CC BY
9МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Изменения микробиоты кишечника и их связь с сывороточными биомаркерами у пациентов с СОШ-19 среднетяжелого течения с лихорадкой
Юлдашев Маркс Николаевич,
студент Медицинской академии имени С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» E-mail: [email protected]
Суюнова Медине Сейтвели кызы,
студент Медицинской академии имени С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» E-mail: [email protected]
Вейсова Рейъан Рустемовна,
студент Медицинской академии имени С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» E-mail: [email protected]
Асанова Лиля Нуриевна,
студент Медицинской академии имени С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» E-mail: [email protected]
Сейитаджиева Эльзара Сеитусмановна,
студент Медицинской академии имени С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» E-mail: [email protected]
Особенности взаимосвязи микробиоты кишечника с лихорадкой у пациентов со среднетяжелым течением COVID-19 недостаточно изучены. Статистически значимые различия между группами пациентов с COVID-19 среднетяжелого течения с лихорадкой (СТТЛ) и COVID-19 среднетяжелого течения без лихорадки (СТТБЛ) установлены по представленности бактерий Enterococcus faecium, Ruminococcus gnavus, Citrobacter freundii, Haemophilus parainfluenzae, Qostridium hathewayi, Bifidobacterium adolescentis, Bacterioides dorei, Bacterioides fragilis, Bacteri-oides thetaiotaomicron, Bacterioides xylanisolvens, Eubacterium ramulus (p=0,026) и Erysipelotrichaceae bacterium^ пациентов с COVID-19 СТТЛ установлены статистически значимые корреляции численности бактерий Enterococcus faecium с показателями IL-6, IL-10, ЛДГ, Д-димера, Ruminococcus gnavus - с показателем TNF-a. У пациентов с COVID-19 СТТБЛ численность Bifidobacterium adolescentis коррелировала с показателями протромбинового индекса, ЛДГ, АСТ и АЛТ, Eubacterium ra-mulus - с показателем IL-6, а численность бактерий Erysipel-otrichaceae bacterium - с показателями TNF-a и ЛДГ.
Ключевые слова: COVID-19, SARS-CoV-2, микробиота кишечника, сывороточные биомаркеры.
е
CJ
Введение. Corona Virus Disease 2019 (COV-ID-19) - это потенциально тяжелая острая респираторная инфекция, вызываемая вирусом SARS-CoV-2, при этом большинство случаев COVID-19 соответствуют среднетяжелыму течению [1]. Наиболее частым клиническим проявлением у пациентов со среднетяжелым течением COVID-19 является лихорадка, преимущественно вызываемая секрецией медиаторов воспаления. Распространенность лихорадки достигает 79,4% у взрослых пациентов с симптомами COVID-19. Более того, в некоторых исследованиях было показано, что наличие лихорадки у пациентов с COVID-19 является независимым предиктором неблагоприятных исходов, включая ОРДС острый респираторный дистресс-синдрома (ОРДС), тромбоэмболию легочной артерии, госпитализацию в отделение интенсивной терапии [2].
«Цитокиновый шторм» играет решающую роль в патогенезе COVID-19, включая ОРДС, синдром полиорганной дисфункции и даже летальный исход [3]. Интерлейкин (IL)-6 считается одним из наиболее важных цитокинов синдрома «цитокинового шторма» у пациентов с COVID-19 [4,5] и, в то же время, наиболее значимым медиатором в индукции лихорадки [6]. Также в спектре цитокинов, принимающих участие в патогенезе синдрома «цитокинового шторма» при COVID-19 существенное значение придается фактору некроза опухоли альфа (TNF-á) и IL-10, роль которых в прогресси-ровании тяжести заболевания и повышении риска фатальных осложнений доказана Del Valle D. et al. [7]. Кроме того, к основным, нередко пересекающимся биологическим маркерам синдрома «цитокинового шторма» относят увеличение уровня С-реактивного белка (С-РБ), лактатдегидроге-назы (ЛДГ), D-димера, аланинаминотрансферазы (АЛТ) и аспартатаминотрансферазы (АСТ) [8].
Поскольку микробиота кишечника регулирует иммунные реакции хозяина, мы предположили, что наличие лихорадки может быть связано с иммунным статусом хозяина и особенностями воспалительных реакций,опосредованных микробиотой кишечника. Так, в некоторых исследованиях показано, что микробиота кишечника взаимосвязана с тяжестью заболевания, а также с некоторыми цитокинами и другими воспалительными маркерами у пациентов с COVID-19 [9]. Однако особенности взаимосвязи микробиоты кишечника с лихо-
радкои у пациентов со среднетяжелым течением COVID-19 недостаточно изучены.
Цель исследования - выявление связи изменении таксономического состава микробиоты кишечника, воспалительных, биохимических и коа-гуляционных сывороточных биомаркеров с лихорадкой у пациентов со среднетяжелым течением СО^-19.
