Кластеризация фенотипов длительного постковидного синдрома и определение некоторых патофизиологических механизмов их развития

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Длительный постковидный синдром (ДПС) имеет широкую распространенность (от 30 до 80%) и представлен более чем 200 симптомами. При этом структура факторов риска, патогенетические механизмы ДПС исследованы недостаточно. Изучение этих вопросов – перспективное направление в терапии, которое может помочь в предотвращении возникновения ДПС и обеспечении его эффективного лечения.

Цель исследования – на основании кластерного анализа определить фенотипы ДПС и некоторые патофизиологические механизмы их развития.

Материал и методы. В клиническое одномоментное скрининговое исследование был включены 802 больных с симптомами ДПС, которые последовательно обратились в поликлинику с апреля 2020 по апрель 2024 г. ДПС устанавливали при наличии типичных для него признаков и симптомов (в том числе в сочетании с симптомами коморбидных состояний), которые развивались во время или после COVID-19 и продолжались более 12 нед.

Результаты. Средняя продолжительность периода после перенесенного COVID-19 у участников исследования составила 8,5 [3,4; 14,1] мес. 802 пациента были кластеризированы на 6 фенотипов ДПС: 1) полисимптомный с хронической коморбидной патологией; 2) хронический респираторный; 3) кардиоваскулярный; 4) тромбоэмболический; 5) острый респираторный; 6) острый ишемический.

Заключение. Проведение кластерного анализа позволило выделить следующие различия в частоте развития фенотипов ДПС у 802 амбулаторных больных, обратившихся в поликлинику, в течение 4 лет наблюдения: полисимптомный фенотип с хронической коморбидной патологией – 66,6% случаев, хронический респираторный – 14,5%, кардиоваскулярный – 5,2%, тромбоэмболический – 2%, острый респираторный – 8,0%, острый ишемический – 3,7%. Для каждого фенотипа (кластера) ДПС определены специфические предикторы его формирования. Доказано, что патогенетические механизмы развития ДПС отличаются в зависимости от кластера.

Об авторах

Ольга Владимировна Масалкина

ФГБОУ ВО «Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера» Минздрава России

Email: omasalkina@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-3364-0591
SPIN-код: 4394-5330

к. м. н., доцент кафедры внутренних болезней и кардиологии

Россия, 614000, Пермь, ул. Петропавловская, д. 26

Наталья Андреевна Козиолова

ФГБОУ ВО «Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: nakoziolova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7003-5186
SPIN-код: 1044-0503

д. м. н., профессор, заведующая кафедры внутренних болезней и кардиологии

Россия, 614000, Пермь, ул. Петропавловская, д. 26

Елизавета Игоревна Мерк

АО «Fraport»

Email: elisaweta.merk@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-7425-9968

