Почему лимфоциты повышены: Нормы лимфоцитов в крови

Содержание

Нейтрофіли та онкогенез

Резюме. В огляді наведено дані про роль нейтрофілів периферичної крові і нейтрофілів, які інфільтрують пухлини, у протипухлинних та пухлиностимулюючих процесах, які відбуваються при розвитку багатьох видів раку. Наведено характеристику двох основних фенотипів Н1 і Н2 клітин, обговорюються їх функції і механізми переходу від Н1 клітин з протипухлинною активністю в Н2 клітини, які стимулюють проліферацію пухлинних клітин, ангіо­генез і метастазування. Наведено дані про функціонально важливі цитокіни та хемокіни, що виділяються пухлинними клітинами, мікрооточенням, лімфоцитами і самими нейтрофілами, які стимулюють вироблення кістковим мозком нейтрофілів і спричиняють накопичення цих клітин у пухлинному вогнищі, розвиток нейтрофілії в крові. Описано основні функціональні молекули нейтрофілів, такі як нейтрофільна еластаза, катепсин, матриксна металопротеїназа-9, аргіназа 1 та ін., з якими зв’язуються протуморогенні властивості Н2 нейтрофілів.

Багато процесів, викликані як Н1, так і Н2 нейтрофілами, ще недостатньо вивчені. Коротко зазначається про існування сьогодні багатьох підходів до генерації та активації нейтрофілів з протипухлинними властивостями і гальмування нейтрофілів, які стимулюють ріст пухлин.

Резюме. В обзоре приведены данные о роли нейтрофилов периферической крови и нейтрофилов, инфильтрирующих опухоли, в противоопухолевых и опухольстимулирующих процессах, которые происходят при развитии многих видов раков. Приведена характеристика двух основных фенотипов Н1 и Н2 клеток, обсуждаются их функции и механизмы перехода от Н1 клеток с противоопухолевой активностью в Н2 клетки, стимулирующие пролиферацию опухолевых клеток, ангиогенез и метастазирования. Представлены данные о функционально важных цитокинах и хемокинах, выделяемых опухолевыми клетками, микроокружением, лимфоцитами и самими нейтрофилами, которые стимулируют выработку костным мозгом нейтрофилов и обусловливают накопление этих клеток в опухолевом очаге, развитие нейтрофилии в крови. Приведены основные функциональные молекулы нейтрофилов, такие как нейтрофильная эластаза, катепсин, матриксная металлопротеиназа-9, аргиназа 1 и др., с которыми связывают протуморогенные свойства Н2 нейтрофилов. Многие процессы, вызываемые в опухолевом очаге как Н1, так и Н2 нейтрофилами, еще не до конца изучены. Кратко отмечается о существовании сегодня многих подходов к генерации и активации нейтрофилов с противоопухолевыми свойствами и подавлению опухольстимулирующих нейтрофилов.

Получено 09.02.2018

Принято в печать 16.03.2018

Введение

Общеизвестно, что нейтрофилы являются наиболее распространенными лейкоцитами крови и считаются первой линией защиты при воспалении и инфекциях [1]. Проникшие в организм микроорганизмы вызывают воспалительную реакцию, которая привлекает нейтрофилы из кровообращения в ткани. Там нейтрофилы разрушают микроорганизм с помощью ряда механизмов, главным образом за счет фагоцитоза, высвобождения противомикробных веществ и образования внеклеточных ловушек нейтрофилов [1, 2]. Активированные нейтрофилы также выделяют различные протеиназы в окружающую ткань, вызывая повреждения возбудителей и зачастую собственных тканей [3]. Кроме того, нейтрофилы способны продуцировать множество цитокинов и хемокинов, которые могут влиять на воспалительную реакцию, а также иммунный ответ организма [4, 5].

Помимо этой классической роли нейтрофилов в антимикробной защите, также выявлено накопление нейтрофилов во многих типах опухолей. Первоначально считалось, что эти связанные с опухолью нейтрофилы (опухольинфильтрирующие нейтрофилы — ОН) являются простыми свидетелями, потому что трудно представить, что нейтрофилы, будучи короткоживущими клетками, могут влиять на такое хроническое и прогрессирующее заболевание, как рак. Однако в последнее время стало известно, что ОН играют важную роль при злокачественных новообразованиях. Этот частично объясняется признанием того, что развитие воспаления, с одной стороны, в организме связано с нейтрофилами, а с другой, является важной характеристикой многих опухолей [6, 7]. Показано, что нейтрофилы могут быть активными эффекторными клетками с противоопухолевыми функциями [8]. Различные противомикробные и цитотоксические соединения, содержащиеся в их гранулах, могут разрушать злокачественные клетки, а цитокины и хемокины, секретируемые нейтрофилами, могут также активировать другие клетки с противоопухолевой активностью [5, 7, 9].

Однако большее число клинических наблюдений и лабораторных исследований показали, что наличие нейтрофилов в опухолях часто коррелирует с плохим прогнозом. Это хорошо доказано при целом ряде опухолей, в частности при бронхоальвеолярной карциноме [10], почечно-клеточной карциноме [12] и плоскоклеточной карциноме головы и шеи [13], а также меланоме [11]. Во всех этих случаях нейтрофилы проявляют другой фенотип, который может быть неблагоприятным для исхода заболевания. Механизмы формирования и реализации этого фенотипа нейтрофилов только начинают выяснять, но предполагается, что некоторые из них связаны с генотоксичностью, ангиогенезом и иммуносупрессией [8]. Следовательно, ОН могут быть полезны или вредны для хозяина [14]. Эти два типа нейтрофилов, четко описанные у мышей, были названы Н1 и Н2 [15] подобно противоопухолевым и опухольстимулирующим макрофагам (М1 и М2) [16]. Положение о том, что нейтрофилы могут являться действительно важными клетками в развитии рака у человека, детально обсуждается в ряде обзоров [16–18].

Стимуляция образования нейтрофилов. У многих пациентов с распространенным раком выявлены повышенные уровни нейтрофилов в крови. Как опухоли индуцируют нейтрофилию, окончательно неизвестно, но синтез опухолевыми клетками гранулоцитарно-макрофагального колониестимулирующего фактора (GM-CSF), возможно, является одним из механизмов стимуляции продукции нейтрофилов костным мозгом [19]. Кроме того, и другие цитокины, такие как интерлейкин (IL)-1 и IL-6, продуцируемые также опухолями, по-видимому, способствуют увеличению числа нейтрофилов в крови [7, 20]. Эта нейтрофилия связана с плохим прогнозом при нескольких типах рака, таких как рак легкого, меланома и почечная карцинома [11, 21, 22]. В соответствии с этим наличие большого количества нейтрофилов в определенных типах опухолей также является показателем неблагоприятного прогноза. Поскольку нейтрофилия в крови часто ассоциируется с воспалительными реакциями на инфекцию и повреждение тканей, то в опухолевом очаге она представляет собой одно из доказательств концепции о роли воспаления в онкогенезе и индуцированного им прогрессирования роста опухоли [7].

Предполагается, что отношение числа нейтрофилов в крови к другим типам лейкоцитов служит фактором прогноза для больных раком. Так, например, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (НЛО) было введено как прогностический фактор для больных колоректальным раком [25]. Из-за своей простоты определения НЛО показало, что является легкодоступным и недорогим биомаркером для многих типов опухолей, включая немелкоклеточный рак легкого [26], гепатоцеллюлярную карциному [24], карциному носоглотки [27], колоректальный рак [26], меланому [11] и рак грудной железы [28, 29]. Высокий уровень НЛО коррелирует с неблагоприятной общей выживаемостью при многих солидных опухолях [30–32].

В то же время, несмотря на данные многих исследований, часть которых упомянута выше, нейтрофилия (большее количество нейтрофилов в крови как следствие повышенного выхода клеток из костного мозга) не всегда является плохим показателем прогрессирования рака. При некоторых типах опухолей, например раке желудка, повышенный уровень нейтрофилов в крови сопряжен с положительным прогнозом [33]. Это означает, что нейтрофилы могут в некоторых случаях контролировать развитие рака. Способность нейтрофилов непосредственно убивать опухолевые клетки как in vitro

, так и in vivo зарегистрирована давно [34–36]. Также сообщалось, что нейтрофилы от животных с экспериментальными опухолями обладают повышенной цитотоксической активностью [7]. Нейтрофилы, выделенные из крови здоровых людей, оказывают прямое цитотоксическое действие на некоторые линии опухолевых клеток [40]. Таким образом, точная роль нейтрофилов в развитии опухолевого роста различных типов рака является спорным вопросом [7, 14, 37] и не до конца изученной, что требует дальнейших исследований.

Типы нейтрофилов. В дополнение к увеличенному количеству нейтрофилов в крови отмечено повышение уровня в крови незрелых миелоидных клеток на ранних стадиях дифференцировки, что выявлено в нескольких типах опухолей [38], включая пациентов с терминальной стадией рака легкого, грудной железы и желудочно-кишечного тракта [39]. Эти незрелые клетки костномозгового происхождения, представляющие гетерогенную популяцию, фенотипически разделяли на гранулоцитарные (G-MDSC) и моноцитарные (Mo-MDSC) подгруппы [40–42]. Их выявляют в большом количестве в селезенке экспериментальных животных с опухолями, где они представляют иммунодепрессивный фенотип, что приводит к прогрессированию опухолей [43, 44]. G-MDSC характеризуются незрелой морфологией нейтрофилов и фенотипом CD33/CD11b/HLA-DR/CD15 у людей [45]. Они выявлены в периферической крови пациентов с глиобластомой [46], множественной миеломой, лимфомой Ходжкина [47], раком головы и шеи [48].

Эти G-MDSC могут осуществлять иммуносупрессию различными механизмами. Основной механизм включает в себя производство активных форм кислорода (АФК) при дыхательной вспышке этих клеток. У больных онкологического профиля пероксид водорода (H2O2), продуцируемый активированными гранулоцитами, снижал экспрессию CD3 цепи Т-клеточного рецептора и уменьшал выработку цитокинов Т-клетками пациентов [49]. Эти окисленные Т-клетки человека имели дефектный хемотаксис. Более того, АФК, продуцируемые MDSC, могут приводить к блокаде также CD8 T-клеток и с помощью другого механизма, в частности пероксинитрита [50].

Как отмечалось выше, в зависимости от фенотипа нейтрофилы можно классифицировать как Н1 или Н2 [15], и подобно инфильтрирующим опухоль макрофагам (M1) клетки Н1 проявляют провоспалительную и противоопухолевую функции. Напротив, клетки M2 и Н2 обладают протуморогенной активностью [16]. Установлено, что ОН отличаются от циркулирующих нейтрофилов, а также от G-MDSC в костном мозге и селезенке мышей. Мышиные CD11b/Ly6G нейтрофилы, выделенные из опухоли и активированные трансформирующим фактором роста бета (TGF-β), были гиперсегментированы и более цитотоксичны к опухолевым клеткам, экспрессировали более высокие уровни провоспалительных цитокинов [15]. Напротив, истощение этих нейтрофилов из крови угнетало рост опухоли и сопровождалось активацией внутриопухолевых CD8 Т-клеток [15]. В подтверждение идеи о разных фенотипах нейтрофилов проведены исследования на двух моделях рака у мышей (карцинома легкого Льюиса и мезотелиома AB12), у которых нейтрофилы были выявлены прежде всего на периферии опухолевого узла на ранних стадиях развития опухоли. Эти ОН были более цитотоксичны по отношению к опухолевым клеткам и продуцировали более высокие уровни фактора некроза опухоли альфа (TNF-α), NO и H

2O2. Напротив, ОН на поздних стадиях развития этих опухолей уже не проявляли таких свойств и демонстрировали протуморогенный фенотип [51]. Эти результаты исследований свидетельствуют, что нейтрофилы, попадая в опухоль, со временем становятся клетками, способными стимулировать рост опухолей [51]. Следовательно, ОН, полученные от мышей с растущими опухолями, могут иметь как противоопухолевый (Н1), так и протуморогенный (Н2) фенотип, который способен поддерживать рост опухоли и подавлять противоопухолевые иммунные реакции [14, 37], зависящие от микроокружения опухоли [17].