Материалы и методы. В исследование было включено 232 пациента с подтвержденной COV-Ю-19, среднетяжелого течения (женщины - 66 (60,0%), мужчины - 44 (40,0%); средний возраст -28,6±8,4 лет), поступивших на стационарное лечение в больницы, работающие в системе обязательного медицинского страхования г. Симферополя. Пациенты были разделены на 2 группы: в 1 -ю группу включены 119 пациентов с COVID-19, среднетяжелого течения с лихорадкой (температура тела > 38С), (женщины - 61 (62,2%), мужчины - 37 (37,8%); средний возраст - 29,2±7,6 лет). Во 2-ю группу - 113 пациентов с COVID-19, сред-нетяжелого течения без лихорадки (температура тела < 37,9 С) (женщины - 61 (62,2%), мужчины -37 (37,8%); средний возраст - 29,2±7,6 лет).
Критерии включения в исследование: возраст > 18 лет; подтвержденная COVID-19 на основании положительной полимеразной цепной реакции (ПЦР) на РНК вируса SARS-CoV-2 и/или типичной картины вирусной пневмонии при мультиспираль-ной компьютерной томографии; среднетяжелое течение COVID-19; информированное согласие на участие в исследовании. Критерии невключения в исследования: декомпенсированные сопутствующие соматические заболевания, которые могут затруднять участие больного в исследовании и влиять на его результаты; синдром раздраженного кишечника; хронические заболевания желудочно-кишечного тракта, печени; гематологические и онкологические заболевания; психические расстройства, алкоголизм или наркомания в анамнезе; прием антибиотиков, пробиотиков, пребиотиков, противовирусных, симбиотических или кислотоподавляющих препаратов в предшествующие 3 месяца до начала исследования; прием препаратов, влияющих на стул в предшествующий месяц до начала исследования; отказ от участия в исследовании.
Диагноз COVID-19 у всех пациентов был подтвержден с помощью полимеразной цепной реакции на вирус SARS-CoV-2 (материал получен с помощью мазка из носоглотки и ротоглотки) и/или типичной картины вирусной пневмонии при муль-тиспиральной компьютерной томографии. Верификацию диагноза и определние степени тяжести C0VID-19 проводили согласно Временным методическим рекомендациям по профилактике, диагностике и лечению новой коронавирусной инфекции (COVID-19) Минздрава РФ версия 13 версий.
Для анализа таксономического состава микро-биоты кишечника у пациентов в первый день госпитализации (в утреннее время - с 8.00 до 10.00) были взяты образцы кала, которые замораживали
и хранили в одноразовых пластиковых контейнерах при температуре -80 °C до проведения метаге-номного анализа. Выделение тотальной ДНК проводили методом фенольной экстракции. Нуклео-тидная последовательность выделенной ДНК была установлена методом шотгансеквенирования с использованием высокопроизводительного секвена-тора SOLÍD5500 Wildfire, AppliedBiosystems (США). Фильтрация прочтений по качеству и их таксономическая классификация проведены с помощью программного обеспечения QIIME версии 1.9.1. Для определения таксономической принадлежности прочтений применялся подход, включающий в себя использование двух таксономических баз данных. На первом этапе осуществлялся подбор референсного набора операционных таксономических единиц (ОТЕ) бактерий на основании сравнения полученных прочтений генов 16S рРНК с базой данных GreenGenes версии 13.5. На втором этапе с использованием алгоритма RDP определение таксономической принадлежности данных ОТЕ проводилось на основе специализированной базы данных кишечной микробиоты человека HITdb.
Изучение качественного и количественного состава микробиоты кишечника осуществляли на основании определения видов, родов и фил микроорганизмов. Оценку a-разнообразия сообщества путем расчета индекса Chaol, показателя числа обнаруженных таксонов (Sobs), показателя, оценивающего реальное количество таксонов (ACE) проводили с помощью программы Mothur v.1.22.0 (http:// www.mothur.org).Забор крови из периферической вены выполнялся в первый день госпитализации натощак в утренние часы (7.00-9.00) в состоянии покоя (не менее 15 минут). Уровень IL-6, IL-10, TNF-á и С-РБ в сыворотке крови изучали с помощью твердофазного иммуноферментного анализа (тест-системы фирмы ЗАО Вектор-Бест г. Новосибирск). Активность ЛДГ, АЛТ и АСТ в сыворотке крови оценивали на полуавтоматическом анализаторе фирмы Statfax (США) c помощью реактивов фирмы Human (Германия). Определение Д-димера и протромбинового индекса проводили на автоматическом анализаторе Sysmex CS-2000i (Япония) с использованием реагентов фирмы BioRad (США). Статистическая обработка полученных данных была выполнена с помощью пакета прикладных программ STATISTICA 8.0. При нормальном распределении показателей определяли среднее значение и стандартное отклонение, при распределении, отличном от нормального, - медиану, 25-й и 75-й процентили. Нормальность распределения проверялась при помощи распределения Гаусса. Для качественных признаков определяли долю и абсолютное количество значений. Сравнительный анализ для нормально распределенных количественных признаков проводили c помощью параметрического t-критерия Стьюден-та, при распределении, отличном от нормального, - с помощью U-критерия Манна-Уитни, для качественных признаков - с помощью критерия х2 (хи-квадрат). Для оценки взаимосвязи признаков
сз о
о Л о
о сз о в
рассчитывали коэффициент корреляции Спирме-на. Различия считали статистически значимыми при р<0,05. Так же применялся корреляционный анализ и множественная ранговая корреляция, достоверность корреляционных связей проверялась при помощи таблиц достоверность корреляции
Таблица 1 Клиническая характеристика пациентов
Результаты. Клиническая характеристика пациентов с COVID-19, среднетяжелого течения с лихорадкой (СТТЛ) и пациентов с COVID-19, среднетяжелого течения без лихорадки (СТТБЛ) представлена в табл. 1.
