Функция почек и изменения цитокинового профиля при COVID-19

Цель. Проанализировать функциональное состояние почек и изменения цитокинового профиля при новой коронавирусной болезни (COVID-19). Материал и методы. Проведено поперечное исследование 177 пациентов (96 мужчин и 81 женщина) с установленным диагнозом COVID-19 и пневмонии. Средний возраст обследованных лиц составил 48,8±15,2 года. Изучали показатели расчетной скорости клубочковой фильтрации (рСКФ) по креатинину крови, анализировали разовую порцию утренней мочи. У 101 (57,0%) пациента исследованы показатели цитокинового профиля крови, включая интерлейкин-6 (ИЛ-6), -10 и фактор некроза опухоли-α (ФНО-α). Результаты. В обследованной группе больных COVID-19 и пневмонией дыхательная недостаточность отмечена у 41 (23,1%) пациента, анемия – у 32 (18,0%), повышенные уровни С-реактивного белка и цитокинов – у 125 (70,6%) и 31 (30,6%) соответственно. Снижение рСКФ <60 мл/мин/1,73 м2 выявлено у 13 (7,3%) пациентов, тяжелое снижение СКФ – у 9 (5,0%). Незначительное и умеренное замедление СКФ имело место в 22,0 и 1,1% случаев соответственно. Оптимальный уровень рСКФ наблюдался у 125 (70,6%) пациентов. В структуре мочевого синдрома превалировали лица с гематурией (n=135, 76,2%) и протеинурией (n=57, 32,2%). В мочевом осадке 15 (8,4%) пациентов обнаружены клетки почечного эпителия. Концентрация ИЛ-6 положительно коррелировала с уровнем СРБ и фибриногена, отрицательно – с уровнями гемоглобина (Hb), гематокрита, числом эритроцитов, средним содержанием Hb в эритроцитах, относительным числом лимфоцитов. Прямая связь концентрации ФНО-α отмечалась с числом тромбоцитов, абсолютным числом лимфоцитов и протеинурией. Повышение концентрации ФНО-α обратно коррелировало со снижением рСКФ и рН мочи. Продемонстрированы тесные связи между концентрацией СРБ крови и величиной рСКФ. Выводы. У пациентов с COVID-19 и пневмонией наиболее часто регистрируются гематурия и протеинурия. Среди участников исследования у 125 (70,6%) пациентов имела место оптимальная функция почек. В целом значение рСКФ≤89 мл/мин/1,73 м2 регистрировалось у 52 (29,3%) пациентов, при этом у 13 (7,3%) уровень рСКФ был <60 мл/мин/1,73 м2. ФНО-α является значимым цитокином, оказывающим влияние на показатели фильтрационной функции почек и протеинурии.

Введение

В настоящее время одна из самых обсуждаемых проблем современной медицины – это коронавирусная инфекция COVID-19 (Cоrona Virus Disease 2019) [1, 2–4]. Распространение инфекции, вызванной коронавирусом, быстро приобрело характер эпидемии, и 11.03.2020 COVID-19 официально был признан пандемией [5]. В связи с этим Всемирной организацией здравоохранения была объявлена чрезвычайная ситуация в области общественного здравоохранения, имеющая международное значение, а риски на глобальном уровне оценены как очень высокие. К началу осени в мире зарегистрировано свыше 27 млн подтвержденных случаев заражения коронавирусом, 881 тыс. людей умерли, 18 млн – выздоровели. Лица с хронической болезнью почек (ХБП) составляют группу высокого риска заражения COVID-19, а при развитии заболевания – и повышенной летальности. Ведущей клинической формой COVID-19 является пневмония. Показано, что по мере распространения коронавирусной инфекции и анализа клинико-лабораторных данных у заболевших стали выделять симптомы, не свойственные «атипичной» пневмонии [6]. Описаны неврологические проявления, изменения кожи, поражения глаз, желудочно-кишечного тракта, эндокринных желез и др. [7–9]. Внелегочное присутствие коронавируса обнаружено и в почках. Патогенетические механизмы повреждения почек при COVID-19 изучаются активно. Среди повреждающих механизмов предполагают сепсис с последующим «цитокиновым штормом», прямое цитотоксическое действие вируса на канальцы почек [6].

Цель исследования. Проанализировать функциональное состояние почек и изменения цитокинового профиля при новой коронавирусной болезни (COVID-19).

Материал и методы

В исследование были включены 177 пациентов с COVID-19 и пневмонией. Среди них 96 (54,2%) мужчин. Средний возраст составил 48,8±15,2 года. Диагноз COVID-19 был установлен на основании сбора эпидемиологических, клинических и лабораторных данных. Случаи пневмонии были диагностированы с помощью компьютерной томографии легких. Во всех случаях оценивали показатели сатурации кислорода. Лабораторное обследование включило определение содержания гемоглобина (Hb, г/л), гематокрита (Ht, %), числа эритроцитов (×1012/л) и их морфологических индексов: средний объем эритроцитов (MCV – mean corpuscular volume, мкм3), среднее содержание Hb в эритроцитах (MCH – mean corpuscular hemoglobin, пг), средняя концентрация Hb в эритроцитах (MCHC – mean corpiscilar hemoglobin concentration, г/дл) и ширина распределения эритроцитов (RDW – Red cell Distribution Width, %).

Кроме того, исследовали число тромбоцитов (х109/л), лейкоцитов (х109/л) с оценкой абсолютного (×109/л) и относительного (%) содержания лимфоцитов в периферической крови. Всем пациентам проведен клинический анализ мочи с оценкой протеинурии в разовой порции, гематурии и рН. Обнаружение более 5 эритроцитов в поле зрения считали за гематурию. Во всех случаях мочу у пациентов исследовали не позднее 2 часов после взятия ее на анализ. Биохимический анализ крови включал исследование концентрации креатинина (мкмоль/л), С-реактивного белка (СРБ, мг/л) и фибриногена (г/л). Концентрация СРБ, превысившая 5 мг/л, рассматривалась как повышенная. Исследование цитокинового профиля методом иммуноферментного анализа проведено 101 (57,0%) пациенту. Утром натощак у всех обследуемых осуществлялся забор крови путем пункции кубитальной вены по общепринятой методике. Исследовали концентрацию в крови интерлейкина-6 (ИЛ-6), ИЛ-10, фактора некроза опухолиα (ФНО-α, пг/мл). Верхняя граница нормы ИЛ-6 составила 10 пг/мл, ИЛ-10 – 31 пг/мл и ФНО-α – 6 пг/мл. Исследование сывороточной концентрации ИЛ-6, -10 и ФНО-α проводили с помощью иммуноферментного анализа, тест-системы «Вектор-Бест» (Россия). Для расчета скорости клубочковой фильтрации (СКФ) по уровню креатинина крови использовали формулу CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) [10].

Статистическую обработку полученных данных осуществляли с помощью пакета прикладных программ Statistica, версия 10.0, и Excel-2013. Правильность распределения выборки проверяли с помощью теста Колмогорова–Смирнова. Для качественных признаков были рассчитаны абсолютная частота проявления признака (%). Данные представлены как среднее±стандартное отклонения для переменных с нормальным распределением и в виде Me, а также квартильного отклонения (Q25–Q75) – для переменных с непараметрическим распределением. Для оценки достоверности разности результатов исследования относительных показателей, выраженных в %, рассчитывался t-критерий достоверности. Поскольку распределение большинства изученных признаков было отличимым от нормал...

И.Т. Муркамилов, К.А. Айтбаев, В.В. Фомин, И.О. Кудайбергенова, Ж.А. Муркамилова, Ф.А. Юсупов