Несмотря на эту классификацию ОН у мышей, природа и функция ОН, находящихся в опухолях человека, остаются еще малоизученными, но уже получены результаты, подтверждающие такое деление ОН. Так, в исследованиях биопсийного материала опухоли легкого человека ОН составляли 5–25% всех клеток в опухоли [65]. Эти ОН представляли активированный фенотип (CD62L/CD54) с экспрессией отчетливого репертуара рецепторов хемокинов, которые включали CCR5, CCR7, CXCR3 и CXCR4 [65]. Кроме того, ОН продуцировали большее количество провоспалительных факторов MCP-1, IL-8, MIP-1α и IL-6, чем нейтрофилы в крови. ОН также стимулировали пролиферацию Т-клеток и выделение интерферона-гамма (IFN-γ). Эти результаты показывают, что на ранних стадиях рака легкого ОН не являются иммунодепрессантами, а скорее всего стимулируют ответы Т-клеток [52]. В исследовании [53] изучена роль хронического воспаления, в частности IL-23 и IL-17, при раке толстой кишки человека. Авторы выявили, что врожденные γδT (γδT17) клетки являются основным клеточным источником IL-17 при колоректальном раке. Эти активированные клетки индуцировали клетки γδT17 секретировать IL-8, TNF-α и GM-CSF, что приводит к накоплению нейтрофилов в опухоли. Эти ОН характеризовались CD45/Lin/HLADR/CD11b/CD33/CD66b и имели типичную полиморфноядерную морфологию. Они были описаны как G-MDSC [66]. Эти ОН (G-MDSC) продуцировали намного больше аргиназы-1 (ARG1) и АФК, чем аутологичные нейтрофилы в крови, и ингибировали пролиферацию активированных ауто­логичных Т-клеток и продукцию IFN-γ [53]. Результаты приведенных исследований указывают, что и в опухолях человека могут быть нейтрофилы с двойной функцией. В ранних стадиях развития опухоли ОН, по-видимому, способны стимулировать противоопухолевые иммунные реакции, особенно Т-клеток [52], на поздних этапах роста опухоли ОН уже становятся иммунодепрессивными клетками [54]. Сегодня остается еще много неясных вопросов. Например, являются ли ОН в ранних стадиях роста опухолей незрелыми нейтрофилами с противоопухолевыми свойствами, или ОН — это зрелые нейтрофилы, которые меняют фенотип со временем при прогрессировании опухоли, как предполагают ряд исследователей [17, 51]. Уже идентифицировано несколько субпопуляций нейтрофилов в крови как мышей с опухолями, так и людей, больных раком, и описывается несколько вариантов взаимосвязей этих клеток в связи с прогрессированием рака [54]. Показано, что циркулирующие в крови нейтрофилы от животных с опухолями распределяли на субпопуляции (фракции) при разделении их в различных градиентах плотности фиколла. Одна субпопуляция состояла из «нормальных» нейтрофилов с высокой плотностью, которую выделяли на градиенте с высокой плотностью фиколла. Другая субпопуляция имела нейтрофилы с меньшей плотностью, которые находились вместе со слоем мононуклеарных лимфоидных клеток низкой плотности [55]. У здоровых мышей, не имеющих опухоли, большинство нейтрофилов были высокой плотности, а у животных с опухолями прогрессивно возрастало количество нейтрофилов с низкой плотностью, и они становились доминирующим типом нейтрофилов в циркуляции [54]. Эти нейтрофилы обладали меньшей цитотоксичностью и имели меньшую экспрессию различных хемокинов (CXCL1, CXCL2, CXCL10, CCL2 и CCL3) и хемокиновых рецепторов (CXCR2 и CCR5), что свидетельствовало о снижении их провоспалительных возможностей. Предполагается, что нейтрофилы с низкой плотность являются незрелыми нейтрофилами. Важно отметить, что TGF-β способен индуцировать трансформацию нейтрофилов с высокой плотностью от мышей с опухолями в нейтрофилы с низкой плотностью, и в то же время этот фактор не влиял на нейтрофилы крови животных без опухолей [54]. Это указывает на то, что для такого изменения ОН у животных с раком необходимы и другие стимулы, помимо TGF-β. На основании этих результатов авторы предложили гипотезу, согласно которой три субпопуляции нейтрофилов могут присутствовать в крови при раке: нормальные нейтрофилы высокой плотности, незрелые нейтрофилы низкой плотности (G-MDSC) и крупные зрелые нейтрофилы низкой плотности. Эти типы клеток обладают разной функциональностью и пластичностью. Так, нейтрофилы с высокой плотностью являются противоопухолевыми, а низкой — клетками, способными стимулировать рост опухоли [67], они могут изменяться под влиянием различных хемокинов и цитокинов в микроокружении опухоли [17].

Очевидно, высокий уровень нейтрофилов в опухоли происходит под действием нейтрофил-притягивающих хемокинов, которые могут продуцироваться не только иммунными клетками, но и опухолевыми клетками, в частности интерлейкином-8 (IL-8/CXCL8). Другим хемокином, который также участвует в рекрутировании нейтрофилов в опухоли, является хемокин GCP-2/CXCL6. В мышиной модели меланомы специ­фические моноклональные антитела против CXCL6 уменьшали количество ОН, а также размер опухоли [56]. Кроме того, из карциноматозных опухолей человека выделен и идентифицирован фактор ингибирования миграции (MIF), уровень которого был высокий в опухолях с бóльшим содержанием ОН и низкой выживаемостью этих пациентов [57]. Используя те же рецепторы CXCR1 и CXCR2, нейтрофилы могут также реагировать и на другие хемокины, такие как CXCL1, CXCL2, CXCL5, CXCL6 и CXCL7 [58]. Не исключено, что нейтрофилы активируют сами себя по механизму положительной обратной связи, высвобождая нейтрофильные хемокины, которые привлекают больше нейтрофилов в опухоль, подобно миграции нейтрофилов в очаги инфекции [59]. При исследовании 919 пациентов с гепатоцеллюлярной карциномой выявлено, что CXCL5 сверхэкспрессируется у пациентов с рецидивирующими опухолями, уровни CXCL5 коррелировали с большим накоплением в опухоли нейтрофилов и с меньшей общей выживаемостью [60]. В частности, известно, что активированные Т-клетки продуцируют GM-CSF, CXCL1, CXCL2, TNF-α и IFN-γ [59]. Эти факторы могут прямо или косвенно привлекать больше нейтрофилов к опухоли. Хотя конкретные механизмы влияния активированных Т-клеток на миграцию нейтрофилов в опухоль изучены недостаточно.

Нейтрофильные молекулы. Большой объем клинических данных показывает, что нейтрофилы участвуют в развитии рака и прогрессировании опухолей. В большинстве случаев увеличенное количество ОН ассоциируется с прогрессирующей болезнью и плохим прогнозом для больных онкологического профиля. Установлено, что такая отрицательная ассоциация характерна для ряда солидных опухолей, таких как меланома, гепатоцеллюлярная карцинома, немелкоклеточная карцинома легкого, глиома, аденокарцинома и рак толстой кишки [37, 61]. Предполагается, что в стимуляцию онкогенеза включаются те же молекулы, которые нейтрофилы используют для уничтожения микроорганизмов и модуляции воспаления [7]. Важными молекулами, которые могут влиять на темп роста и инвазивность опухолей, являются гранулярные белки, деградирующие в матриксе протеиназы, реактивные виды кислорода, хемокины и цитокины [7]. В последнее время появились сообщения, описывающие, как ОН используют эти молекулы для воздействия на пролиферацию опухолевых клеток, ангиогенез, метастазы и иммунный надзор. Среди этих молекул следует выделить такие, как нейтрофильная эластаза (NE), катепсин, матриксная металлопротеиназа (MMP)-9 и др.

NE представляет собой основной белок азурофильных гранул, который выделяется при клеточной дегрануляции нейтрофилов. NE — сериновая протеаза с широким спектром субстратов. Помимо своей роли в воспалении и уничтожении бактерий, NE проявляет различные протуморогенные эффекты как in vivo, так и in vitro [62]. Выявлено, что NE непосредственно стимулирует пролиферацию опухолевых клеток A459, когда мышиные нейтрофилы культивировали вместе с клеточной линией карциномы легкого [62, 63]. Кроме того, также установлено, что NE стимулирует миграцию опухолевых клеток. Нейтрофилы человека при культивировании с клетками аденокарциномы поджелудочной железы стимулировали миграцию клеток опухоли из монослоя. NE также повышала миграционную способность раковых клеток пищевода [64].

Катепсин G представляет собой пептидазу из азурофильных гранул, которая участвует в деградации фагоцитированных микроорганизмов и ремоделировании белков внеклеточного матрикса [98]. Кроме того, катепсин G может стимулировать ангиогенез и миграцию опухолевых клеток [65–67]. На модели метастазирования рака грудной железы в костную ткань также показано, что катепсин G усиливает передачу сигналов TGF-β и повышает уровень сосудистого эндотелиального фактора роста (VEGF) для стимуляции ангиогенеза [66].

MMP-9 — желатиназа B — высвобождается из вторичных (специфических) гранул и, как установлено, приводит к пролиферации опухолей кожи человека вирусом папилломы человека 16-го типа (HPV-16). Кроме того, иммуногистохимическое исследование MMP-9 в плоскоклеточных опухолях карциномы показало, что MMP-9 присутствовала только в опухолевых инфильтрирующих лейкоцитах, а не в самих опухолевых клетках. Показано, что MMP-9 ингибирует апоптоз опухолевых клеток при раке легкого [68]. Таким образом, ММП-9 ответственна за усиление роста опухоли как за счет увеличения пролиферации клеток, так и уменьшения их апоптоза. Другим важным эффектом MMP-9, который поддерживает рост опухоли, является ангиогенез. Протеолитическое высвобождение VEGF из тканевого матрикса при действии MMPs считается необходимым условием ангиогенеза in vivo [68, 69]. Ангиогенный эффект MMP-9 зарегистрирован в нескольких моделях рака — меланоме, аденокарциноме поджелудочной железы [70–72].

Прямое доказательство того, что нейтрофилы являются основным, ассоциированным с опухолью лейкоцитарным типом, экспрессирующим MMP-9, предоставлено в исследовании с использованием человеческих ксенотрансплантатов и сингенных опухолей в эксперименте на мышах [73]. Когда опухоли или изолированные из них макрофаги или нейтрофилы были дважды окрашены для выявления MMP-9 и соответствующих антигенов макрофагов или нейтрофилов, только ОН содержали большое количество MMP-9 [74, 75]. Кроме того, подсчитано, что 1•10 нейтрофилов в крови или ОН могут высвобождать приблизительно 100–200 нг проМMP-9 в течение 1–2 ч инкубации. Напротив, для макрофагов 1•10 потребуется несколько недель для получения такого же количества проММР-9 [73, 74]. Следовательно, MMP-9, полученная из нейтрофилов, ответственна за усиление ангиогенеза за счет высвобождения VEGF из внеклеточного матрикса, что отмечается при многих типах опухолей. С внеклеточным матриксом связывают и другие процессы онкогенеза, например метастазирование опухолей [75, 76].

Нейтрофилы являются эффективными производителями АФК для уничтожения микроорганизмов. АФК также может косвенно способствовать росту опухоли. Во-первых, нейтрофилы генерируют пероксид водорода (H2O2), который затем превращается в гипохлорид (HOCl) с помощью миелопероксидазы. HOCl затем может активировать несколько MMPs, включая MMP-2, -7, -8 и -9. Кроме того, HOCl может блокировать ингибитор МMP-1 и таким образом потенцировать протеолитическую активность MMPs [77, 78].

Выделенная из гранул нейтрофилов ARG1 способна разрушать внеклеточный аргинин, незаменимую аминокислоту для активации Т-клеток. Таким образом, дегрануляция нейтрофилов может оказывать иммуносупрессивный эффект в опухолях, ингибируя опухольинфильтрирующие Т-клетки таким же образом, как описано для G-MDSC [79]. Показано, что истощение ОН у опухольсодержащих животных увеличило число активированных CD8 T-клеток, способствовало уменьшению размера опухолей и удлиняло время жизни животных [15].

Нейтрофилы могут также продуцировать цитокины или факторы роста, которые увеличивают туморогенный потенциал раковых клеток [5]. Это пока что установлено для двух цитокинов — онкостатина-M [79–81] и для фактора роста гепатоцитов [10, 82, 83]. Раковые клетки грудной железы могут стимулировать нейтрофилы к выделению онкостатина-М, IL-6-подобного цитокина. Онкостатин-М, в свою очередь, стимулировал клетки рака грудной железы секретировать VEGF [84]. Аналогично, клетки гепатоцеллюлярной карциномы стимулировали нейтрофилы высвобождать фактор роста гепатоцитов (HGF). В свою очередь, этот фактор стимулировал инвазивный рост опухолевых клеток [85].

Нейтрофилы также могут влиять на миграционный потенциал раковых клеток. При нескольких типах рака показано, что нейтрофилы способствуют метастазированию плоскоклеточного рака кожи [86], меланомы [87], аденокарциномы [88] и рака грудной железы [89]. Способ, которым нейтрофилы повышают миграционную активность опухолевых клеток, может включать несколько различных механизмов. Циркулирующие опухолевые клетки непосредственно прилипают к сосудистому эндотелию, приводя к экстравазации для создания новых метастазов. В месте образования метастатического очага клетками рака легкого отмечалась их тесная связь с нейтрофилами [90]. В этом процессе нейтрофилы усиливают задержку опухолевых клеток, и, как следствие, возникает больше метастазов [91]. Показано прямое взаимодействие между клетками нейтрофилов и клетками карциномы грудной железы путем взаимодействия молекул адгезии ICAM-1 в опухолевых клетках и β2-интегринов на нейтрофилах. Нейтрофилы связывали опухолевые клетки с участием интегринов и индуцировали кластеризацию ICAM-1 в опухолевой клетке [91]. Это активировало в опухолевой клетке сигнальный путь с участием фокальной адгезии киназы (FAK) и p38-MAPK, что привело к усиленной миграции [89]. Вследствие этого повышенная миграция, как показано in vivo, приводила к увеличению количества метастазов в печени [92]. Раковые клетки непосредственно прикреплялись поверх адгезированных нейтрофилов, которые выступали в качестве мостика при взаимодействии между опухолевыми клетками и паренхимой печени, что ускоряло развитие метастазов [93].