Показатель COVID-19 COVID-19 Р
СТТБЛ СТТЛ
(n=113) (n=119)
Женщины/мужчины, (п,%) 76 (67,2)/37(32,8) 77 (64,7)/ 42 (35,3) 0,092
Средний возраст, годы, медиана [25%;75%] 47,0[31,8;62,3] 45,4 [29,9;63,7] 0,541
Индекс массы тела, кг/м2, (M±CD) 23,4±4,2 23,7±3,6 0,100
Температура, медиана [25%;75%] 37,4[36,7;37,9] 38,0[38,0;39,2] 0,001
Боль в горле 69 (61,0) 70 (58,8) 0,832
Кашель 68 (60,2) 75 (63,2) 0,694
Одышка 38 (33,6) 54 (45,3) 0,110
Тошнота 15 (13,3) 20 (16,8) 0,469
Диарея 23 (20,3) 35 (29,4) 0,153
Астения 40 (35,4) 60 (50,4) 0,048
SO2,%, медиана [25%;75%] 91,0[91,0;94,0] 90,0[90,0;94,0] 0,890
Артериальная гипертония, п (%) 20 (17,6) 18 (15,1) 0,756
Ишемическая болезнь сердца, п (%) 2 (1,8) 3 (2,5) 1,000
Сахарный диабет, п (%) 6 (5,3) 8 (6,7) 0,985
ХОБЛ, астма, п (%) 6 (5,3) 4 (3,4) 0,835
Гипотиреоз, п (%) 4 (3,5) 4 (3,4) 1,000
Стадия по КТ КТ-1, (п,%) 62 (54,9) 62 (52,2) 1,000
Стадия по КТ КТ- 2, (п,%) 51 (45,1) 57 (47,8) 0,902
Примечание: ХОБЛ - хроническая обструктивная болезнь легких
При изучении таксономического состава ми-кробиоты кишечника обнаружено, что у пациентов с COVID-19 СТТЛ по сравнению с пациентами с COVID-19 СТТБЛ наблюдалось снижение индексов Chaol, ACE и Sobs, при этом статистически значимых различий между группами не найдено (p=0,054, р=0,052; р=0,061 соответственно). При сравнении видового состава кишечной микробиоты у пациентов с COVID-19 СТТЛ и СТТБЛ статистически значимые различия между группами установле-
ны по представленности бактерий Enterococcus fae-cium (p=0,001), Ruminococcus gnavus (p=0,014), Citrobacter freundii (p=0,033), Haemophilus parainfluen-zae (p=0,044), dostridium hathewayi (p=0,002), Bifidobacterium adolescentis (p=0,001), Bacterioides dorei (p=0,021), Bacterioides fragilis (p=0,012), Bacterioides thetaiotaomicron (p=0,034), Bacterioides xylanisolvens (p=0,002), Eubacterium ramulus (p=0,026) и Erysipel-otrichaceae bacterium (p=0,015)1.
Таблица 2. Сравнительный анализ биохимических маркеров у пациентов с COVID-19, среднетяжелого течения с лихорадкой и без лихорадки (медиана [25%;75%])
Показатель Группа СТТБЛ Группа СТТЛ Р
(n=113) (n=119)
IL-6, пг/мл 5,1 [3,1;8,7] 6,0 [3,8;11,9] 0,036
IL-10, пг /мл 3,9 [3,1;4,3] 4,0 [3,4;5,1] 0,016
TNF-a, пг /мл 2,3 [2,1;2,4] 2,5 [2,3;3,5] 0,015
С-РБ, мг/л 3,0 [3,1;6,5] 9,8 [3,2;20,1] <0,001
Лактатдегидрогеназа, нг/л 182,9[152,2; 229,1] 203,9[175,0; 248,0] 0,003
Д-димер, мкг/л 0,3 [0,2;0,6] 0,4 [0,3;0,8] 0,046
Аланинаминотрансфераза, Ед/л 18,4 [13,2;23,7] 23,5 [18,0;34,9] 0,048
Аспартатаминотрансфераза, Ед/л 20,4 [16,2;27,2] 23,1 [18,1;30,9] 0,034
Показатели IL-6, IL-10, TNF-â, С-РБ, ЛДГ, Д-ди-мера, протромбинового индекса, АЛТ и АСТ в сыворотке крови у пациентов с COVID-19 СТТЛ по сравнению с показателями пациентов с COVID-19 СТТ-БЛ были статистически значимо выше (табл. 2).
