PhD, MD (Medicine), Professor, Department of Normal Physiology, Chita State Medical Academy; Innovation Clinic "Health Academy"
д.м.н., профессор кафедры нормальной физиологии ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения РФ; Инновационная клиника «Академия здоровья»
PhD (Medicine), Associate Professor, Head, Department of Medical Physic and Informatics, Chita State Medical Academy, Innovation Clinic "Health Academy"
к.м.н., доцент, заведующий кафедрой медицинской физики и информатики ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения РФ; Инновационная клиника «Академия здоровья»
PhD, MD (Medicine), Professor, Head, Department of Anestesiology, Reanimation and Intensive Therapy, Chita State Medical Academy; State Clinical Hospital No. 1
д.м.н., профессор, заведующий кафедрой анестезиологии, реанимации и интенсивной терапии ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения РФ; ГУЗ «Городская клиническая больница №1»
PhD (Medicine), Head, Laboratory of Experimental and Clinical Biochemestry and Immunology, Chita State Medical Academy
к.м.н., заведующий лабораторией экспериментальной и клинической биохимии и иммунологии ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения РФ
PhD (Medicine), Associate Professor, Department of Anestesiology, Reanimation and Intensive Therapy, Chita State Medical Academy
к.м.н., доцент кафедры анестезиологии, реанимации и интенсивной терапии ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения РФ
PhD, MD (Biology), Professor, Leading Research Associate, Pavlov Institute of Physiology, Russian Academy of Sciences; Leading Research Associate, Laboratory of Oncogerontology of Biogerontology Department, St. Petersburg Institute of Bioregulation and Gerontology
д.б.н., профессор, ведущий научный сотрудник группы пептидной регуляции старения ФГБУН «Институт физиологии имени Павлова» Российской академии наук; ведущий научный сотрудник лаборатории онкогеронтологии отдела биогеронтологии АННО ВО НИЦ «Санкт-Петербургский институт биорегуляции и геронтологии»
Significant changes in cellular and humoral immunity are observed in new coronavirus infection (COVID-19). The “cytokine storm” develops in cases of severe clinical course, being accompanied by significantly increased levels of pro-inflammatory cytokines, often associated with suppression of immune response. At the same time, the prediction of the immune status is an urgent task, thus allowing timely correction of current therapy. The aim of our research was to evaluate predictive capability for the immune system changes on the 6th day of COVID-19 disease when using standard therapy, or with addition of immunocorrector thymalin to the treatment regimen. A retrospective study was conducted in 87 patients with severe COVID-19. All patients were divided into 2 groups, i.e., (1) controls who received basic treatment; (2) basic treatment supplied with thymalin (10 mg, intramuscular injections daily for 5 days). Assessment of severity and clinical course of COVID-19, and basic treatment regimen for the patients corresponded to current version of the interim Guidelines from the Ministry of Health of the Russian Federation “Prevention, diagnosis and treatment of a new coronavirus infection COVID-19”. Laboratory studies included complete blood counts, immunogram parameters with the calculation of the ratio of certain types of leukocytes were performed on the 1st and 6th days of observation. Statistical evaluation was made using scripts of the specialized statistical analysis language R (http://cran.r-project.org) version 4.1.3. The blood parameters were evaluated using the binary classification method. The changes in parameters of cellular immunity were classified by means of ROC-analysis.
We have found that the basic therapy of severely ill COVID-19 patients was not followed by recovery of immune status on the 6th day from the start of treatment. At marginal level, one can only suggest a probable prediction of increase in WBC and MON counts, a decrease in CD4+, NK and CD8+perNK, as well as the CD4+/CD8+ ratio. Addition of thymalin to the basic therapy is largely accompanied by the normalization of immunogram parameters. At the same time, it is possible to predict, with “excellent” rating, an increased number of T-LIM, including CD4+ and B-LIM, and, with “good” rating, an increase in the total numbers of LIM, as well as CD8+, HLA-CD3+DR+ and NK cells. The data obtained in severe cases of COVID-19 make it possible to predict changes in immune status, and, hence, the course of the disease, at a high degree of probability.
При новой коронавирусной инфекции CОVID-19 наблюдаются значительные изменения со стороны клеточного и гуморального иммунитета. А в случае тяжелого течения развивается «цитокиновый шторм», сопровождаемый значительным повышением уровня провоспалительных цитокинов, нередко сменяемый супрессией иммунного ответа. При этом прогнозирование иммунного статуса является актуальнейшей задачей, позволяющей своевременно корректировать используемую терапию.
Цель – выявление возможности прогнозирования сдвигов в состоянии иммунной системы на шестой день заболевания COVID-19 при использовании стандартной терапии и при добавлении в схему лечения иммунокорректора тималина.
Исследование проведено на 87 пациентах с тяжелым течением COVID-19. Все пациенты были разделены на 2 группы: 1 – контроль (базовая схема лечения), и 2 – (базовая схема лечения и тималин, 10 мг, 1 раз в сутки в течение 5 суток, внутримышечно). Оценка тяжести течения COVID-19 и базовая схема лечения пациентов соответствовали актуальной версии временных методических рекомендаций Минздрава РФ «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции COVID-19». Лабораторные исследования: общий анализ крови, показатели иммунограммы с расчетом соотношения отдельных видов лейкоцитов, – проводили в динамике на 1-е и 6-е сутки наблюдения. Статистический анализ выполнен с помощью скриптов специализированного языка статистического анализа R (http://cran.r-project.org) версии 4.1.3. Анализ динамики показателей крови реализован методом бинарной классификации. С помощью ROC-анализа производилась классификация изменений исследуемых показателей клеточного иммунитета.
Установлено, что при базовой терапии тяжелобольных COVID-19 не наступало восстановления иммунного статуса на 6-й день от начала лечения. При этом с оценкой «слабо» можно лишь говорить о вероятном прогнозировании увеличения числа WBC и MON, уменьшения CD4+, NK и CD8+perNK а также соотношения CD4+/CD8+. Добавлении к базовой терапии тималина в значительной степени сопровождается нормализацией иммунограммы, и при этом с оценкой «отлично» можно прогнозировать увеличение числа Т-LIM, в том числе CD4+ и B-LIM, а с оценкой «хорошо» – повышение общего числа LIM, а также CD8+, HLA-CD3+DR+ и NK.
Полученные данные у тяжелобольных COVID-19 позволяют с большой долей вероятности прогнозировать изменения иммунного статуса, а, следовательно, и течения заболевания.