Несмотря на большое количество доказательств отрицательной роли нейтрофилов во время прогрессирования опухоли, имеются также четкие свидетельства положительной роли нейтрофилов в канцерогенезе. Как упоминалось ранее, нейтрофилы могут проявлять противоопухолевую активность в различных формах. Фактически, противоопухолевая способность нейтрофилов установлена давно, более трех десятилетий назад. Нейтрофилы могут непосредственно уничтожать опухолевые клетки как in vitro [36], так и in vivo [37]. Нейтрофилы потенцируют этот противоопухолевый эффект, когда они активированы. Важность ОН типа Н1 в противоопухолевых реакциях также подчеркивается экспериментальными исследованиями о том, что истощение уровня нейтрофилов в крови приводит к увеличению роста опухоли [15, 93, 94]. Очевидно, что нейтрофилы обладают потенциалом непосредственного уничтожения опухолевых клеток. Механизмы, посредством которых нейтрофилы выполняют эту функцию, многочисленны и еще не полностью изучены, но они включают в себя многие уже известные механизмы антиинфекционной защиты [7].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, согласно представленным выше кратким сведениям подчеркивается двойной противоопухолевый и протуморальный потенциал нейтрофилов и предполагается, что нейтрофилы могут быть использованы для усиления различных противоопухолевых реакций в организме.

Хотя во многих случаях наличие нейтрофилов в опухолях оказывает негативное влияние на течение раковой болезни, эти клетки, несомненно, обладают способностью разрушать опухолевые клетки. Сегодня рассматривается около десяти новых терапевтических стратегий и подходов для усиления противоопухолевого потенциала нейтрофилов или блокирования доступа ОН к растущим опухолям, такие как активация нейтрофилов интерфероном, синтез и накопление высоких уровней провоспалительных цитокинов в опухоли, которые могут убивать опухолевые клетки, блокирование инфильтрации нейтрофилами опухоли и многие другие. Как указывалось выше, в некоторых опухолях образуются хемокины, главным образом IL-8, которые привлекают нейтрофилы в опухолевый очаг. Показано, что применение антагонистов IL-8 (таких как полностью гуманизированное нейтрализующее моноклональное антитело ABX-IL8) к IL-8 уменьшает рост опухоли, метастазы и ангиогенез меланомы и рака легкого [95]. Наличие двух фенотипов Н1 и Н2 нейтрофилов, предполагает также, что, влияя на микроокружение опухоли, можно манипулировать ОН и генерировать большее количество противоопухолевых нейтрофилов. Также получены многообещающие результаты с использованием моноклональных терапевтических антител, индуцирующих нейтрофилы для выполнения антителозависимой цитотоксичности и высвобождения цитокинов, которые модулируют иммунный противоопухолевый ответ [96, 97].

На развитие опухоли оказывают влияние многие типы клеток организма, в том числе ОН. Точная роль ОН до конца не установлена, и ее предстоит еще выяснить. В настоящее время широко изучаются разные способы привлечения их в опухоль и превращения Н1 нейтрофилов в противоопухолевые эффекторные клетки. Научиться переворачивать «монеты» нейтрофилов на «выигрышную сторону», как считают E. Uribe-Querol и C. Rosales [98], а именно, заставить действовать их как противоопухолевые эффекторные клетки, является вызовом и задачей для будущих исследований, что, возможно, позволит усовершенствовать существующие методы лечения рака.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Borregaard N. (2010) Neutrophils, from marrow to microbes. Immunity, 33(5): 657–670. doi: 10.1016/j.immuni.2010.11.011.

2. Kolaczkowska E., Kubes P. (2013) Neutrophil recruitment and function in health and inflammation. Nat. Rev. Immunol., 13(3): 159–175. doi: 10.1038/nri3399.

3. Pham C.T.N. (2006) Neutrophil serine proteases: specific regulators of inflammation. Nat. Rev. Immunol., 6(7): 541–550. doi: 10.1038/nri1841.

4. Scapini P., Lapinet-Vera J.A., Gasperini S. et al. (2000) The neutrophil as a cellular source of chemokines. Immunol. Rev., 177: 195–203. doi: 10.1034/j.1600-065x.2000.17706.

5. Tecchio C., Scapini P., Pizzolo G., Cassatella M.A. (2013) On the cytokines produced by human neutrophils in tumors. Sem. Cancer Biol., 23(3): 159–170. doi: 10.1016/j.semcancer.2013.02.004.

6. Mantovani A., Allavena P., Sica A., Balkwill F. (2008) Cancer-related inflammation. Nature, 454 (7203): 436–444. doi: 10.1038/nature07205.

7. Бережная Н.М., Чехун В.Ф. (2005) Иммунология злокачественного роста. Наукова думка, Киев, 791 с.

8. Gregory A.D., Houghton A.M. (2011) Tumor-associated neutrophils: new targets for cancer therapy. Cancer Res., 71(7): 2411–2416. doi: 10.1158/0008-5472.can-10-2583.

9. Mantovani A., Cassatella M.A., Costantini C., Jaillon S. (2011) Neutrophils in the activation and regulation of innate and adaptive immunity. Nat. Rev. Immunol., 11(8): 519–531. doi: 10.1038/nri3024.

10. Wislez M., Rabbe N., Marchal J. et al. (2003) Hepatocyte growth factor production by neutrophils infiltrating bronchioloalveolar subtype pulmonary adenocarcinoma: role in tumor progression and death. Cancer Res., 63(6): 1405–1412.

11. Schmidt H., Bastholt L., Geertsen P. et al. (2005) Elevated neutrophil and monocyte counts in peripheral blood are associated with poor survival in patients with metastatic melanoma: a prognostic model. Brit. J. Cancer, 93(3): 273–278. doi: 10.1038/sj.bjc.6602702.

12. Jensen H.K., Donskov F., Marcussen N. et al. (2009) Presence of intratumoral neutrophils is an independent prognostic factor in localized renal cell carcinoma. J. Clin. Oncol., 27(28): 4709–4717. doi: 10.1200/jco.2008.18.9498.

13. Trellakis S., Bruderek K., Dumitru C.A. et al. (2011) Polymorphonuclear granulocytes in human head and neck cancer: enhanced inflammatory activity, modulation by cancer cells and expansion in advanced disease. Int. J. Cancer, 129(9): 2183–2193. doi: 10.1002/ijc.25892.

14. Fridlender Z.G., Albelda S.M. (2012) Tumor-associated neutrophils: friend or foe? Carcinogenesis, 33(5): 949–955. doi: 10.1093/carcin/bgs123.

15. Fridlender Z.G., Sun J., Kim S. et al. (2009) Polarization of tumor-associated neutrophil phenotype by TGF-β: ‘N1’ versus ‘N2’ TAN. Cancer Cell, 16(3): 183–194. doi: 10.1016/j.ccr.2009.06.017. [PMC free article].

16. Galdiero M.R., Garlanda C., Jaillon S. et al. (2013) Tumor associated macrophages and neutrophils in tumor progression. J. Cell. Physiol., 228(7): 1404–1412. doi: 10.1002/jcp.24260.

17. Sionov R.V., Fridlender Z.G., Granot Z. (2014) The multifaceted roles neutrophils play in the tumor microenvironment. Cancer Microenviron., 1–34. doi: 10.1007/s12307-014-0147-5.

18. Swierczak A., Mouchemore K.A., Hamilton J.A., Anderson R.L. (2015) Neutrophils: important contributors to tumor progression and metastasis. Cancer and Metastasis Rev., 34(4): 735–751. doi: 10.1007/s10555-015-9594-9.

19. McGary C.T., Miele M.E., Welch D.R. (1995) Highly metastatic 13762NF rat mammary adenocarcinoma cell clones stimulate bone marrow by secretion of granulocyte-macrophage colony-stimulating factor/interleukin-3 activity. Am. J. Pathol., 147(6): 1668–1681.

20. Lechner M.G., Liebertz D.J., Epstein A.L. (2010) Characterization of cytokine-induced myeloid-derived suppressor cells from normal human peripheral blood mononuclear cells. J. Immunol., 185(4): 2273–2284. doi: 10.4049/jimmunol.1000901.

21. Atzpodien J., Reitz M. (2008) Peripheral blood neutrophils as independent immunologic predictor of response and long-term survival upon immunotherapy in metastatic renal-cell carcinoma. Cancer Biother. Radiopharm., 23(1): 129–134. doi: 10.1089/cbr.2007.0429.

22. Bellocq A., Antoine M., Flahault A. et al. (1998) Neutrophil alveolitis in bronchioloalveolar carcinoma: induction by tumor-derived interleukin-8 and relation to clinical outcome. Am. J. Pathol., 152(1): 83–92.

23. Reid M.D., Basturk O., Thirabanjasak D. et al. (2011) Tumor-infiltrating neutrophils in pancreatic neoplasia. Modern Pathol., 24(12): 1612–1619. doi: 10.1038/modpathol.2011.113.

24. Halazun K.J., Hardy M.A., Rana A.A. et al. (2009) Negative impact of neutrophil-lymphocyte ratio on outcome after liver transplantation for hepatocellular carcinoma. Ann. Surg., 250(1): 141–151. doi: 10.1097/SLA.0b013e3181a77e59.

25. Walsh S.R., Cook E.J., Goulder F. et al. (2005) Neutrophil-lymphocyte ratio as a prognostic factor in colorectal cancer. J. Surg. Oncol., 91(3): 181–184. doi: 10.1002/jso.20329.

26. Peng B., Wang Y.-H., Liu Y.-M., Ma L.-X. (2015) Prognostic significance of the neutrophil to lymphocyte ratio in patients with non-small cell lung cancer: a systemic review and meta-analysis. Int. J. Clin. Exp. Med., 8(3): 3098–3106.

27. Malietzis G., Giacometti M., Kennedy R.H. et al. (2014) The emerging role of neutrophil to lymphocyte ratio in determining colorectal cancer treatment outcomes: a systematic review and meta-analysis. Ann. Surg. Oncol., 21(12): 3938–3946. doi: 10.1245/s10434-014-3815-2.

28. Krenn-Pilko S., Langsenlehner U., Thurner E.-M. et al. (2014) The elevated preoperative derived neutrophil-to-lymphocyte ratio predicts poor clinical outcome in breast cancer patients. Brit. J. Cancer, 110(10): 2524–2530. doi: 10.1038/bjc.2014.163.

29. Pistelli M., De Lisa M., Ballatore Z. et al. (2015) Pre-treatment neutrophil to lymphocyte ratio may be a useful tool in predicting survival in early triple negative breast cancer patients. BMC Cancer, 15, article 195. doi: 10.1186/s12885-015-1204-2.

30. Guthrie G.J.K., Charles K.A., Roxburgh C.S.D. et al. (2013) The systemic inflammation-based neutrophil-lymphocyte ratio: experience in patients with cancer. Crit. Rev. Oncol. Hematol., 88(1): 218–230. doi: 10.1016/j.critrevonc.2013.03.010.

31. Templeton A.J., McNamara M.G., Šeruga B. et al. (2014) Prognostic role of neutrophil-to-lymphocyte ratio in solid tumors: a systematic review and meta-analysis. J. Nat. Cancer Institute, 106(6). doi: 10.1093/jnci/dju124.dju124.

32. Paramanathan A., Saxena A., Morris D.L. (2014) A systematic review and meta-ana­lysis on the impact of pre-operative neutrophil lymphocyte ratio on long term outcomes after curative intent resection of solid tumours. Surg. Oncol., 23(1): 31–39. doi: 10.1016/j.suronc.2013.12.001.

33. Caruso R.A., Bellocco R., Pagano M. et al. (2002) Prognostic value of intratumoral neutrophils in advanced gastric carcinoma in a high-risk area in Northern Italy. Modern Pathol., 15(8): 831–837. doi: 10.1097/01.mp.0000020391.98998.6b.

34. Pickaver A.H., Ratcliffe N.A., Williams A.E., Smith H. (1972) Cytotoxic effects of peritoneal neutrophils on a syngeneic rat tumour. Nature: New biology, 235(58): 186–187.

35. Gerrard T.L., Cohen D.J., Kaplan A.M. (1981) Human neutrophil-mediated cytotoxicity to tumor cells. J. Natl Cancer Inst., 66(3): 483–488 (19820701) 50:160;62::aid-cncr282050011362;3.0.co;2-0.