В ходе уточнения взаимосвязи изменений микробиоты кишечника с сывороточными биомаркерами у пациентов с COVID-19 СТТЛ получены статистически значимые корреляционные связи численности бактерий Enterococcus faecium и уровнями IL-6 (r=0,51; р=0,001), IL-10 (r= -0,49; p=0,036), Д-димера (r=0,46; p=0,021), лактатдегидрогеназы (r=0,52; p=0,002). Численность бактерий Ruminococcus gnavus коррелировала с показателем TNF-â (r=0,48; p=0,015). У пациентов с COVID-19 СТТБЛ численность Bifidobacterium adolescentis коррелировала с показателями протромбинового индекса (r= -0,46; p=0,001), лактатдегидрогеназы (r= -0,51; p<0,001), АСТ (r= -0,46; p=0,032) и АЛТ (r= -0,44; p=0,034). Численность бактерий Eubacterium ramu-lus коррелировала с уровнем IL-6 (r= -0,49; p=0,001), а численность бактерий Erysipelotrichaceae bacterium - с показателями TNF-â (r= -0,52; p=0,036) и лактатдегидрогеназы (r= -0,46; p=0,044).
Обсуждение. Опубликованные результаты исследований показали, что лихорадка у пациентов с COVID-19 является независимым предиктором неблагоприятного прогноза заболевания [3]. Имеются данные о роли микробиоты кишечника в патогенезе таких лихорадочных заболеваний, как семейная средиземноморская лихорадка [10] и брюшной тиф [11]. Однако вопрос о том, влияет ли микробиота кишечника на индуцирование и прогрессирование лихорадки у пациентов с COViD-19 остается открытым. Результаты настоящего исследования подтвердили, что состав микробиоты кишечника у пациентов с COVID-19 СТТЛ существенно отличается от такового у пациентов с COVID-19 СТТБЛ. Нами обнаружено, что дисбиотические изменения кишечника у пациентов с COVID-19 СТТЛ по сравнению с пациентами с COVID-19 СТТБЛ характеризовались более высокой статистически значимой представленностью бактерий Enterococcus faecium, Ruminococcus gnavus, Citrobacter freundii, Haemophilus parain-fluenzae, Gostridium hathewayi. Высокое содержание Enterococcus faecium в микробиоте кишечника у пациентов c лихорадкой может иметь клиническое значение, учитывая ее патогенный потенциал, резистентность ко многим широко используемым противомикробным препаратам и способность к стремительному приобретению генетического материала или изменению генной экспрессии, позволяющей Enterococcus faecium приобретать детерминанты устойчивости практически ко всем антибактериальным средствам [12]. Исследования показали, что Citrobacter freundii, Hae-mophilus parainfluenzae и Gostridium hathewayi способны вызывать различные инфекции у человека, включая эндокардит, поражение легких, энтерит, внутрибольничные ангиогенные инфекции, гнойные инфекции и сепсис.
В свою очередь у пациентов с COVID-19 СТТБЛ по сравнению с пациентами с COVID-19 СТТЛ наблюдалась более высокая статистически значимая представленность бактерий с иммуномодули-рующим потенциалом - представителей вида Bi-fidobacterium adolescentis, Bacterioides dorei, Bacte-rioides fragilis, Bacterioides thetaiotaomicron, Bacteri-oides xylanisolvens, Eubacterium ramulus и Erysipelotrichaceae bacterium. Известно, что Bifidobacterium продуцируют молочную кислоту и играют важную роль в регуляции иммунитета и поддержании барьерной функции кишечника. Bacterioides dorei, Bacterioides fragilis, Bacterioides thetaiotaomicron, Bacterioides xylanisolvens, Eubacterium ramulus и Erysipelotrichaceae bacterium являются основными продуцентами бутирата - мощного противовоспалительного метаболита, который, как известно, играет важную роль в подавлении чрезмерного роста условно-патогенных микроорганизмов, поддержании целостности барьера слизистой оболочки кишечника, активации адаптивного иммунного ответа и повышении противовирусного иммунитета. Полученные нами результаты частично соотносятся с данными исследования Zhou. et al. [13]. Так, у пациентов с COVID-19 СТТЛ наблюдался выраженный дисбиоз с преобладанием условно-патогенных видов, включая бактерии Enterococcus faecium, Citrobacter freundii, Haemophilus parainfluenzae, а также сокращение численности коммен-сальной микробиоты, продуцирующей бутират -Bacterioides fragilis, Bacterioides thetaiotaomicron, Bacterioides xylanisolvens, Eubacterium ramulus и Erysipelotrichaceae bacterium. Однако в указанном исследовании под лихорадкой понимали повышение температуры тела выше 37,3 °C, а состав микробиоты кишечника оценивали у пациентов, получавших лечение антибиотиками, и нами не найдено источников, в которых детально описан состав микробиоты кишечника у пациентов с COVID-19 СТТЛ и СТТБЛ, что подчеркивает новизну полученных результатов.
