии в Великобритании (март 2020 года). Из этой когорты исследователи выбрали 156 человек, у которых еженедельно брали мазки из носоглотки для ПЦР-теста на SARS-CoV-2, собирали образцы крови для анализа на антитела, а также проводили анкетирование по самочувствию, включая опрос о наличии симптомов через 6 и 12 месяцев. Также авторы анализировали протеомы образцов крови с помощью масс-спектрометрии для выявления маркеров долгого ковида.

Пристальное наблюдение велось за изменениями в протеомах крови медработников с положительным ПЦР-тестом на SARS-CoV-2; в дальнейшем их сравнивали с протеомными профилями крови, полученными из исходных образцов неинфицированных участников, у которых ПЦР-тест был отрицательным, и которые оставались серонегативными в течение 16 недель.

Для протеомного анализа исследователи сформировали панель из 91 белка на основе предыдущих работ, посвященных поиску биомаркеров COVID-19. Панель включала белки острой фазы воспаления, аполипопротеины, факторы комплемента, компоненты коагуляционного каскада, члены сигнального пути интерлейкина 6 и модуляторы воспаления. Кроме того, ввиду все чаще появляющихся свидетельств неврологической и когнитивной дисфункций, связанных с SARS-CoV-2, приблизительно 25% всей панели состояло из белков нейровоспаления.

Целевой протеомный анализ по сформированной панели выявил 12 дифференциально экспрессируемых белков у инфицированных участников на момент первого положительного ПЦР-теста. Измененная экспрессия этих белков сохранялась до шести недель. Пятью ведущими факторами этой дисперсии во всех временных точках были гемопексин, фактор роста фибробластов 21сульфгидрильная оксидаза 1, молекула адгезии нейрональных клеток 2 и маннан-связывающая лектин-сериновая пептидаза 2.

Исследователи также оценили динамику маркеров, начиная с недели, предшествующей положительному ПЦР-тесту, и до шести недель после. Данные накладывались на продольные графики титра антител, статуса ПЦР-теста и тяжести симптомов для выявления дифференцированных профилей экспрессии белков, изменяющихся во времени в ходе коронавирусной инфекции. Таким образом, наибольшая корреляция с тяжестью симптомов была отмечена у E-селектина и белка MIEN1 (Migration and invasion enhancer 1), с положительным статусом ПЦР — у среднего полипептида нейрофиламента (NEFM) и сывороточного амилоида A-1 (SAA1), а с титром анти-S1/NP антител — у альфа-2-антиплазмина (SERPINF2), фосфатидилэтаноламин-связывающего белка 1 (PEBP1) и альфа-1-антихимотрипсина (SERPINA3).

Для определения метаболических путей, имеющих отношение к патофизиологии нетяжелой инфекции SARS-CoV-2, ученые провели биоинформатический анализ с помощью pathfindR. Тем самым было установлено, что в патогенез болезни вовлекаются белки, входящие в пути метаболизма липидов, а также в каскады комплемента и коагуляции, аутофагии и лизосомальной функции.

Другие белковые маркеры, установленные в период сероконверсии и ассоциированые с устойчивой симптоматикой, включали железо-серный кластерный ко-шаперонный белок HscB (HSCB), белок теплового шока HSP 90-бета (HSP90AB1), белок-предшественник амилоида-бета (APP), член семейства фосфолипазы D3 (PLD3), цистатин C (CST3) и кальпротектин (S100-A9).

Источник:

Captur G., et al. Plasma proteomic signature predicts who will get persistent symptoms following SARS-CoV-2 infection // eBioMedicine. – 2022, DOI: 10.1016/j.ebiom.2022.104293

Добавить в избранное

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Узнать больше.

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта, анализа трафика и показа персонализированной рекламы. Вы можете изменить настройки в любой момент.

Категории файлов cookie:

Необходимые

Эти cookie обеспечивают базовую функциональность сайта — вход в аккаунт, безопасность, оформление заказов. Отключение невозможно.

Функциональные

Функциональные cookie используются для обеспечения работы отдельных функций сайта, а также для запоминания ряда пользовательских предпочтений (например, выбранный язык, товары в корзине), с целью улучшения качества предоставляемого сервиса.

Отключение этого типа файлов cookie может привести к тому, что некоторые сервисы или функции сайта станут недоступны или будут работать некорректно. В результате, вам может потребоваться повторно вводить определённую информацию или настраивать предпочтения при каждом посещении сайта вручную.

Аналитические

Аналитические файлы cookie, включая сторонние аналитические cookie, помогают нам понять, как вы взаимодействуете с нашим сайтом. Эти файлы не собирают информацию, позволяющую установить вашу личность. Все данные обрабатываются в агрегированной и анонимной форме.

Рекламные

Рекламные cookie, включая сторонние, используются для создания пользовательских профилей и показа рекламы, соответствующей вашим интересам и предпочтениям при просмотре сайтов.

Эти cookie позволяют персонализировать рекламные сообщения, которые вы видите, делая их более релевантными. Они также могут использоваться для ограничения количества показов одной и той же рекламы и для оценки эффективности рекламных кампаний.