36. Katano M., Torisu M. (1982) Neutrophil-mediated tumor cell destruction in cancer ascites. Cancer, 50(1): 62–68. doi: 10.1002/1097-0142.

37. Brandau S., Dumitru C.A., Lang S. (2013) Protumor and antitumor functions of neutrophil granulocytes. Seminars in Immunopathology, 35(2): 163–176. doi: 10.1007/s00281-012-0344-6.

38. Almand B., Clark J.I., Nikitina E. et al. (2001) Increased production of immature myeloid cells in cancer patients: a mechanism of immunosuppression in cancer. J. Immunol., 166(1): 678–689. doi: 10.4049/jimmunol.166.1.678.

39. Choi J., Suh B., Ahn Y. et al. (2012) CD15+/CD16 human granulocytes from terminal cancer patients: granulocytic myeloid-derived suppressor cells that have suppressive function. Tumor Biology, 33(1): 121–129. doi: 10.1007/s13277-011-0254-6.

40. Peranzoni E., Zilio S., Marigo I. et al. (2010) Myeloid-derived suppressor cell heterogeneity and subset definition. Curr. Opin. Immunol., 22(2): 238–244. doi: 10.1016/j.coi.2010.01.021.

41. Raber P.L., Thevenot P., Sierra R. et al. (2014) Subpopulations of myeloid-derived suppressor cells impair T cell responses through independent nitric oxide-related pathways. Int. J. Cancer, 134(12): 2853–2864. doi: 10.1002/ijc.28622.

42. Youn J.-I., Nagaraj S., Collazo M., Gabrilovich D.I. (2008) Subsets of myeloid-derived suppressor cells in tumor-bearing mice. J. Immunol., 181(8): 5791–5802. doi: 10.4049/jimmunol.181.8.5791.

43. Gabrilovich D.I., Nagaraj S. (2009) Myeloid-derived suppressor cells as regulators of the immune system. Nat. Rev. Immunol., 9(3): 162–174. doi: 10.1038/nri2506.

44. Nagaraj S., Schrum A.G., Cho H.-I. et al. (2010) Mechanism of T cell tolerance induced by myeloid-derived suppressor cells. J. Immunol., 184(6): 3106–3116. doi: 10.4049/jimmunol.0902661.

45. Favaloro J., Liyadipitiya T., Brown R. et al. (2014) Myeloid derived suppressor cells are numerically, functionally and phenotypically different in patients with multiple myeloma. Leukemia & Lymphoma, 55(12): 2893–2900. doi: 10.3109/10428194.2014.904511.

46. Raychaudhuri B., Rayman P., Huang P. et al. (2015) Myeloid derived suppressor cell infiltration of murine and human gliomas is associated with reduction of tumor infiltrating lymphocytes. J. Neuro-Oncology, 122: 293–301. doi: 10.1007/s11060-015-1720-6.

47. Gallamini A., Di Raimondo F., La Nasa G. et al. (2013) Standard therapies versus novel therapies in Hodgkin lymphoma. Immunol. Letters, 155(1–2): 56–59. doi: 10.1016/j.imlet.2013.09.011.

48. Trellakis S., Bruderek K., Hütte J. et al. (2013) Granulocytic myeloid-derived suppressor cells are cryosensitive and their frequency does not correlate with serum concentrations of colony-stimulating factors in head and neck cancer. Innate Immunity, 19(3): 328–336. doi: 10.1177/1753425912463618.

49. Schmielau J., Finn O.J. (2001) Activated granulocytes and granulocyte-derived hydrogen peroxide are the underlying mechanism of suppression of T-cell function in advanced cancer patients. Cancer Res., 61(12): 4756–4760.

50. Nagaraj S., Gupta K., Pisarev V. et al. (2007) Altered recognition of antigen is a mechanism of CD8+ T cell tolerance in cancer. Nat. Med., 13(7): 828–835. doi: 10.1038/nm1609.

51. Mishalian I., Bayuh R., Levy L. et al. (2013) Tumor-associated neutrophils (TAN) develop pro-tumorigenic properties during tumor progression. Cancer Immunol., Immunother., 62(11): 1745–1756. doi: 10.1007/s00262-013-1476-9.

52. Eruslanov E.B., Bhojnagarwala P.S., Quatromoni J.G. et al. (2014) Tumor-associated neutrophils stimulate T cell responses in early-stage human lung cancer. J. Clin. Invest., 124(12): 5466–5480. doi: 10.1172/JCI77053.

53. Wu P., Wu D., Ni C. et al. (2014) γδT17 cells promote the accumulation and expansion of myeloid-derived suppressor cells in human colorectal cancer. Immunity, 40(5): 785–800. doi: 10.1016/j.immuni.2014.03.013.

54. Sagiv J.Y., Michaeli J., Assi S. et al. (2015) Phenotypic diversity and plasticity in circulating neutrophil subpopulations in cancer. Cell Reports, 10(4): 562–573. doi: 10.1016/j.celrep.2014.12.039.

55. García-García E., Uribe-Querol E., Rosales C. (2013) A simple and efficient method to detect nuclear factor activation in human neutrophils by flow cytometry. J. Vis. Exp. (74). doi: 10.3791/50410.e50410 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref10.1016/j.celrep.2014.12.039].

56. Verbeke H., Struyf S., Berghmans N. et al. (2011) Isotypic neutralizing antibodies against mouse GCP-2/CXCL6 inhibit melanoma growth and metastasis. Cancer Letters, 302(1): 54–62. doi: 10.1016/j.canlet.2010.12.013.

57. Dumitru C.A., Gholaman H., Trellakis S. et al. (2011) Tumor-derived macrophage migration inhibitory factor modulates the biology of head and neck cancer cells via neutrophil activation. Int. J. Cancer, 129(4): 859–869. doi: 10.1002/ijc.25991. [PubMed] [Cross Ref.].

58. Lazennec G., Richmond A. (2010) Chemokines and chemokine receptors: new insights into cancer-related inflammation. Trends Mol. Med., 16(3): 133–144. doi: 10.1016/j.molmed.2010.01.003. [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref.].

59. Kobayashi Y. (2008) The role of chemokines in neutrophil biology. Front. Bioscie., 13(7): 2400–2407. doi: 10.2741/2853. [PubMed] [Cross Ref.].

60. Okabe H., Beppu T., Ueda M. et al. (2012) Identification of CXCL5/ENA-78 as a factor involved in the interaction between cholangiocarcinoma cells and cancer-associated fibroblasts. Int. J. Cancer, 131(10): 2234–2241. doi: 10.1002/ijc.27496.

61. Dumitru C.A., Moses K., Trellakis S. et al. (2012) Neutrophils and granulocytic myeloid-derived suppressor cells: immunophenotyping, cell biology and clinical relevance in human oncology. Cancer Immunol., Immunother., 61(8): 1155–1167. doi: 10.1007/s00262-012-1294-5.

62. Houghton A.M., Rzymkiewicz D.M., Ji H. et al. (2010) Neutrophil elastase-mediated degradation of IRS-1 accelerates lung tumor growth. Nat. Med., 16(2): 219–223. doi: 10.1038/nm.2084.

63. Wada Y., Yoshida K., Tsutani Y. et al. (2007) Neutrophil elastase induces cell proliferation and migration by the release of TGF-α, PDGF and VEGF in esophageal cell lines. Oncol. Reports, 17(1): 161–167.

64. Segal A.W. (2005) How neutrophils kill microbes. Ann. Rev. Immunol., 23: 197–223. doi: 10.1146/annurev.immunol.23.021704.115653.

65. Morimoto-Kamata R., Mizoguchi S.-I., Ichisugi T., Yui S. (2012) Cathepsin G induces cell aggregation of human breast cancer MCF-7 cells via a 2-step mechanism: Catalytic site-independent binding to the cell surface and enzymatic activity-dependent induction of the cell aggregation. Mediators Inflamm., 2012: 13. doi: 10.1155/2012/456462.456462.

66. Wilson T.J., Nannuru K.C., Futakuchi M., Singh R.K. (2010) Cathepsin G-mediated enhanced TGF-β signaling promotes angiogenesis via upregulation of VEGF and MCP-1. Cancer Letters, 288(2): 162–169. doi: 10.1016/j.canlet.2009.06.035.

67. Yui S., Osawa Y., Ichisugi T., Morimoto-Kamata R. (2014) Neutrophil cathepsin G, but not elastase, induces aggregation of MCF-7 mammary carcinoma cells by a protease activity-dependent cell-oriented mechanism. Mediators Inflamm., 2014: 12. doi: 10.1155/2014/971409.971409.

68. Acuff H.B., Carter K.J., Fingleton B. et al. (2006) Matrix metalloproteinase-9 from bone marrow-derived cells contributes to survival but not growth of tumor cells in the lung microenvironment. Cancer Res., 66(1): 259–266. doi: 10.1158/0008-5472.can-05-2502.

69. Ebrahem Q., Chaurasia S.S., Vasanji A. et al. (2010) Cross-talk between vascular endothelial growth factor and matrix metalloproteinases in the induction of neovascularization in vivo. Am. J. Pathol., 176(1): 496–503. doi: 10.2353/ajpath.2010.080642.

70. Hawinkels L.J.A.C., Zuidwijk K., Verspaget H.W. et al. (2008) VEGF release by MMP-9 mediated heparan sulphate cleavage induces colorectal cancer angiogenesis. Eur. J. Cancer, 44(13): 1904–1913. doi: 10.1016/j.ejca.2008.06.031.

71. Coillie E.V., Aelst I.V., Wuyts A. et al. (2001) Tumor angiogenesis induced by granulocyte chemotactic protein-2 as a countercurrent principle. Am. J. Pathol., 159(4): 1405–1414. doi: 10.1016/s0002-9440(10)62527-8.

72. Bergers G., Brekken R., McMahon G. et al. (2000) Matrix metalloproteinase-9 triggers the angiogenic switch during carcinogenesis. Nat. Cell Biol., 2(10): 737–744. doi: 10.1038/35036374.

73. Deryugina E.I., Zajac E., Juncker-Jensen A. et al. (2014) Tissue-infiltrating neutrophils constitute the major in vivo source of angiogenesis-inducing MMP-9 in the tumor microenvironment. Neoplasia, 16(10): 771–788. doi: 10.1016/j.neo.2014.08.013.

74. Deryugina E.I., Quigley J.P. (2015) Tumor angiogenesis: MMP-mediated induction of intravasation- and metastasis-sustaining neovasculature. Matrix Biology, 44.

75. Бережная Н.М., Чехун В.Ф. (2016) Физиологическая система соединительной ткани и онкогенез. Экстрацеллюлярный матрикс и метастазирование. Онкология, 18(3): 164–176.

76. Чехун В.Ф., Бережная Н.М. (2017) Физиологическая система соединительной ткани и онкогенез. Формирование резистентности к химиопрепаратам. Онкология, 19(3): 156–170.

77. De Larco J.E., Wuertz B.R.K., Furcht L.T. (2004) The potential role of neutrophils in promoting the metastatic phenotype of tumors releasing interleukin-8. Clin. Cancer Res., 10(15): 4895–4900. doi: 10.1158/1078-0432.ccr-03-0760.

78. Shabani F., McNeil J., Tippett L. (1998) The oxidative inactivation of tissue inhibitor of metalloproteinase-1 (TIMP-1) by hypochlorous acid (HOCl) is suppressed by anti-rheumatic drugs. Free Radical Res., 28(2): 115–123. doi: 10.3109/10715769809065797.

79. Cross A., Edwards S.W., Bucknall R.C., Moots R.J. (2004) Secretion of oncostatin M by neutrophils in rheumatoid arthritis. Arthritis Rheum., 50(5): 1430–1436. doi: 10.1002/art.20166.

80. Goren I., Kämpfer H., Müller E. et al. (2006) Oncostatin M expression is functionally connected to neutrophils in the early inflammatory phase of skin repair: implications for normal and diabetes-impaired wounds. J. Invest. Dermatol., 126(3): 628–637. doi: 10.1038/sj.jid.5700136.

81. Grenier A., Combaux D., Chastre J. et al. (2001) Oncostatin M production by blood and alveolar neutrophils during acute lung injury. Lab. Invest., 81(2): 133–141. doi: 10.1038/labinvest.3780220.

82. Grenier A., Chollet-Martin S., Crestani B. et al. (2002) Presence of a mobilizable intracellular pool of hepatocyte growth factor in human polymorphonuclear neutrophils. Blood, 99(8): 2997–3004. doi: 10.1182/blood.v99.8.2997.

83. Matsushima A., Ogura H., Koh T. et al. (2004) Hepatocyte growth factor in polymorphonuclear leukocytes is increased in patients with systemic inflammatory response syndrome. J. Trauma, 56(2): 259–264. doi: 10.1097/01.ta.0000111752.60500.da.

84. Queen M.M., Ryan R.E., Holzer R.G. et al. (2005) Breast cancer cells stimulate neutrophils to produce oncostatin M: potential implications for tumor progression. Cancer Res., 65(19): 8896–8904. doi: 10.1158/0008-5472.can-05-1734.