Степень повышения температуры может отражать тяжесть воспаления. Ws Chew et al. [3] после обследования 554 пациентов с COVID-19 заключили, что пациенты с лихорадкой имели более выраженный воспалительный ответ. Уровни IL-6, IL-10, С-РБ, Д-димера, ЛДГ, АЛТ и АСТ в плазме крови у пациентов с COVID-19 с лихорадкой превышали таковые у пациентов без лихорадки [2]. Наши результаты согласуются с данными литературы. У пациентов с COVID-19 СТТЛ по сравнению с пациентами с COVID-19 СТТБЛ уровни IL-6, IL-10, TNF-â, С-РБ, ЛДГ, Д-димера, АЛТ и АСТ в плазме крови были статистически значимо выше, что свидетельствует о более выраженных воспалительных и катаболических реакциях у этой группы пациентов. Обнаружены статистически значимые корреляции биомаркеров с численностью некоторых представителей микробиоты кишечника. Прямые взаимосвязи IL-6, С-РБ с численностью Enterococcus faecium, по нашему мнению, закономерны, так как последние являются продуцента-
сз о
о Л о
о сз о в
ми липотейхоевых кислот, являющихся мощными индукторами провоспалительных цитокинов [14] и белков острой фазы воспаления [15]. Повышенные уровни IL-6, С-РБ в крови, в свою очередь, ассоциированы с неблагоприятным прогнозом у пациентов с COVID-19 (прогрессирование заболевания, ОРДС, поступление в ОИТ, внутриболь-ничная смертность). Интересной находкой стала обнаруженная нами прямая взаимосвязь уровня IL-10 с численностью Enterococcus faecium, возможный механизм которой может объясняться участием этих таксонов в фосфорилировании рецепторов, активируемых пролифератором перок-сисом-1 (PPAR-1), которые в свою очередь образуют гетеродимер с ядерным рецептором ретино-евой кислоты (RXR) и после взаимодействия с рядом коактиваторов, связываются с промоторной зоной ДНК и инициируют экспрессию целевых генов, включая IL-10 [16]. IL-10 - многофункциональный цитокин, основная функция которого заключается в ограничении воспалительной реакции. Однако Lu L. et al. [17] высказывают мнение, что по мере увеличения выработки эндогенного IL-10 он может действовать как активирующий иммунитет/ провоспалительный агент, стимулирующий продуцирование других медиаторов « цитокиново-го шторма». В исследовании Lauw F.N [18] также сообщалось, что при эндотоксемии человека IL-10 способен усиливать гипервоспаление, связанное с вирусным сепсисом, которое наблюдается у некоторых тяжелых/критических пациентов с COV-ID-19. Авторы этого исследования предположили, что поскольку IL-10 непосредственно увеличивает цитотоксические эффекторные CD8+ Т-клетки, гиперактивация адаптивного иммунитета у пациентов с COVID-19 может способствовать прогресси-рованию тяжести заболевания. ЛДГ принято рассматривать как маркер тканевой деструкции при инфекциях, злокачественных новообразованиях, инфаркте миокарда, сепсисе, сердечно-легочной недостаточности, иммуноопосредованном повреждении легких, в том числе и при COVID-19 [29]. Результаты метаанализа Szarpak L. [19] подтвердили, что ЛДГ может использоваться в качестве маркера тяжести COVID-19 и является предиктором выживаемости. D-димер широко изучают как маркер гиперкоагуляции и эндогенного фибринолиза, а также как потенциальный индикатор прогноза у пациентов с COVID-19. Результаты исследования Poudel et al. [20] показали, что аномальный уровень в крови D-димера значительно сопряжен с более высокой госпитальной летальностью у пациентов с COVID-19. Наличие прямой связи Д-димера и лактатдегидрогеназы с численностью Enterococcus faecium в нашем исследовании, в основе которой может лежать способность последних синтезировать гиалуронидазу, е цитолизины, субстанцию As-48 и другие бактери-s оцины, результатом деятельности которых являй ется повышение бактериальной инвазивности, еЗ распространение бактерий и их токсинов в ткани ¡в организма-хозяина, повреждение тканей и лити-
ческий эффект, указывает на значение Enterococcus faecium в полиорганном повреждении и согласуется с аналогичными результатами Wu Y et al. [21 ] и Yaya Z. et al. [22]. Кроме того, участие Enterococcus faecium в патофизиологии множества тяжелых инфекционно-воспалительных заболеваний, включая эндокардит, бактеримию, уретрит, перитонит, внутриполостной абсцесс, инфекции центральной нервной системы подтверждается Leav-is H.L. et al. [23]. Нами также выявлена сопряженность уровня TNF-a с численностью бактерий Ru-minococcus gnavus у пациентов с COVID-19 СТТЛ. Другие исследователи также обозначили значимость повышения бактерий Ruminococcus gnavus у пациентов с COVID-19 с указанием провоспали-тельного характера и связи с потенциальным утяжелением COVID-19 [24]. Уровень TNF-a в крови, в свою очередь, считается независимым и значимым предиктором тяжести заболевания и летального исхода у пациентов с COVID-19 [7].
