Особенности показателей клеточного иммунитета периферической крови у пациентов с поражением лёгких до 30 % при COVID-19

Обоснование. Успех противодействия организма человека инфекциям в значительной мере зависит от иммунной системы. Механизмы реагирования клеточного иммунитета на вирус SARS-CoV-2 ещё точно не определены и изучаются.

Цель работы. Исследование особенностей показателей клеточного звена иммунитета у пациентов с поражением лёгких до 30 % при COVID-19.

Материал и методы. Обследовано 73 человека в период пандемии 2020– 2021 гг. Группу изучения составил 31 пациент с поражением лёгких до 30 % при COVID-19, группу сравнения – 42 человека, не инфицированных SARS-CoV-2. Общий клинический анализ крови проводили с использованием гематологического анализатора Medonic M20 (Boule Medical, Швеция), уровень субпопуляций лимфоцитов определяли с использованием цитометра FACS Calibur (BD, США) и меченных ФИТЦ и фикоэритрином моноклональных антител (Сорбент, Россия). Различия считались статистически значимыми при р < 0,05.

Результаты. У пациентов с COVID-19 при поражении лёгких по данным компьютерной томографии (КТ) ≤ 30 % до начала лечения отмечается перестройка в соотношении субпопуляций лимфоцитов в 67,7 % случаев. Лимфопения (< 1,1 × 10⁹ кл./л) выявлена у 34,4 % пациентов: снижение абсолютного содержания CD3⁺-лимфоцитов – на 30,8 %, CD3⁺CD4⁺ – на 35 %, CD3⁺CD8⁺ – на 6,7 % (р < 0,05), CD16⁺CD56⁺ натуральных киллеров (НК) – на 29,4 % (р = 0,009). Уровень CD95⁺-лимфоцитов при COVID-19 в 3,2 раза выше, чем у здоровых лиц. Повышенные уровни HLA-DR⁺- (> 20 %) и CD3⁺ HLA-DR⁺- лимфоцитов (> 6 %) регистрируются у 60 % и 86,7 % пациентов соответственно. Повышенный уровень CD19⁺ В-лимфоцитов (> 17 %) при COVID-19 бывает в 2,6 раза чаще, чем у здоровых лиц. Выявлены корреляционные зависимости содержания НК-клеток с широким спектром субпопуляций Т-лимфоцитов.

Заключение. Показатели клеточного иммунитета при COVID-19 имеют ряд характерных особенностей, которые могут служить предиктором прогрессирования тяжести заболевания.

1. Ruan Q, Yang K, Wang W, Jiang L, Song J. Clinical predictors of mortality due to COVID-19 based on an analysis of data of 150 patients from Wuhan. China Intensive Care Med. 2020; 46(6): 1294-1297. doi: 10.1007/s00134-020-05991-x

2. Baazim H, Schweiger M, Moschinger M, Xu H, Scherer T, Popa A, et al. CD8+ T cells induce cachexia during chronic viral infection. Nat Immunol. 2019; 20(6): 701-710. doi: 10.1038/s41590-019-0397-y

3. Zhao S, Lin Q, Ran J, Musa SS, Yang G, Wang W, et al. Preliminary estimation of the basic reproduction number of novel coronavirus (2019-nCoV) in China, from 2019 to 2020: A datadriven analysis in the early phase of the outbreak. Int J Infect Dis. 2020; 92: 214-217. doi: 10.1016/j.ijid.2020.01.050

4. Golovkin A, Kalinina O, Bezrukikh V, Aquino A, Zaikova E, Karonova T, et al. Imbalanced immune response of T-cell and B-cell subsets in patients with moderate and severe COVID-19. Viruses. 2021; 13: 1966. doi: 10.3390/v13101966

5. Zheng HY, Zhang M, Yang CX, Zhang N, Wang XC, Yang XP, et al. Elevated exhaustion levels and reduced functional diversity of T cells in peripheral blood may predict severe progression in COVID-19 patients. Cell Mol Immunol. 2020; 17(5): 541-543. doi: 10.1038/s41423-020-0401-3

6. Li G, Fan Y, Lai Y, Han T, Li Z, Zhou P, et al. Coronavirus infections and immune responses. J Med Virol. 2020; 92(4): 424-432. doi: 10.1002/jmv.25685

7. Qin C, Zhou L, Hu Z, Zhang S, Yang S, Tao Y, et al. Dysregulation of immune response in patients with COVID-19 in Wuhan, China. Clin Infect Dis. 2020; 71(15): 762-768. doi: 10.1093/cid/ciaa248

8. Li YX, Wu W, Yang T, Zhou W, Fu YM, Feng QM, et al. Characteristics of peripheral blood leukocyte differential counts in patients with COVID-19. Zhonghua Nei Ke Za Zhi. 2020; 59(5): 372-374. doi: 10.3760/cma.j.cn112138-20200221-00114

9. Бородулина Е.А., Васнева Ж.П., Суханова А.Е. Мониторинг иммунологических показателей крови при тяжелом течении новой коронавирусной инфекции: Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2022620741 от 5.04.2022.