85. Imai Y., Kubota Y., Yamamoto S. et al. (2005) Neutrophils enhance invasion activity of human cholangiocellular carcinoma and hepatocellular carcinoma cells: an in vitro study. J. Gastroenterol. Hepatol., 20(2): 287–293. doi: 10.1111/j.1440-1746.2004.03575.x.

86. Loukinova E., Dong G., Enamorado-Ayalya I. et al. (2000) Growth regulated oncogene-alpha expression by murine squamous cell carcinoma promotes tumor growth, metastasis, leukocyte infiltration and angiogenesis by a host CXC receptor-2 dependent mechanism. Oncogene, 19(31): 3477–3486. doi: 10.1038/sj.onc.1203687.

87. Schaider H., Oka M., Bogenrieder T. et al. (2003) Differential response of primary and metastatic melanomas to neutrophils attracted by IL-8. Int. J. Cancer, 103(3): 335–343. doi: 10.1002/ijc.10775.

88. Welch D.R., Schissel D.J., Howrey R.P., Aeed P.A. (1989) Tumor-elicited polymorphonuclear cells, in contrast to ‘normal’ circulating polymorphonuclear cells, stimulate invasive and metastatic potentials of rat mammary adenocarcinoma cells. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 86(15): 5859–5863. doi: 10.1073/pnas.86.15.5859.

89. Strell C., Lang K., Niggemann B. et al. (2010) Neutrophil granulocytes promote the migratory activity of MDA-MB-468 human breast carcinoma cells via ICAM-1. Exp. Cell Res., 316(1): 138–148. doi: 10.1016/j.yexcr.2009.09.003.

90. Crissman J.D., Hatfield J., Schaldenbrand M. et al. (1985) Arrest and extravasation of B16 amelanotic melanoma in murine lungs. A light and electron microscopic study. Lab. Invest., 53(4): 470–478.

91. Huh S.J., Liang S., Sharma A. et al. (2010) Transiently entrapped circulating tumor cells interact with neutrophils to facilitate lung metastasis development. Cancer Res., 70(14): 6071–6082. doi: 10.1158/0008-5472.can-09-4442.

92. Spicer J.D., McDonald B., Cools-Lartigue J.J. et al. (2012) Neutrophils promote liver metastasis via Mac-1-mediated interactions with circulating tumor cells. Cancer Res., 72(16): 3919–3927. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-11-2393.

93. Kousis P.C., Henderson B.W., Maier P.G., Gollnick S.O. (2007) Photodynamic therapy enhancement of antitumor immunity is regulated by neutrophils. Cancer Res., 67(21): 10501–10510. doi: 10.1158/0008-5472.can-07-1778.

94. Suttmann H., Riemensberger J., Bentien G. et al. (2006) Neutrophil granulocytes are required for effective Bacillus Calmette-Guérin immunotherapy of bladder cancer and orchestrate local immune responses. Cancer Res., 66(16): 8250–8257. doi: 10.1158/0008-5472.can-06-1416.

95. Huang S., Mills L., Mian B. et al. (2002) Fully humanized neutralizing antibodies to interleukin-8 (ABX-IL8) inhibit angiogenesis, tumor growth, and metastasis of human melanoma. Am. J. Pathol., 161(1): 125–134. doi: 10.1016/s0002-9440(10)64164-8.

96. Otten M.A., Leusen J.H.W., Rudolph E. et al. (2007) FcR γ-chain dependent signaling in immature neutrophils is mediated by FcαRI, but not by FcγRI. J. Immunol., 179(5): 2918–2924. doi: 10.4049/jimmunol.179.5.2918.

97. Bakema J.E., Ganzevles S.H., Fluitsma D.M. et al. (2011) Targeting FcαRI on polymorphonuclear cells induces tumor cell killing through autophagy. J. Immunol., 187(2): 726–732. doi: 10.4049/jimmunol.1002581.

98. Uribe-Querol E., Rosales C. (2015) Neutrophils in Cancer: Two Sides of the Same Coin. J. Immunol. Res., 2015: 983698. Pub. online 2015 Dec. 24. doi: 10.1155/2015/983698.

Адрес:
Лисяный Николай Иванович
04050, Киев, ул. П. Майбороды, 32
ГУ «Институт нейрохирургии
им. акад. А.П. Ромоданова НАМН Украины»
Тел.: (044) 483-01-93
E-mail: [email protected]

Correspondence:
Lisyaniy Mykola
32 P. Mayborody str., Kyiv 04050
SI «Institute of Neurosurgery named after acad. A.P. Romodanov
NAMS of Ukraine»
Tel.: 044 483-01-93
E-mail: [email protected]

Ответы

pT2a N1 M0, G2, стадия IIA

Архивная запись

Здравствуйте!
После операции по удалению доли лёгкого через месяц 12 августа муж прошёл первый курс химиотерапии: таксакад (паклитаксел) 350 мг и паракт (карбоплатин) 400 мг. Беспокоят показатели крови – одни понизились, а другие повысились. А именно :
перед ХТ: гемоглобин – 141; лейкоциты — 6,2; эритроциты – 4,8; лимфоциты – 37; тромбоциты – 348; сегментоядерные – 57, моноциты – 5; СОЭ – 10.
1 неделя после ХТ: гемоглобин – 133; лейкоциты — 4,5; эритроциты – 4,6; лимфоциты – 48; тромбоциты – 247; сегментоядерные – 45, моноциты – 3; СОЭ – 13.
2 неделя после ХТ: гемоглобин – 140; лейкоциты — 3,9; эритроциты – 4,7; лимфоциты – 53; тромбоциты – 480; сегментоядерные – 38, моноциты – 6; СОЭ – 12.
Повышены лимфоциты и тромбоциты. Что это значит? Допустимы ли уровни (понижены) лейкоцитов и сегментоядерных для 2-го курса ХТ, который назначен на 2 сентября. Каковы предельные уровни по этим показателям крови?
Врач наш ничего не говорит и непонятно, нужно ли что-то предпринять в этом случае или нет, и что именно, может быть какие-то лекарства принимать? Мы не знаем, подскажите, пожалуйста.

Жалобы на данный момент

нет

Прошедшие обследования

После операции пока никаких.

Данные биопсии и гистологии

Умеренно дифференцированная инвазивная немуцинозная аденокарцинома верхней доли левого лёгкого (бронхиолоальвеолярный рак), с периваскулярной инвазией, grade II.

Предшествующее лечение

Произведена 11.07.2016 г. верхняя лобэктомия слева с систематической лимфодиссекцией <br /> Рекомендовано провести 4 курса ХТ: паклитаксел 350 мг и карбоплатин 400 мг.<br />

Гадание по анализам. Часть II / Новости общества Красноярска и Красноярского края / Newslab.Ru

Продолжим разговор об интерпретации результатов развернутого анализа крови.

Помимо показателей, характеризующих состояние эритроцитов, анализ крови дает представление о том, сколько в ней содержится и других форменных элементов — то есть лейкоцитов и тромбоцитов. Последние характеризуют способность крови к нормальному свертыванию. Значимое отклонение от нормы этого показателя в любую сторону — очень настораживающее явление, которое требует обязательной консультации у гематолога. Кстати, появление на коже маленьких подкожных кровоизлияний или даже синяков, никак не связанных с ушибами, — однозначный повод сдать общий анализ крови, а также анализ свертывающей системы крови. Эта же рекомендация дается и тем, у кого долго не останавливается кровь из ссадин и мест уколов, а также людям с частыми носовыми кровотечениями.

Лейкоциты — показатель, которому уделяется больше всего места на бланке развернутого анализа крови. Эти форменные элементы (их иногда называют белыми кровяными тельцами) выполняют очень много функций, поэтому гематологи подсчитывают не только их общее количество, но и процентное соотношение каждой их разновидности. Поговорим об этом подробнее.

Увеличение общего количества лейкоцитов называют лейкоцитозом. Чаще всего это явление связано с каким-либо воспалительным процессом в организме. Основная функция лейкоцитов — борьба с инфекцией, поэтому в ответ на любое «вторжение» чужеродного агента, количество белых клеток в периферической крови резко возрастает. Необычайно высокое (к примеру, до 50 * 109 клеток в литре) или, наоборот, крайне низкое снижение этих клеток — повод для онкологической настороженности, что требует повторной сдачи крови на анализ и консультации у гематолога.

Лейкоциты имеют 6 основных разновидностей, встречающихся у здоровых людей. Самое малочисленные из них — это базофилы и эозинофилы. Эти два вида клеток отвечают за аллергические реакции и иммунный ответ на присутствие в организме паразитов. Если базофилы или эозинофилы повышены — это повод для консультации у врача-аллерголога. Следующая группа лейкоцитов, представленная в лейкоцитарной формуле (процентном соотношении разных видов белых кровяных телец) — это нейтрофилы. Эти клетки называют «первой линией атаки» в борьбе с любой попадающей в организм инфекцией. Нейтрофилы по степени зрелости делят на юные, палочкоядерные и сегментоядерные. Под термином «сдвиг лейкоцитарной формулы влево» подразумевают увеличение количество «молодых» (т.е. юных и палочкоядерных) форм, что говорит об активном иммунном процессе в организме. По аналогии с ситуацией во время войны, когда армия несет большие потери, и требуется постоянный приток новобранцев. В некоторых случаях встречается и «сдвиг лейкоцитарной формулы вправо», а также ситуация, когда возрастает исключительно содержание палочкоядерных форм нейтрофилов. Важно обращать внимание на эти явления и просить врача объяснить их.

Еще одна разновидность лейкоцитов, отмеченная в анализе крови — моноциты. Это крупные клетки, способные к фагоцитозу — то есть поглощению чужеродных частиц. Их содержание в крови, как правило, постоянно, а увеличение процентного соотношения говорит об инфекционном процессе.

Лимфоциты — еще одна разновидность лейкоцитов, также отвечающая за иммунитет. Их количество может варьироваться, и важно различать абсолютное и относительное изменение содержания лейкоцитов в анализе крови. Если речь идет о процентном соотношении, то такие колебания могут быть связаны с другими показателями (например, относительный лейкоцитоз при уменьшении количества нейтрофилов). Если же количество лимфоцитов достоверно повышается или понижается — нужно искать причину этого явления. К примеру, резкое увеличение количества этих клеток, влекущее за собой общее увеличение лейкоцитов — признак хронического лимфолейкоза, онкологического заболевания крови.

Небольшие колебания уровня лимфоцитов могут быть связаны с реакцией организма на бактериальные или вирусные заболевания. Уточнить причины таких изменений может помочь иммунограмма.

Помимо вышеуказанных видов лейкоцитов в анализе крови могут появляться и другие — промиелоциты, метамиелоциты, бластные клетки… Само их наличие в периферическом кровяном русле — безусловная патология, что требует скорейшей консультации у гематолога.

Важно помнить, что на содержание лейкоцитов большое влияние оказывает прием различных препаратов. Часто развернутый анализ крови назначают как раз для того, чтобы оценить побочный эффект от лечения. Поэтому не забудьте рассказать врачу о том, какие лекарства вы принимаете, возможно, это окажется существенным для интерпретации вашего анализа.

Ну, и последний показатель, на который стоит обратить внимание. Это — скорость оседания эритроцитов (СОЭ), которую на старых бланках иногда обозначают как «РОЭ» (реакция оседания эритроцитов). Изменение этой скорости может говорить о многом — и о количестве и свойствах самих эритроцитов, и о среде (то есть плазме крови и других форменных элементах), в которых они оседают. Чаще всего повышение СОЭ — признак инфекции в организме, однако также это явление может быть связано и с онкологическим заболеванием, значительным уменьшением количества эритроцитов (анемией), беременностью у женщин, недостатком белка в организме и многими другими явлениями.

Заключение о результате анализа, разумеется, выносится и на основании жалоб и общего самочувствия больного. Так некоторые физиологические процессы могут объяснить даже значительные отклонения от нормальных показателей крови. Главное, что развернутый анализ крови способен дать представление о состоянии здоровья человека в целом без сложных диагностических обследований. Поэтому — не избегайте возможности подставить палец под иголку лаборанта! В награду за дискомфорт вы получите немало полезных сведений о себе.

Ольга Дарсавелидзе

Новые загадки иммунитета: что происходит, если у переболевших не образовались антитела к коронавирусу

Данные, полученные французскими и шведскими учеными, журналисты «Комсомольской правды» разобрали с исследователем-иммунологом Николаем Крючковым.

Французские вирусологи из Страсбургского и Руанского университетов исследовали образцы крови членов семей, где есть заболевшие Ковидом. И получили поразительные результаты. Что именно выяснили ученые и как это правильно трактовать? 

БОЛЕЗНЬ ОБНАРУЖЕНА, ИММУНИТЕТ — НЕТ

— Французские исследователи решили проверить, как возникает иммунитет у членов семей, которые живут вместе с заболевшими COVID-19 в легкой форме (то есть у контактных лиц), — поясняет эксперт. — В наблюдении участвовало 7 семей, в которых были в общей сложности 9 заболевших и 8 контактных.