Выявленные обратные корреляции показателей протромбинового индекса, лактатдегидро-геназы, АСТ и АЛТ с численностью бактерий Bifidobacterium adolescentis у пациентов с COVID-19 СТТБЛ согласуются с результатами более ранних исследований, в которых обнаружено, что увеличение численности указанных таксонов приводит к повышению продукции низкомолекулярного растворимого фактора [4], стимулирующего активацию внутриклеточного сигнального пути PI3K/Akt, вовлеченного в регуляцию пролиферации и дифференцировки клеток, лимитированию оксидантного стресса, повышению продукции полиаминов, предотвращающих перекисное окисление липидов в микросомах печени, ингибиро-ванию -глюкуронидазы, и, как следствие, повышению кардио- и гепатопротекторных функций микробиоты. Кроме того, у пациентов с COVID-19 СТТБЛ уровень IL-6 обратно коррелировал с численностью бактерий Eubacterium ramulus, а уровни TNF-a и лактатдегидрогеназы - с численностью бактерий Erysipelotrichaceae bacterium, что может быть опосредовано способностью этих бутират-продуцирующих таксонов подавлять относительную дифференцировку противовоспалительных клеток Th1/Th17 и активировать преимущественную дифференцировку противовоспалительных клеток Treg/Th2, лимитирующих продукцию воспалительных цитокинов. Таким образом, основываясь на вышеприведенных результатах, мы полагаем, что изменение видового состава микробио-ты кишечника с увеличением доли определенных условно-патогенных таксонов может играть важную роль в инициации и прогрессировании лихорадки у пациентов с COVID-19, в частности за счет потенциирования синдрома «цитокинового шторма» и полиорганной тканевой дегенерации.
Заключение. У пациентов с COVID-19, сред-нетяжелого течения с лихорадкой выявлены выраженные нарушения численности и таксономического состава микробиоты кишечника. Обнаруженные статистически значимые корреляции сы-
вороточных биомаркеров и некоторыми представителями микробиоты свидетельствуют в пользу концепции о связи между видовым составом микробиоты кишечника и лихорадкой при COVID-19. Целенаправленная коррекция микробиоты кишечника может способствовать повышению эффективности терапии COVID-19.
Литература
1. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese center for disease control and prevention. JAMA. 2020;323(13):1239-1242. doi:10.1001/ja-ma.2020.2648
2. .Levenson JC, Kay DB, Buysse DJ. The pathophysiology of insomnia. Chest, 2015, 147: 1179— 1192.doi: 10.1378/chest.14-1617.
3. Abbasifard M, Khorramdelazad H. The bio-mission of interleukin-6 in the pathogenesis of COVID-19: a brief look at potential therapeutic tactics. Life Sci. 2020;257:118097. doi:10.1016/j.lfs.2020.118097.
4. Yan, Fang, and D Brent Polk. "Probiotic bacterium prevents cytokine-induced apoptosis in intestinal epithelial cells." The Journal of biological chemistry vol. 277,52 (2002): 50959-65. doi:10.1074/jbc. M207050200
5. Del Valle D.M., Kim-Schulze S., Hsin-Hui H., Beckmann N.D., Nirenberg S., Wang B. et al. An inflammatory cytokine signature helps predict COVID-19 severity and death. medRxiv: the preprint server for health sciences, 2020.05.28.20115758. https:// doi.org/10.1101/2020.05.28.20115758
6. Ahnach M., Zbiri S., Nejjari S., Ousti F., Elkettani, C. C-reactive protein as an early predictor of COV-ID-19 severity. Journal of medical biochemistry. 2020; 39(4): 500-507.
7. Szarpak L., Ruetzler K., Safiejko K., Hampel M., Pruc M., Kanczuga-Koda L. et al. Lactate dehydrogenase level as a COVID-19 severity marker. The American journal of emergency medicine. 2021;45:638-639. https://doi.org/10.1016/j. ajem.2020.11.025
8. Yeoh YK, Zuo T, Lui GC, et al. Gut microbiota composition reflects disease severity and dysfunctional immune responses in patients with COV-ID-19. Gut. 2021;70(4):698-706. doi:10.1136/gut-jnl-2020-323020
9. Di Ciaula A, Stella A, Bonfrate L, Wang DQH, Portincasa P. Gut microbiota between environment and genetic background in familial Mediterranean fever (FMF). Genes (Basel). 2020;11:9. doi:10.3390/genes11091041
10. Haak BW, de Jong HK, Kostidis S, et al. Altered patterns of compositional and functional disruption of the gut microbiota in typhoid fever and non-typhoidal febrile illness. Open Forum Infect Dis. 2020;7(7): ofaa251. doi:10.1093/ofid/ofaa251.
11. Tamburini, F. B., Andermann, T. M., Tkachenko, E., Senchyna, F., Banaei, N., Bhatt, A. S. (2018).
Precision Identification of Diverse Bloodstream Pathogens in the Gut Microbiome. Nat. Med. 24, 1809-1814. doi: 10.1038/s41591-018-0202-8
12. Salazar N., Gueimonde M., de C.G., Los Reyes-Gavilán, Ruas-Madiedo P. Exopolysaccharides produced by lactic acid bacteria and bifidobacteria as fermentable substrates by the intestinal micro-biota. Crit Rev Food Sci Nutr. 2016;56(9):1440-1453. 10.1080/10408398.2013.770728.
13. Zhou Yaya et al. "Gut Microbiota Dysbiosis Correlates with Abnormal Immune Response in Moderate COVID-19 Patients with Fever." Journal of inflammation research vol. 14 2619-2631. 17 Jun. 2021, doi:10.2147/JIR.S311518.
14. Kayaoglu G. Virulence factors of Enterococcus faecalis: Relationship to endodontic disease. Crit Rev Oral Biol Med. 2004;15(5):308-20.