старший архитектор решений в области искусственного интеллекта

Германия, Франкфурт-на-Майне

Список литературы

  1. Pretorius E, Venter C, Laubscher GJ, Kotze MJ, Oladejo SO, Watson LR et al. Prevalence of symptoms, comorbidities, fibrin amyloid microclots and platelet pathology in individuals with long COVID / post-acute sequelae of COVID-19 (PASC). Cardiovasc Diabetol. 2022;21(1):148. PMID: 35933347. PMCID: PMC9356426. https://doi: 10.1186/s12933-022-01579-5
  2. Cabrera Martimbianco AL, Pacheco RL, Bagattini ÂM, Riera R. Frequency, signs and symptoms, and criteria adopted for long COVID- 19: A systematic review. Int J Clin Pract. 2021;75(10):e14357. PMID: 33977626. PMCID: PMC8236920. https://doi.org/10.1111/ijcp.14357
  3. Tsampasian V, Elghazaly H, Chattopadhyay R, Debski M, Naing TKP, Garg P et al Risk factors associated with post-COVID-19 condition: A systematic review and meta-analysis. JAMA Intern Med. 2023;183(6):566–80. PMID: 36951832. PMCID: PMC10037203. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2023.0750
  4. Ioannou GN, Baraff A, Fox A, Shahoumian T, Hickok A, O’Hare AM et al. Rates and factors associated with documentation of diagnostic codes for long COVID in the National Veterans Affairs Health Care System. JAMA Netw Open. 2022;5(7):e2224359. PMID: 35904783. PMCID: PMC9338411. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.24359
  5. Vlaming-van Eijk LE, Tang G, Bourgonje AR, den Dunnen WFA, Hillebrands JL, van Goor H. Post-COVID-19 condition: Clinical phenotypes, pathophysiological mechanisms, pathology, and management strategies. J Pathol. 2025;266(4–5):369–89. PMID: 40492581. PMCID: PMC12256391. https://doi.org/10.1002/path.6443
  6. Stavem K, Ghanima W, Olsen MK, Gilboe HM, Einvik G. Persistent symptoms 1.5–6 months after COVID-19 in non-hospitalised subjects: A population-based cohort study. Thorax. 2021;76(4):405–7. PMID: 33273028. PMCID: PMC7716295. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2020-216377
  7. Al-Aly Z, Xie Y, Bowe B. High-dimensional characterization of post-acute sequelae of COVID-19. Nature. 2021;594(7862):259–64. PMID: 33887749. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03553-9
  8. Boaventura P, Macedo S, Ribeiro F, Jaconiano S, Soares P. Post-COVID-19 condition: Where are we now? Life (Basel). 2022;12(4):517. PMID: 35455008. PMCID: PMC9029703. https://doi.org/10.3390/life12040517
  9. National Institute for Health and Care Excellence (NICE). COVID-19 rapid guideline: Managing the long-term effects of COVID-19. Published: 18 December 2020. Last updated: 25 January 2024. URL: https://www.nice.org.uk/guidance/ng188/resources/covid19-rapid-guideline-managing-the-longterm-effects-of-covid19-pdf-66142028400325 (date of access – 11.04.2025).
  10. Rahmati M, Udeh R, Yon DK, Lee SW, Dolja-Gore X, McEVoy M et al. A systematic review and meta-analysis of long-term sequelae of COVID-19 2-year after SARS-CoV-2 infection: A call to action for neurological, physical, and psychological sciences. J Med Virol 2023;95(6):e28852. PMID: 37288652. https://doi.org/10.1002/jmv.28852
  11. Fernandez-de-Las-Penas C, Notarte KI, Macasaet R, Velasco JV, Catahay JA, Ver AT et al. Persistence of post-COVID symptoms in the general population two years after SARS-CoV-2 infection: A systematic review and meta-analysis. J Infect. 2024;88(2):77–88. PMID: 38101521. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2023.12.004
  12. Thaweethai T, Jolley SE, Karlson EW, Levitan EB, Levy B, McComsey GA et al.; RECOVER Consortium. Development of a definition of postacute sequelae of SARS-CoV-2 infection. JAMA. 2023;329(22):1934–46. PMID: 37278994. PMCID: PMC10214179. https://doi.org/10.1001/jama.2023.8823
  13. Kenny G, McCann K, O’Brien C, Savinelli S, Tinago W, Yousif O et al.; All-Ireland Infectious Diseases (AIID) Cohort Study Group. Identification of distinct long COVID clinical phenotypes through cluster analysis of self-reported symptoms. Open Forum Infect Dis. 2022;9(4):ofac060. PMID: 35265728. PMCID: PMC8900926. https://doi.org/10.1093/ofid/ofac060
  14. Epsi NJ, Chenoweth JG, Blair PW, Lindholm DA, Ganesan A, Lalani T et al. Precision symptom phenotyping identifies early clinical and proteomic predictors of distinct COVID-19 sequelae. J Infect Dis. 2025;232(1):39–49. PMID: 38916431. PMCID: PMC12308661. https://doi.org/10.1093/infdis/jiae318
  15. Canas LS, Molteni E, Deng J, Sudre CH, Murray B, Kerfoot E et al. Profiling post-COVID-19 condition across different variants of SARS-CoV-2: A prospective longitudinal study in unvaccinated wild-type, unvaccinated alpha-variant, and vaccinated delta-variant populations. Lancet Digit Health. 2023;5(7):e421–e434. PMID: 37202336. PMCID: PMC10187990. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00056-0
  16. Gentilotti E, Gorska A, Tami A, Gusinow R, Mirandola M, Rodriguez Bano J et al. Clinical phenotypes and quality of life to define post-COVID-19 syndrome: A cluster analysis of the multinational, prospective ORCHESTRA cohort. EClinicalMedicine. 2023;62:102107. PMID: 37654668. PMCID: PMC10466236. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.102107
  17. Reese JT, Blau H, Casiraghi E, Bergquist T, Loomba JJ, Callahan TJ et al.; N3C Consortium; RECOVER Consortium. Generalisable long COVID subtypes: Findings from the NIH N3C and RECOVER programmes. EBioMedicine. 2023;87:104413. PMID: 36563487. PMCID: PMC9769411. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2022.104413