Ученые прицельно исследовали не знакомые уже многим антитела, а другой важный компонент иммунной системы — клеточный иммунитет. Его основные «бойцы» — иммунные клетки памяти, или Т-лимфоциты. У добровольцев брали анализ крови в период от 44 до 80 дней после появления симптомов болезни. И оценивали: есть ли в образцах крови соответствующие клетки памяти к новой инфекции, или нет.

Результаты оказались такие:

— У двоих контактных лиц не удалось обнаружить вообще никаких признаков иммунитета — ни Т-лимфоцитов (клеток памяти), ни антител.

— Еще у двоих не появилось никаких симптомов «ковида» (то есть из восьми контактных лиц шесть заболели с признаками болезни, начиная с температуры и заканчивая кашлем).

— У одного из двоих, не имевших симптомов, брали анализ на антитела тремя разными тестами и — анализ на специфические Т-клетки. Не нашли ничего.

— У второго человека без признаков болезни тоже не оказалось никаких антител. Но! Нашлись Т-лимфоциты, иммунные клетки памяти.

Однако это не все поразительные факты. Среди контактных лиц был еще один человек, который заболел, но анализы на антитела и на Т-клетки дали отрицательный результат. То есть организм этого больного как будто вообще не запомнил коронавирус! Во всяком случае, через 44 дня после появления симптомов уже не было никаких признаков иммунитета к «ковиду». У шести человек из восьми со временем появились и антитела, и Т-лимфоциты.

ТРИ НОВЫЕ ЗАГАДКИ КОРОНАВИРУСА

— Это исследование поставило перед нами три новых вопроса, — говорит Николай Крючков.

1. Если человек заболевает, то у него, по идее, должны образоваться и антитела, и Т-лимфоциты, распознающие коронавирус. У одного из участников исследования не обнаружилось антител в положенный срок, однако нашелся другой элемент иммунитета — Т-лимфоциты, или клетки памяти.

2. Еще у одного заболевшего при всех признаках COVID-19 не обнаружилось никаких намеков на иммунитет — ни антител, ни Т-клеток.

3. Наконец, в ходе наблюдения нашелся человек, у которого анализ показал Т-лимфоциты, но при этом не было ни малейших признаков болезни.

НЕ ВСЕ ТАК ГЛАДКО: КАКИЕ ПРЕТЕНЗИИ ЕСТЬ К ИССЛЕДОВАНИЮ

— Во-первых, мы должны понимать, что изучение проведено на очень маленьком количестве участников. В таких случаях результаты исследования не признаются подтверждением гипотезы. Считается, что они позволяют сформулировать, выдвинуть гипотезу, которую еще предстоит проверять в дальнейшем, — говорит Николай Крючков.

Это значит: мы не можем сделать вывод, что вместо антител многие люди обзавелись Т-клеточным иммунитетом. Соответственно, нет никаких доказательств, что иммунная прослойка в обществе намного больше, чем показывают анализы на антитела, подчеркивает эксперт.

Второй важный момент. Отсутствие Т-клеток у одного из переболевших и, наоборот, их обнаружение у не болевшего человека, может быть не признаком «коварности» или новой загадкой коронавируса. Не исключено, что это объясняется неточностью теста. Поскольку, в отличие от тест-систем для обнаружения антител, наличие Т-лимфоцитов исследуется очень сложным методом для научных исследований, который не прошел достаточную валидацию для применения в рутинной клинической практике (упрощенно говоря, проверки точности. — Ред.).

ВЫВОДЫ: ХОРОШАЯ И ПЛОХАЯ НОВОСТЬ

— Подчеркну еще раз: в данном случае мы говорим именно о гипотезах, которые еще предстоит подтвердить в масштабных исследованиях, — отмечает Николай Крючков. Учитывая это, мы можем предполагать:

— Похоже, есть группа людей, которые столкнулись с вирусом, не наработали достаточного количества антител (анализ «не видит» их), но при этом получили Т-клеточный иммунитет. Судя по данному исследованию, таких людей относительно немного — максимум 20% от всех переболевших.

— У части людей, переболевших в легкой форме, организм, возможно, вообще «не замечает» новой инфекции. У них не возникает никаких элементов иммунитета, и есть все шансы заболеть повторно. Если только в этой части исследования не были получены ложные результаты из-за неточности теста на Т-лимфоциты к новому коронавирусу.

КСТАТИ

Можно ли по желанию протестироваться на Т-клетки?

Это сложный дорогостоящий метод, который применяется только в научно-исследовательских целях. То есть вы не сможете сделать его в обычной медицинской лаборатории.

В ТЕМУ

Что выяснили шведы

В Интернете сейчас широко обсуждается еще одно исследование, где упоминаются «ковид» и Т-клетки. Это шведская научная работа.

— Николай, говорят, в новом шведском исследовании доказано, что у большого количества людей есть иммунные Т-клетки к новому коронавирусу.

— На самом деле в этой научной работе речь о другом. Здесь ученые исследовали виды Т-клеток у разных групп людей. Изучались иммунные клетки, способные реагировать на разные фрагменты коронавирусов в целом. И основной вывод касается кросс-реактивности (перекрестного иммунитета). То есть подтверждается, что у людей, перенесших сезонные коронавирусы (традиционные простуды), появляются иммунные Т-клетки, реагирующие на сходные участки сезонных коронавирусов и SARS-CoV-2. При этом по-прежнему нет никаких доказательств, что такой перекрестный иммунитет защищает от нынешней инфекции. Возможно, он позволяет тем, кто простужался из-за сезонных коронавирусов, переносить новую инфекцию в более легкой форме. Но это пока лишь гипотеза.

ВОПРОС-РЕБРОМ

Сколько же людей на самом деле переболело коронавирусом?

— Некоторые эксперты говорят о том, что вывод по анализам на антитела — около 20% по статистике в Москве — занижен. На самом деле нужно увеличивать эту цифру едва ли не в 2-3 раза. В том числе потому, что у многих не появились антитела, зато есть Т-клеточный иммунитет. Вы согласны?

— Увы, как исследователь и иммунолог не могу поддержать таких оптимистичных выводов. Скорее, научные данные сейчас говорят о том, что объем иммунной прослойки на уровне 20% не занижен, а преувеличен. Причина в дизайне исследования. Если говорить упрощенно, то тестироваться на антитела в подавляющем большинстве случаев идут люди, у которых были какие-то симптомы, контакты, то есть те или иные основания подозревать болезнь. Естественно, среди таких процент антител будет ощутимо выше, чем если бы выборка была действительно репрезентативной, то есть сформированной объективно. При этом практика показывает, что среди людей, которые уверены, что не переболели, очень высокая частота отказа проходить тестирование на антитела.

Что касается большого вклада Т-клеточного иммунитета, то имеющиеся на сегодня исследования как раз говорят о том, что процент людей без антител, но с Т-клетками к SARS-COV-2 очень невелик, максимум 20% от всех переболевших. Точно оценить это значение пока еще сложно.

Словом, думаю, до высокой иммунной прослойки нам еще далеко. Впрочем, коронавирус преподносит немало сюрпризов. Осенью увидим, чьи предположения окажутся ближе к истине.

Костный мозг – место, в котором начинается кроветворение

В костном мозге вырастают все клетки крови.

Костный мозг (не путать со спинным мозгом [спинной мозг‎], который является частью центральной нервной системы [ЦНС‎]) – это губчатая ткань с очень активным кровоснабжением. Она заполняет полости внутри многих костей (например, внутри позвонков, таза, бедренных костей, рёбер, лопаток и ключиц).

Все клетки крови, то есть эритроциты и лейкоциты, а также тромбоциты вырастают там из единых клеток предшественников. Это так называемые гемопоэтические стволовые клетки‎, или более понятно стволовые клетки‎ крови. Уже в самой ранней стадии развития кровяные клетки делятся на клетки миелоидного ряда и клетки лимфоидного ряда:

  • Из стволовых клеток миелоидного ряда после нескольких промежуточных этапов развития вырастают эритроциты, тромбоциты, а также часть белых клеток крови (гранулоциты, моноциты).
  • Из стволовых клеток лимфоидного ряда вырастают лимфоциты, то есть ещё одна подгруппа белых клеток крови.

Каждая стволовая клетка способна давать несколько миллионов клеток-потомков. В костном мозге созревают различные клетки крови. И как только они полностью дозревают, то есть становятся полностью рабочими клетками, они уходят в кровеносную систему. Исключение составляют лишь лимфоциты. Часть из них созревает в тканях лимфатической системы организма (лимфатические узлы‎, селезёнка, миндалины, вилочковая железа‎ и слизистая оболочка кишечника), где они становятся полностью рабочими клетками.

Время жизни у зрелых клеток крови относительно короткое. Тромбоциты и лейкоциты живут только от восьми до двенадцати дней, хотя эритроциты живут до 120 дней. Поэтому клетки крови расходуются в организме в огромном количестве. Каждую секунду погибает более двух миллионов клеток, а в день — несколько миддиардов.

Поэтому костный мозг постоянно должен производить новые клетки на смену разрушенным, чтобы кровь действительно могла выполнять свои жизненно важные функции. Эта система настолько совершенно работает в здоровом организме, что производится ровно столько новых клеток, сколько разрушилось. Определённые блокирующие факторы мешают „перепроизводству“ клеток.

Если работа кроветворения нарушается, например, когда человек заболел лейкоз‎ом, то это становится видно по результатам исследования костного мозга.

Отношение нейтрофилов к лимфоцитам, соотношение тромбоцитов к лимфоцитам и корреляция эозинофилов с оценкой тяжести компьютерной томографии высокого разрешения у пациентов с COVID-19

Цитата: Man MA, Rajnoveanu RM, Motoc NS, Bondor CI, Chis А.Ф., Лесан А. и др. (2021) Соотношение нейтрофилов и лимфоцитов, соотношение тромбоцитов и лимфоцитов и корреляция эозинофилов с оценкой тяжести компьютерной томографии высокого разрешения у пациентов с COVID-19. PLoS ONE 16 (6): e0252599. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0252599

Редактор: Сарман Сингх, Всеиндийский институт медицинских наук — Бхопал, ИНДИЯ

Поступила: 7 сентября 2020 г .; Принята к печати: 23 марта 2021 г .; Опубликовано: 28 июня 2021 г.

Авторские права: © 2021 Man et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его вспомогательной информации.

Финансирование: Авторы не получали специального финансирования на эту работу.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Сокращения: WBC, Лейкоциты; NLR, соотношение нейтрофилов и лимфоцитов; PLR, соотношение тромбоцитов и лимфоцитов; CRP, С-реактивный белок; LYM, лимфоцит; NEU, Нейтрофилы; EO, Эозинофилы; ПКТ, прокальцитонин

Введение

Коронавирусная болезнь 2019 (COVID-19) — быстро прогрессирующее и иногда смертельное инфекционное заболевание, вызываемое тяжелым острым респираторным синдромом коронавирусом 2 (SARS-CoV-2) [1, 2].Впервые описанный в Китае (город Ухань, провинция Хубэй) в конце 2019 года, в марте 2020 года Всемирная организация здравоохранения объявила пандемию [1].

Инфекционные заболевания связаны с воспалением, и существующие данные подтверждают его важную роль в прогрессировании различных вирусных пневмоний, включая COVID-19. Клеточное разрушение из-за вирусной репликации SARS-COV2 приводит к цитокинам и хемокинам из активированных макрофагов. Поэтому они активируют иммунные реакции, что приводит к цитокиновым бурям и обострениям.Тяжесть воспалительного ответа определяет адаптивный иммунный ответ, приводящий к дисбалансу иммунного ответа. Прокальцитонин (ПКТ), сывороточный ферритин, скорость оседания эритроцитов (СОЭ), С-реактивный белок (СРБ) и интерлейкин-6 (ИЛ-6) связаны с высоким риском тяжелой инфекции COVID19 [3–5]. Циркулирующие биомаркеры, которые могут предложить информацию о воспалении и иммунном статусе, потенциально полезны для диагностики прогноза пациентов с COVID-19. Отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) и отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) являются индикаторами систематической воспалительной реакции [6].Они были широко исследованы при нескольких других состояниях, таких как злокачественные новообразования (включая гематологические злокачественные новообразования), респираторные, желудочно-кишечные, сердечно-сосудистые (острый коронарный синдром, внутримозговое кровоизлияние) или системные заболевания. Более высокие значения были связаны с более тяжелыми формами заболевания с наихудшим прогнозом [7–9].