15. Hakoupian, Marisa, et al. "Bacterial Lipopolysac-charide (LPS) Is Elevated in Different Causes of Stroke and Correlates with C-Reactive Protein, LPS Binding Protein and NIH Stroke Scale." LPS Binding Protein and NIH Stroke Scale.
16. Are, Alexandra et al. "Enterococcus faecalis from newborn babies regulate endogenous PPARgam-ma activity and IL-10 levels in colonic epithelial cells." Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America vol. 105,6 (2008): 1943-8. doi:10.1073/pnas.0711734105].
17. Lu L, Zhang H, Dauphars DJ. He Y-W. A Potential Role of Interleukin 10 in COVID-19 Pathogenesis. Trends Immunol (2021) 42:3-5. doi: 10.1016/j. it.2020.10.012] —
18. Lauw F.N. Proinflammatory effects of IL-10 during human endotoxemia. J. Immunol. 2000;165:2783-2789.
19. Li, Hui et al. "SARS-CoV-2 and viral sepsis: observations and hypotheses." Lancet (London, England) vol. 395,10235 (2020): 1517-1520. doi:10.1016/S0140-6736(20)30920-X].
20. Poudel, Ayusha et al. "D-dimer as a biomarker for assessment of COVID-19 prognosis: D-dimer levels on admission and its role in predicting disease outcome in hospitalized patients with COVID-19." PloS one vol. 16,8 e0256744. 26 Aug. 2021, doi:10.1371/journal.pone.0256744]
21. Wu Y, Cui X, Wu N, Song R, Yang W, Zhang W, Fan D, Chen Z, An J. A unique case of human zi-ka virus infection in association with severe liver injury and coagulation disorders. Sci Rep. 2017; 7:11393. 10.1038/s41598-017-11568-4
22. Zhou, Yaya et al. "Gut Microbiota Dysbiosis Correlates with Abnormal Immune Response in Moderate COVID-19 Patients with Fever." Journal of inflammation research vol. 14 2619-2631. 17 Jun. 2021, doi:10.2147/JIR.S311518].
23. Leavis H.L. High-Level Ciprofloxacin Resistance from Point Mutations in gyrA and par CConfined to Global Hospital-Adapted Clonal Lineage CC17 of Enterococcus faecium / H.L. Leavis, R. J.L. Willems, J. Top, M. J.M. Bonten // J. Clin. Microbiol. -2006. - Т. 44 - No 3-1059-1064с.].
C3
о
о Л о
о сз о в
24. van der Lelie D, Taghavi S. COVID-19 and the gut microbiome: more than a gut feeling. mSystems. 2020;5: e00453-20.].
CHANGES IN GUT MICROBIOTA AND THEIR ASSOCIATION WITH SERUM BIOMARKERS IN PATIENTS WITH MODERATE COVID-19 WITH FEVER
Yuldashev M.N., Suyunova M.S., Veysova R.R., Asanova L.N., Seitadzhieva E.S.
Crimean Federal University named after V.I. Vernadsky
The relationship between gut microbiota and fever in patients with moderate COVID-19 is not well understood. Significant differences between groups of patients with COVID-19 of a medium-weight current with fever (STTL) and COVID-19 of a medium-weight current without fever (STTBL) are established on representation of bacteria of Enterococcus faecium, Ruminococcus gnavus, Citrobacter freun-dii, Haemophilus parainfluenzae, Clostridium hathewayi, Bifidobacterium adolescentis, Bacterioides dorei, Bacterioides fragilis, Bacterioides thetaiotaomicron, Bacterioides xylanisolvens, Eubacterium ramulus (p=0.026) and Erysipelotrichaceae bacterium. At patients with COVID-19 STTL significant correlations of number of bacteria of Enterococcus faecium with indicators of IL-6, IL-10, LDG, D-dime-ra are established, to Ruminococcus gnavus - with TNF-a indicator. At patients with COVID-19 STTBL the number of Bifidobacterium adolescentis correlated with indicators of the protrombinovy index, LDG, nuclear heating plant and ALT, Eubacterium ramulus - with an indicator IL-6, and the number of bacteria of Erysipelotrichaceae bacterium - with indicators of TNF-a and LDG.
Keywords: COVID-19, SARS-CoV-2, gut microbiota, serum bio-markers.
References
1. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese center for disease control and prevention. JAMA. 2020;323(13):1239-1242. doi:10.1001/jama.2020.2648
2. Levenson JC, Kay DB, Buysse DJ. The pathophysiology of insomnia. Chest, 2015, 147: 1179-1192.doi: 10.1378/ chest.14-1617.
3. Abbasifard M, Khorramdelazad H. The bio-mission of interleu-kin-6 in the pathogenesis of COVID-19: a brief look at potential therapeutic tactics. Life Sci. 2020;257:118097. doi:10.1016/j. lfs.2020.118097.
4. Yan, Fang, and D Brent Polk. "Probiotic bacterium prevents cytokine-induced apoptosis in intestinal epithelial cells." The Journal of biological chemistry vol. 277,52 (2002): 50959-65. doi:10.1074/jbc.M207050200
5. Del Valle D.M., Kim-Schulze S., Hsin-Hui H., Beckmann N.D., Nirenberg S., Wang B. et al. An inflammatory cytokine signature helps predict COVID-19 severity and death. medRxiv: the preprint server for health sciences, 2020.05.28.20115758. https:// doi.org/10.1101/2020.05.28.20115758
6. Ahnach M., Zbiri S., Nejjari S., Ousti F., Elkettani, C. C-reactive protein as an early predictor of COVID-19 severity. Journal of medical biochemistry. 2020; 39(4): 500-507.