  18. Bowe B, Xie Y, Al-Aly Z. Postacute sequelae of COVID-19 at 2 years. Nat Med. 2023;29(9):2347–57. PMID: 37605079. PMCID: PMC10504070. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02521-2
  19. Aggarwal G, Cheruiyot I, Aggarwal S, Wong J, Lippi G, Lavie CJ et al. Association of cardiovascular disease with coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity: A meta-analysis. Curr Probl Cardiol. 2020;45(8):100617. PMID: 32402515. PMCID: PMC7187816. https://doi.org/10.1016/j.cpcardiol.2020.100617
  20. Huang HP, Wang HW, Cheng CH, Chang YS, Yeh TK, Huang WH et al. Post-COVID-19 condition and pulmonary embolism. J Multidiscip Healthc. 2024;17:6153–59. PMID: 39741525. PMCID: PMC11687424. https://doi.org/10.2147/JMDH.S492159
  21. Canale MP, Menghini R, Martelli E, Federici M. COVID-19-associated endothelial dysfunction and microvascular injury: From pathophysiology to clinical manifestations. Card Electrophysiol Clin. 2022;14(1):21–28. PMID: 35221082. PMCID: PMC8556628. https://doi.org/10.1016/j.ccep.2021.10.003
  22. Suh YJ, Hong H, Ohana M, Bompard F, Revel MP, Valle C et al. Pulmonary embolism and deep vein thrombosis in COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Radiology. 2021;298(2):E70–E80. PMID: 33320063. PMCID: PMC7745997. https://doi.org/10.1148/radiol.2020203557
  23. Tomczyk P, Tomczyk D. Pulmonary embolism in patients in acute COVID-19, long-COVID and post-COVID syndrome. Przegl Epidemiol. 2023;77(2):172–84. PMID: 37846660. https://doi.org/10.32394/pe.77.17
  24. Shah B, Ahmad MN, Khalid M, Minhas A, Ali R, Sarfraz Z, Sarfraz A. Long COVID and wavering incidence of pulmonary embolism: A systematic review. J Community Hosp Intern Med Perspect. 2023;13(5):23–31. PMID: 37868668. PMCID: PMC10589046. https://doi.org/10.55729/2000-9666.1233
  25. Jakubec P, Fiserova K, Genzor S, Kolař M. Pulmonary complications after COVID-19. Life (Basel). 2022;12(3):357. PMID: 35330108. PMCID: PMC8955291. https://doi.org/10.3390/life12030357
  26. Clark JR, Batra A, Shlobin NA, Hoffman SC, Orban ZS, Koralnik IJ, Liotta EM. Acute-care hospital reencounters in COVID-19 patients. Geroscience. 2021;43(4):2041–53. PMID: 34019232. PMCID: PMC8138514. https://doi.org/10.1007/s11357-021-00378-2
  27. Oronsky B, Larson C, Hammond TC, Oronsky A, Kesari S, Lybeck M, Reid TR. A review of persistent post-COVID syndrome (PPCS). Clin Rev Allergy Immunol. 2023;64(1):66–74. PMID: 33609255. PMCID: PMC7896544. https://doi.org/10.1007/s12016-021-08848-3
  28. Xie Y, Xu E, Bowe B, Al-Aly Z. Long-term cardiovascular outcomes of COVID-19. Nat Med. 2022;28(3):583–90. PMID: 35132265. PMCID: PMC8938267. https://doi.org/10.1038/s41591-022-01689-3
  29. Katsoularis I, Fonseca-Rodriguez O, Farrington P, Lindmark K, Fors Connolly AM. Risk of acute myocardial infarction and ischaemic stroke following COVID-19 in Sweden: A self-controlled case series and matched cohort study. Lancet. 2021;398(10300):599–607. PMID: 34332652. PMCID: PMC8321431. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00896-5
  30. Alsaidan AA, Al-Kuraishy HM, Al-Gareeb AI, Alexiou A, Papadakis M, Alsayed KA et al. The potential role of SARS-CoV-2 infection in acute coronary syndrome and type 2 myocardial infarction (T2MI): Intertwining spread. Immun Inflamm Dis. 2023;11(3):e798. PMID: 36988260. PMCID: PMC10022425. https://doi.org/10.1002/iid3.798
  31. Kamal M, Abo Omirah M, Hussein A, Saeed H. Assessment and characterisation of post-COVID-19 manifestations. Int J Clin Pract. 2021;75(3): e13746. PMID: 32991035. PMCID: PMC7536922. https://doi.org/10.1111/ijcp.13746
  32. Taquet M, Geddes JR, Husain M, Luciano S, Harrison PJ. 6-month neurological and psychiatric outcomes in 236 379 survivors of COVID-19: A retrospective cohort study using electronic health records. Lancet Psychiatry. 2021;8(5):416–27. PMID: 33836148. PMCID: PMC8023694. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(21)00084-5
  33. Greenhalgh T, Sivan M, Perlowski A, Nikolich JŽ. Long COVID: A clinical update. Lancet. 2024;404(10453):707–24. PMID: 39096925. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)01136-X
  34. Davis HE, McCorkell L, Vogel JM, Topol EJ. Long COVID: Major findings, mechanisms and recommendations. Nat Rev Microbiol. 2023;21(3):133–46. PMID: 36639608. PMCID: PMC9839201. https://doi.org/10.1038/s41579-022-00846-2

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Графическое изображение зависимости суммы квадратов расстояний каждой точки данных до их центроида от количества кластеров (фенотипов длительного постковидного синдрома) с определением количества кластеров по точкам преломления (метод «локтя»). Примечание: WCSS – сумма квадратов расстояний каждой точки данных до их центроида (Within-Cluster Sum of Squares)

Скачать (48KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Графическое изображение визуальной составляющей 6 кластеров (фенотипов длительного постковидного синдрома) с использованием метода главных компонент.* Примечание: * – каждый кластер обозначен определённым цветом, каждая точка кластера соответствует конкретному пациенту. PCA – метод главных компонент (Principal Component Analysis)

Скачать (149KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».