10. Бородулина Е.А., Васнева Ж.П., Вдоушкина Е.С., Бородулин Б.Е., Поваляева Л.В. Гематологические и гемостазиологические показатели при коронавирусной инфекции COVID-19 и внебольничной пневмонии. Acta biomedica scientifica. 2021; 6(1): 40-47. doi: 10.29413/ABS.2021-6.1.6

11. Mitra A, Dwyre DM, Schivo M, Thompson GR, Cohen SH, Ku N, et al. Leukoerythroblastic reaction in a patient with COVID-19 infection. Am J Hematol. 2020; 95(8): 999-1000. doi: 10.1002/ajh.25793

12. Chen N, Zhou M, Dong X, Qu J, Gong F, Han Y, et al. Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: A descriptive study. Lancet. 2020; 395(10223): 507-513. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30211-7

13. Wang F, Hou H, Luo Y, Tang G, Wu Sh, Huang M, et al. The laboratory tests and host immunity of COVID-19 patients with different severity of illness. JCI Insight. 2020; 5(10): e137799. doi: 10.1172/jci.insight.137799

14. Fan BE, Chong VCL, Chan SSW, Lim GH, Lim KGE, Tan GB, et al. Hematologic parameters in patients with COVID-19 infection. Am J Hematol. 2020; 95(6): 131-134. doi: 10.1002/ajh.25774

15. Сизякина Л.П., Закурская В.Я., Скрипкина Н.А., Антонова Е.А. Уровень ферритина как предиктор тяжелого течения COVID-19. Иммунология. 2021; 42(5): 518-525. doi: 10.33029/0206-4952-2021-42-4-518-525

16. Gong F, Dai Y, Zheng T, Cheng L, Zhao D, Wang H, et al. Peripheral CD4+ T cell subsets and antibody response in COVID-19 convalescent individuals. J Clin Invest. 2020; 130(12): 6588-6599. doi: 10.1172/JCI141054

17. Channappanavar R, Perlman S. Pathogenic human coronavirus infections: Causes and consequences of cytokine storm and immunopathology. Semin Immunopathol. 2017; 39: 529-539. doi: 10.1007/s00281-017-0629-x

18. Marzi A, Gramberg T, Simmons G. DC-SIGN and DCSIGNR interact with the glycoprotein of Marburg virus and the S protein of severe acute respiratory syndrome coronavirus. J Virol. 2004; 78: 12090-12095. doi: 10.1128/JVI.78.21.12090-12095.2004

19. Li X, Geng M, Peng Y. Molecular immune pathogenesis and diagnosis of COVID-19. J Pharm Anal. 2020; 10(2): 102-108. doi: 10.1016/j.jpha.2020.03.001

20. Xu Z, Shi L, Wang Y, Zhang J, Huang L, Zhang C, et al. Pathological findings of COVID-19 associated with acute respiratory distress syndrome. Lancet Respir Med. 2020; 8(4): 420-422. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30076-X

21. Jiang Y, Xu J, Zhou C, Wu Z, Zhong S, Liu J, et al. Characterization of cytokine/chemokine profiles of severe acute respiratory syndrome. Am J Respir Crit Care Med. 2005; 171: 850-857. doi: 10.1164/rccm.200407-857OC

22. Cossarizza A, Biasi S, Guaraldi G, Girardis M, Mussini C, Modena COVID-19 Working Group (MoCo19). SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19: Cytometry and the new challenge for global health. Cytometry A. 2020; 97(4): 340-343. doi: 10.1002/cyto.a.24002

23. Tang NLS, Chan PKS, Wong CK, To KF, Wu AKL, Sung YM, et al. Early enhanced expression of interferon-inducible protein-10 (CXCL-10) and other chemokines predicts adverse outcome in severe acute respiratory syndrome. Clin Chem. 2005; 51: 2333-2340. doi: 10.1373/clinchem.2005.054460

24. Amancha PK, Hong JJ, Ansari AA, Villinger F. Up-regulation of Tim-3 on T cells during acute simian immunodeficiency virus infection and on antigen specific responders. AIDS. 2015; 29(5): 531-536. doi: 10.1097/QAD.0000000000000589

25. Thevarajan I, Nguyen THO, Koutsakos M, Druce J, Caly L, van de Sandt CE, et al. Breadth of concomitant immune responses prior to patient recovery: A case report of non-severe COVID-19. Nat Med. 2020; 26(4): 453-455. doi: 10.1038/s41591-020-0819-2

26. Закурская В.Я., Сизякина Л.П., Харитонова М.В., Шлык С.В. Динамика специфического гуморального ответа у пациентов, перенесших COVID-19. Иммунология. 2022; 43(1): 71-77. doi: 10.33029/0206-4952-2022-43-1-71-77