7. Szarpak L., Ruetzler K., Safiejko K., Hampel M., Pruc M., Kanczuga-Koda L. et al. Lactate dehydrogenase level as a COVID-19 severity marker. The American journal of emergency medicine. 2021;45:638-639. https://doi.org/10.1016/j. ajem.2020.11.025
8. Yeoh YK, Zuo T, Lui GC, et al. Gut microbiota composition reflects disease severity and dysfunctional immune responses in patients with COVID-19. Gut. 2021;70(4):698-706. doi:10.1136/ gutjnl-2020-323020
9. Di Ciaula A, Stella A, Bonfrate L, Wang DQH, Portincasa P. Gut microbiota between environment and genetic background in familial Mediterranean fever (FMF). Genes (Basel). 2020;11:9. doi:10.3390/genes11091041
10. Haak BW, de Jong HK, Kostidis S, et al. Altered patterns of compositional and functional disruption of the gut microbiota in typhoid fever and nontyphoidal febrile illness. Open Forum Infect Dis. 2020;7(7): ofaa251. doi:10.1093/ofid/ofaa251.
11. Tamburini, F. B., Andermann, T. M., Tkachenko, E., Senchyna, F., Banaei, N., Bhatt, A. S. (2018). Precision Identification of Diverse Bloodstream Pathogens in the Gut Microbiome. Nat. Med. 24, 1809-1814. doi: 10.1038/s41591-018-0202-8
12. Salazar N., Gueimonde M., de C.G., Los Reyes-Gavilán, Ruas-Madiedo P. Exopolysaccharides produced by lactic acid bacteria and bifidobacteria as fermentable substrates by the intestinal microbiota. Crit Rev Food Sci Nutr. 2016;56(9):1440-1453. 10.1080/10408398.2013.770728.
13. Zhou Yaya et al. "Gut Microbiota Dysbiosis Correlates with Abnormal Immune Response in Moderate COVID-19 Patients with Fever." Journal of inflammation research vol. 14 2619-2631. 17 Jun. 2021, doi:10.2147/JIR.S311518.
14. Kayaoglu G. Virulence factors of Enterococcus faecalis: Relationship to endodontic disease. Crit Rev Oral Biol Med. 2004;15(5):308-20.
15. Hakoupian, Marisa, et al. "Bacterial Lipopolysaccharide (LPS) Is Elevated in Different Causes of Stroke and Correlates with C-Reactive Protein, LPS Binding Protein and NIH Stroke Scale." LPS Binding Protein and NIH Stroke Scale.
16. Are, Alexandra et al. "Enterococcus faecalis from newborn babies regulate endogenous PPARgamma activity and IL-10 levels in colonic epithelial cells." Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America vol. 105,6 (2008): 1943-8. doi:10.1073/pnas.0711734105].
17. Lu L, Zhang H, Dauphars DJ. He Y-W. A Potential Role of In-terleukin 10 in COVID-19 Pathogenesis. Trends Immunol (2021) 42:3-5. doi: 10.1016/j.it.2020.10.012] —
18. Lauw F.N. Proinflammatory effects of IL-10 during human endo-toxemia. J. Immunol. 2000;165:2783-2789.
19. Li, Hui et al. "SARS-CoV-2 and viral sepsis: observations and hypotheses." Lancet (London, England) vol. 395,10235 (2020): 1517-1520. doi:10.1016/S0140-6736(20)30920-X].
20. Poudel, Ayusha et al. "D-dimer as a biomarker for assessment of COVID-19 prognosis: D-dimer levels on admission and its role in predicting disease outcome in hospitalized patients with COVID-19." PloS one vol. 16,8 e0256744. 26 Aug. 2021, doi:10.1371/journal.pone.0256744]
21. Wu Y, Cui X, Wu N, Song R, Yang W, Zhang W, Fan D, Chen Z, An J. A unique case of human zika virus infection in association with severe liver injury and coagulation disorders. Sci Rep. 2017; 7:11393. 10.1038/s41598-017-11568-4
22. Zhou, Yaya et al. "Gut Microbiota Dysbiosis Correlates with Abnormal Immune Response in Moderate COVID-19 Patients with Fever." Journal of inflammation research vol. 14 2619-2631. 17 Jun. 2021, doi:10.2147/JIR.S311518].
23. Leavis H.L. High-Level Ciprofloxacin Resistance from Point Mutations in gyrA and par CConfined to Global Hospital-Adapted Clonal Lineage CC17 of Enterococcus faecium / H.L. Leavis, R. J.L. Willems, J. Top, M. J.M. Bonten // J. Clin. Microbiol. -2006. - Т. 44 - No 3-1059-1064с.].
24. van der Lelie D, Taghavi S. COVID-19 and the gut microbiome: more than a gut feeling. mSystems. 2020;5: e00453-20.].
e
u