Поскольку они являются частью рутинно оцениваемого анализа крови, они недороги, легко поддаются измерению и широко доступны; они также были оценены у пациентов с COVID-19.Более высокие значения, по-видимому, связаны с более тяжелыми формами заболевания и более частой госпитализацией в реанимацию. Хотя было предложено несколько преимуществ, до сих пор нет порогового значения, по которому можно было бы заподозрить тяжелую форму заболевания [10]. Эозинофилы являются мощными провоспалительными клетками, и недавние исследования на мышах подчеркнули тот факт, что они играют плейотропную роль, поскольку они участвуют в защитном иммунитете, включая противовирусные ответы и формируют различные физиологические ответы) [11, 12].Их уровень в периферической крови резко снизился, иногда достигая нуля у пациентов с пневмонией, связанной с COVID-19, по сравнению с другими типами пневмонии. В сочетании с NLR они имеют более высокую прогностическую ценность и могут помочь в диагностике COVID-19 и стратификации риска, поскольку они, как правило, уменьшаются с самого начала [13]. Компьютерная томография грудной клетки играет важную роль в диагностике и лечении пациентов с COVID-19. Это может помочь в исследованиях пациентов, предлагая альтернативные диагнозы и оценивая степень заболевания, прогнозируя ухудшение или улучшение [14, 15].

В предполагаемом клиническом контексте КТ грудной клетки может иметь даже более высокую диагностическую точность, чем одна ОТ-ПЦР. Низкая вирусная нагрузка может дать ложноотрицательный результат, в то время как КТ грудной клетки выявила подозрительные отклонения даже у бессимптомных пациентов [16–18]. У некоторых из этих пациентов изначально может быть нормальный внешний вид при КТ, а позже появляются поражения. COVID-19 — инфекционное заболевание со значительным системным воспалением. Есть некоторые заметные гематологические изменения, такие как лейкопения, лимфопения, эозинопения, повышенный СРБ, СОЭ.Некоторые изменения специфичны для инфекции SARS-COV 2, такие как повышенный уровень D-димеров, высокий уровень ферритина и высокий уровень ЛДГ [1–10]. COVID-19 более заразен, чем сезонный грипп, и определенные группы населения (пожилые люди и люди с сопутствующими заболеваниями, особенно сердечно-сосудистыми заболеваниями) имеют более высокий риск смерти от COVID-19.

Тем не менее, даже у молодых людей без сопутствующих заболеваний могут развиться тяжелые и иногда летальные осложнения, такие как фульминантный миокардит или диссеминированная внутрисосудистая коагулопатия.SARS-CoV-2 имеет тенденцию поражать ткани, экспрессирующие высокие уровни ACE2, включая легкие, сердце и желудочно-кишечный тракт. Поиск клинических и лабораторных тестов, которые могут указать на возможный неблагоприятный исход, является важной задачей.

Целью данной статьи было оценить корреляцию между воспалительными маркерами, такими как отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) и эозинофилы (EO), с тяжестью поражений CT у пациентов. с COVID-19. Вторая цель заключалась в поиске статистически значимого порогового значения для NLR и PLR, которое могло бы указывать на COVID-19.Также оценивалась корреляция как NLR, так и PLR с уже установленными воспалительными маркерами, такими как CRP, ESR, и маркерами, специфичными для COVID-19 (ферритин, D-димеры и эозинофилы).

Материал и методы

Настоящая статья представляет собой перекрестное исследование, которое проводилось в больнице третичной пульмонологии в крупнейшем городе западной части Румынии, больнице первой линии в борьбе с COVID-19.

Исследуемая популяция

В исследование были включены все пациенты с подтвержденной инфекцией SARS-COV 2, последовательно госпитализированные в период с 27 марта 2020 г. по 30 июня 2020 г.Диагностика COVID-19 была подтверждена с помощью анализа полимеразной цепной реакции с обратной транскриптазой (ОТ-ПЦР) в реальном времени для тестирования образцов мазков из носа и глотки в соответствии с рекомендациями ВОЗ. В Румынии госпитализация была обязательной для всех пациентов с диагнозом COVID-19, независимо от клинической тяжести заболевания. Следовательно, пациенты протекали бессимптомно, имели легкую, среднюю или тяжелую форму заболевания. Для сравнения была включена здоровая контрольная группа того же возраста. Критерии включения: все госпитализированные пациенты старше 18 лет с подтвержденной инфекцией COVID-19.Критерии исключения: пациенты с подтвержденным COVID-19 и другими сопутствующими заболеваниями, такими как рак, гематологические заболевания, тяжелые сердечные заболевания (сердечная недостаточность III и IV по NYHA, недавно перенесенный инфаркт миокарда за последние три месяца, нестабильная аритмия), заболевание печени, системные заболевания и легочный фиброз. Для сравнения было взято такое же количество здоровых людей того же возраста. Контрольная группа прошла клиническое обследование и сдала анализы крови.

Дизайн исследования

Демографические, клинические, лабораторные данные и данные о лечении были взяты у пациентов при поступлении и извлечены из электронных медицинских карт.Лабораторные тесты были собраны у всех пациентов при поступлении в больницу (до любого вмешательства) и записаны. Отношение NLR рассчитывали как абсолютное количество нейтрофилов, деленное на общее количество лимфоцитов. PLR определяли как абсолютное количество тромбоцитов, деленное на абсолютное количество лимфоцитов. Исследования крови включали измерение полного количества клеток крови и дифференциальных значений. Пациентам с COVID-19 проводились биохимические тесты сыворотки, скорость оседания эритроцитов, С-реактивный белок, прокальцитонин, D-димеры и сывороточный ферритин.Контрольная группа имела полный подсчет кровяных телец и дифференциальные значения, биохимические тесты сыворотки, скорость оседания эритроцитов и С-реактивный белок. Все лабораторные исследования проводились в больничной лаборатории по стандартным процедурам. Лабораторные контрольные значения лейкоцитов, нейтрофилов, лимфоцитов, эозинофилов составляли 4,2–10, 1,8–7,3, 1,5–4 и 0,05–0,35 * 103 / мкл соответственно. Для ферритина было 30-220 мкг / л, а D-димеры считались положительными, если они были выше 500 нг / мл FEU (25-5-5000 нг / мл FEU).Для прокальцитонина значение выше 0,5 нг / мл считалось признаком бактериальной инфекции. Всем пациентам в радиологическом отделении больницы была проведена компьютерная томография высокого разрешения (КТВР) грудной клетки, а затем изображения были просмотрены радиологом и пульмонологом (одни и те же люди на протяжении всего исследования). Исследование было одобрено Комитетом по этике больниц №202 / 21.03.2020. Все пациенты старше 18 лет дали письменное и устное информированное согласие. Устное согласие было дано пациентами в присутствии одного врача и одной медсестры после полного понимания каждой процедуры.Впоследствии письменное согласие было подписано и отправлено врачам по электронной почте.

Типичные результаты визуализации у пациентов с COVID-19 включают помутнение матового стекла (GGO) с периферическим и субплевральным распределением, обычно с поражением нижних долей. Все поражения были проанализированы на основе участков и размеров. Размер поражения описывался как маленький (диаметр <1 см), средний (диаметр от 1 до <3 см) или большой (диаметр ≥ 3 см). КТ-изображения также были проанализированы на предмет периферической или центральной локализации, субплеврального, матового стекла (GGO) или консолидации, признака ореола матового стекла вокруг твердого узелка, расширения питающей легочной артерии, воздушной бронхограммы, утолщения интерстициального пространства и других аномалий. (плевральный выпот, кавитация, лимфаденопатия и др.). Поражение считалось периферическим, если оно располагалось на одной трети внешней части легкого и в центре остальных участков. Подающую легочную артерию в области поражения сравнивали с питающей легочной артерией области поражения с другими легочными артериями в том же или подобном нормальном сегменте. Принимая во внимание области GGO или размер поражений, мы разделили пациентов на три степени тяжести: 1 или легкая степень тяжести менее трех областей с максимальным диаметром 3 см или ≥ 3 см, 2. ≤ 3 области GGO или ≤ 3 см максимальный диаметр. , или множественные участки легкого GGO, связанные с тенденцией к консолидации легкого (<50% паренхимы легкого) - умеренная степень тяжести и 3 - диффузный GGO или консолидация легкого (> 50% паренхимы легкого) с признаками искажения архитектуры легкого — высокая степень тяжести.Приведенная выше терминология КТ была описана с использованием международного стандарта, определенного Глоссарием Общества Флейшнера.

Статистический анализ

Выполнялось с помощью приложения IBM SPSS STATISTICS 25.0. Медиана (25-й процентиль; 75-й процентиль) рассчитывалась для количественных переменных с ненормальным распределением; Среднее арифметическое стандартное отклонение рассчитывалось для количественных переменных с нормальным распределением. Нормальное распределение проверялось с помощью критерия Колмогорова-Смирнова.Сравнение двух средних значений проводилось с использованием t-критерия для независимых выборок с равными или неравными вариациями в зависимости от результата теста Левена. Частоты сравнивали с тестом хи-квадрат. Коэффициент корреляции Пирсона вычислялся, если переменные были линейными и с коэффициентом корреляции Спирмена. Была рассчитана многомерная линейная регрессия, введите метод со значимыми независимыми переменными из одномерного анализа для каждого изучаемого параметра, взятого в качестве зависимой переменной.Дни госпитализации были проанализированы как временная переменная с регрессией Кокса «один минус выживаемость» в однофакторном и многомерном анализе, где событием считалось выздоровление пациента, а не перевод в отделение интенсивной терапии или смерть. Сообщалось о соотношении рисков (HR) и 95% доверительном интервале (CI). Когда мы анализировали качественную переменную как зависимую, мы использовали логистическую регрессию. Все значимые переменные из одномерного анализа были введены во введенную модель как независимые переменные.Мы сообщили о соотношении шансов (ОШ) с 95% доверительным интервалом.

Когда мы хотели найти лучший порог для различения случаев и контролей / различных значений оценки степени тяжести CT или NLR или PLR меньше / выше медианы, использовался анализ кривой ROC (рабочие характеристики приемника). Была указана площадь под кривой ROC (AUC). AUC сравнивается с 50% площади квадрата и является статистически значимым, если рассматриваемый параметр имеет право различать. Чем выше кривая горных пород, тем лучше мы получаем параметр дискриминации.Пороговое значение учитывалось, когда индекс Юдена был максимальным, то есть чувствительность (Se) плюс специфичность (Sp). Значение p <0,05 было взято для обозначения статистической значимости. Комитет по этике больницы одобрил исследование.

Результаты и обсуждение

В настоящем исследовании мы проанализировали 149 пациентов с COVID-19 и 149 здоровых людей того же возраста. Исходные характеристики, клинические показатели и показатели крови пациентов с инфекцией SARS-COV2 представлены в таблице 1.

Средний возраст пациентов с COVID-19 и контрольной группы составлял 46 лет. Большинство наших пациентов были некурящими. Среди 149 пациентов с COVID-19, которые прошли плановые исследования крови при поступлении, у большинства из них есть отклонения в системе периферической крови (таблица 2).

Пациенты с COVID-19 имели более низкое количество лейкоцитов (5,95 против 6,42, p = 0,437), но не значительно, статистически более низкое количество лимфоцитов (1,56 против 2,04 × 109 / л; p <0,001) и статистически более низкое количество эозинофилов. (0.08 против 0,14 = 4 × 109 / л; р <0,001) по сравнению с контрольной группой. Нейтрофилы (4,01 против 3,97, p = 0,027), NLR (2,56 против 2,11, p = 0,004), PLR (151,85 против 125,84, p <0,001), CRP (3,2 против 2,85, p <0,001) и СОЭ (12 против 10, p <0,001) были, как и ожидалось, значительно выше в исследуемой группе по сравнению со здоровыми субъектами (см. Таблицу 2). Когда воспалительные маркеры взяты отдельно, NLR имеет лучший индекс Юдена 2,90, чувствительность = 0,41, специфичность = 0,89, AUC = 0,624, p = 0,001, PLR имеет лучший индекс Юдена для 186, чувствительность = 0.36, специфичность = 0,92, AUC = 0,648, p <0,001, в то время как эозинофилы имеют лучший индекс Юдена 1,05, чувствительность = 0,92, специфичность = 0,49, AUC = 0,740, p <0,001. Eo # лучший индекс Юдена для 0,09, чувствительность = 0,82, специфичность = 0,58, AUC = 0,719, p <0,001. Средняя продолжительность пребывания в больнице составляла 20 дней, максимум - 35 дней. В многофакторном анализе выживаемости по Коксу «один минус» более длительная госпитализация была связана с высоким весом HR = 0,982, 95% ДИ (0,967, 0,997), p = 0,016 и более тяжелым. форма болезни; низкий уровень нейтрофилов HR = 1.026 95% ДИ (1,011, 1,042), p = 0,001. Из 149 102 выполнялась КТ грудной клетки; у остальных был только рентген грудной клетки. У большинства пациентов были поражения КТ, соответствующие 2 баллам; у четырех пациентов была нормальная компьютерная томография, и у 14 пациентов была оценка степени тяжести 3 с признаками искажения архитектуры легких. Оценка степени тяжести СТ была меньше у курильщиков 1 (1, 1), чем у некурящих 2 (2,2), p <0,001. Более высокий балл был связан с более низкими значениями лимфоцитов (r = -0,291, p = 0,009) и более высокими значениями СОЭ (r = 0.321, p = 0,005), CRP (r = 0,453, p <0,001), ферритин (r = 0,491, p <0,001) и LDH (r = 0,554, p <0,001), другими словами, с важным воспалительным статусом .

Среди пациентов с COVID-19 34% (46 пациентов) протекали полностью бессимптомно. Бессимптомными пациентами были особенно женщины (31 (67,4%) против 37 (42,5%), p = 0,006, с низким весом (p = 0,035) и без других сопутствующих заболеваний, таких как диабет (p = 0,015), сердечно-сосудистые заболевания (p = 0,047), они имеют более низкий балл по шкале КТ — 1 по сравнению с 2 баллами у пациентов с симптомами (p = 0.004) и более низкие значения для ферритина, СРБ, прокальцитонина и СОЭ, таблица 3).

В многомерном анализе (логистическая регрессия) со значимыми переменными из одномерного анализа в качестве независимых переменных и с симптоматической переменной в качестве зависимой переменной OR = 3,63, 95% ДИ (1,38; 9,50), p = 0,009 и ниже. уровень лейкоцитов OR = 0,794, 95% ДИ (0,64; 0,99), p = 0,037 оставался значимым. И NLR, и PLR коррелировали с тяжестью положительного результата КТ-сканирования грудной клетки (Таблица 4).Когда значение NLR ниже 5,04, оценка CT ниже 3 с вероятностью 94%, а когда значение NLR выше 5,04, вероятность изменений CT составляет только 50%. Для эозинофилов значение 0,35% соответствует степени тяжести КТ грудной клетки 2 (Se = 0,88, Sp = 0,43, AUC = 0,661, 95% ДИ (0,544; 0,779), p = 0,021. Отрицательная корреляция NLR наблюдалась с эозинофилами. (Таблица 4) и с ИМТ.

Анализируя статус курения пациентов, было выявлено статистически значимое различие в NLR и PLR.NLR имел значение 2,15 (1,61; 3,53) среди некурящих, 3,14 (2,58; 4,16) среди бывших курильщиков и 2,41 (1,82; 3,17) среди курильщиков (p = 0,046). PLR составил 151,85 (115,29; 204,9) среди никогда не куривших COVID-19, 170,82 (131,21; 236,4) у бывших курильщиков и 128,33 (95,58; 181,92) у активных курильщиков. PLR также статистически значимо различалась (p = 0,003) у пациентов с предыдущим лечением антибиотиками 229,68 (175,28; 292,73) по сравнению с пациентами без лечения 146,31 (107,26; 192,24).

Оптимальные пороговые значения, рассчитанные с помощью анализа ROC, и площади под кривой (AUC) возраста, NLR и PLR также были оценены.Возраст, начиная с которого NLR превышает медианное значение 2,56, составляет 53 года (AUC = 0,690, 95% ДИ (0,603–0,777), p <0,001, Se = 51%, Sp = 86%), а для PLR - 151,85 при 46,5 лет (AUC = 0,687, 95% ДИ (0,600–0,773), p <0,001, Se = 63%, Sp = 68).

Как и ожидалось, в нашем исследовании воспаление было важным для пациентов с COVID-19, и наряду с другими воспалительными маркерами, NLR и PLR имели значительно более высокие значения у этих пациентов. В нашем исследовании NLR = 2,90 и PLR = 186 имеют хорошую специфичность (0.89, p = 0,001, соответственно 0,92, p <0,001) у пациентов с инфекцией SARS-COV2. Если при других воспалительных заболеваниях (ХОБЛ, апноэ во сне, инфаркте миокарда) PLR не имеет сильной корреляции с другими воспалительными маркерами, у пациентов с COVID-19 корреляция даже сильнее, чем при NLR, что свидетельствует о важности нарушений коагуляции.

Поскольку пневмония при COVID-19 является вторичной по отношению к воспалительным процессам, мы попытались найти корреляцию между маркерами воспаления и тяжестью изменений КТ.В нашем исследовании более значимые изменения КТ коррелируют с NLR, PLR и эозинофилами. Несколько исследований продемонстрировали наличие изменений КТ у бессимптомных пациентов [19]. Цель этого исследования — оценить корреляцию между маркерами воспалительного статуса (отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), отношение тромбоцитов к лимфоцитам (PLR), эозинофилы (EO), ферритин, D-димеры, прокальцитонин) с тяжестью КТ поражений у пациентов с COVID-19. 27% (41) наших пациентов имели сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), особенно гипертонию.Сердечно-сосудистые заболевания — хорошо известный фактор риска, и очень немногие из них ранее лечились ингибиторами ACR.

Вначале, когда пациенты обычно испытывают неспецифические симптомы, анализы периферической крови (лейкоциты, лимфоциты, тромбоциты) могут быть в пределах нормы или немного снижены. Лимфоцитопения, по-видимому, является наиболее частым проявлением, поскольку она проявляется до 83,2% пациентов, тогда как только 33,7% страдали лейкопенией [20]. Эозинофилы с самого начала имеют тенденцию иметь меньшие значения.Когда системные воспалительные маркеры достигают критических значений («цитокиновый шторм»), становится очевидной значительная лимфопения, а эозинопения усугубляется [21, 22].

В настоящем исследовании пациенты с COVID-19 имели клинически значимые более низкие значения лейкоцитов, лимфоцитов, эозинофилов, СРБ и СОЭ по сравнению с контрольной группой. Значение эозинофилов 0,09 * 103 мкг / мл, по-видимому, указывает на инфекцию SARS-COV2 (Se = 82%, Sp = 58%, AUC = 0,719, p <0,001).

Се и его коллеги сообщили об отсечении эозинофилов, равном 0.15 с AUC 0,74. Разница может быть связана с отбором пациентов, поскольку в их исследования были включены более тяжелые пациенты (в Румынии была обязательна госпитализация бессимптомных пациентов). NLR и PLR имели более высокие значения в группе COVID-19 по сравнению с контролем (2,56 против 2,11, p = 0,004, соответственно 151,85 против 125,84, p <0,001). Для NLR найденное пороговое значение составило 2,90 с Se = 41%, Sp = 89%, AUC = 0,624, p = 0,001. PLR составлял 186 с Se = 36%, Sp = 92%, AUC = 0,648, p <0,001. Как и ожидалось, NLR и PLR были выше среди бывших и нынешних курильщиков, чем среди никогда не куривших.Большинство наших пациентов никогда не курили 101 (57,8%). NLR и PLR также коррелировали с возрастом и уже установленными воспалительными маркерами, такими как СОЭ, СРБ, ферритин, прокальцитонин и d-димеры.

Зарегистрированные пороговые значения составляли 3,3 и 180 для NLR и PLR, соответственно. Наивысшие значения Sp и Se составили 63,6% и 88%, 44% и 77% для NLR и PLR соответственно, как и у нас.

CRP и ESR были повышены и положительно коррелировали с NLR и PLR. D-димеры имели значение = 277 мкг / мл, а ферритин — 191.4 нг / мл. Оба они положительно коррелировали с PLR и NLR. Найденные данные аналогичны имеющимся в литературе [23].

Гуан и его коллеги сообщили, что у не выживших, по сравнению с выжившими, чаще наблюдались высокие значения ЛДГ, повышенный уровень прокальцитонина (OR = 4,76; 95% CI: 2,74-8,29, I2 = 34%) и высокий уровень ферритина и D. -димеры [24, 25]. Нейтрофилия и эозинофилия присутствуют почти всегда и, как правило, связаны с худшим прогнозом. Это может свидетельствовать о том, что, по мнению Сан и его коллег [26], нейтрофилы и эозинофилы вносят вклад в высвобождение цитокинов.Более критично изменение этого параметра, чем само точное значение.

Интересно, что PLR у пациентов с COVID-19 лучше коррелирует с классическим воспалением, чем при других заболеваниях. Это могло быть следствием изменений коагуляции, которые появляются при COVID-19 [22, 26, 27]. Клетки периферической крови, в частности эозинофилы, по-видимому, помогают предсказать тяжелое заболевание, поскольку они имеют тенденцию накапливаться в инфицированных тканях, чтобы «бороться» с вирусом. Это приводит к снижению показателей в периферической крови.Все пациенты с COVID-19, независимо от степени тяжести, имели низкие значения эозинофилов в периферической крови. У пациентов, поступивших в отделения интенсивной терапии, сроки восстановления эозинофилов были больше. У этих пациентов количество эозинофилов постепенно увеличивалось после седьмого дня приема. Также стоит упомянуть, что задержка восстановления эозинофилов была связана с повышенным риском тяжелого исхода COVID-19 после корректировки по возрасту (отношение шансов 2,291). Поэтому мы должны учитывать тот факт, что стойкое низкое количество эозинофилов может быть зловещим признаком тяжелого заболевания.В большей степени, чем сами точечные значения, динамическое наблюдение за рутинными параметрами крови, по-видимому, имеет важное значение для прогнозирования прогрессирования заболевания и раннего предупреждения изменений клинического типа [28].

По сравнению с другими дифференциальными параметрами крови при COVID-19 эозинофилы и базофилы пациентов имеют чрезвычайно низкие значения. У них показатели даже ниже, чем у обычных инфекций. Сосредоточившись на эозинопении, Ду и его коллеги обнаружили ее почти у каждого пациента, умершего от COVID-19 [29, 30].Эозинопения также чаще встречается у положительных пациентов с COVID-19 по сравнению с отрицательными пациентами с COVID-19 (78,8% против 35,8%) [24, 30, 31]. Zhaoand коллеги предположили, что эозинопения может быть надежным фактором для диагностики в сочетании с лимфопенией [2, 31]. В настоящем исследовании использовались абсолютные подсчеты, и у положительных пациентов с COVID-19 среднее количество эозинофилов составляло 0,02 × 109 / л, в то время как в группе с отрицательным COVID-19 эозинофилы составляли 0,05 × 109 / л. Хотя сообщалось об эозинопении и базофилии, окончательный вывод сделать с помощью современного оборудования сложно из-за недостаточной чувствительности к небольшим концентрациям этих клеток.Почему эти параметры имеют тенденцию ниже нормальных значений, требует дальнейшего изучения [30–32]. Среди ограничений исследования мы должны выделить отсутствие стратификации заболевания (клиническая оценка тяжести не проводилась), дизайна исследования и размера выборки. Тем не менее, поскольку информации по этой теме мало, мы сочли это хорошей отправной точкой для будущих клинических испытаний.

Новое исследование предполагает решающую роль лимфоцитов в бессимптомной инфекции COVID-19 — ScienceDaily

COVID-19 остается упорно противоречивым.Более миллиона человек умерли и 35 миллионам был поставлен диагноз, но большая часть людей, инфицированных коронавирусом — около 45%, по последним оценкам, — не проявляют никаких симптомов.

Ретроспективное исследование 52 пациентов с COVID-19, опубликованное на этой неделе в журнале открытого доступа mSphere Американского общества микробиологии, может помочь исследователям лучше понять, почему не у всех проявляются симптомы болезни. Авторы исследования обнаружили, что у бессимптомных пациентов вирусная нагрузка сопоставима с таковой у пациентов с симптомами, но у бессимптомных пациентов наблюдались более высокие уровни лимфоцитов (тип лейкоцитов, ответственных за иммунные ответы), они быстрее выводили вирусные частицы и имели более низкий риск длительного воздействия. срочные осложнения.Дальнейшие исследования показали, что взаимодействие между вирусом и иммунной системой, вероятно, сыграло роль в этом процессе.

«Наши результаты показали, что лимфоциты, особенно Т-клетки, играют важную роль в контроле распространения вируса», — сказал вирусолог Ючэнь Ся, доктор философии из Школы фундаментальных медицинских наук Уханьского университета в Китае, который работал над новым исследованием.

Широкий спектр симптомов COVID-19 хорошо задокументирован. С другой стороны, бессимптомные носители часто остаются невыявленными, но все же могут распространять вирус и передавать его другим.По словам Ся, понимание того, почему одни пациенты болеют, а другие нет, является одной из самых важных задач в сдерживании пандемии. «Они могут вызвать больший риск передачи вируса, чем пациенты с симптомами, что представляет собой серьезную проблему для борьбы с инфекцией».

Ся и его коллеги изучили мазки из горла и образцы крови, взятые у пациентов в больнице Жэньминь Уханьского университета, в том числе 27 пациентов, которые были госпитализированы с осложнениями, связанными с COVID-19, и 25 бессимптомных пациентов, которые были госпитализированы по другим причинам, но дали положительный результат. Вирус SARS-CoV-2 по прибытии.Исследователи использовали мазки из горла для оценки вирусной нагрузки, а на образцах крови они провели тесты для измерения иммуноглобинов, цитокинов и иммунных клеток.

Хотя обе группы пациентов имели сопоставимую вирусную нагрузку, у бессимптомных пациентов наблюдалось статистически значимое увеличение количества CD4 + клеток, лейкоцитов, которые борются с инфекцией, по сравнению с пациентами с симптомами. Как и предыдущие исследования, новый анализ также показал, что у пациентов с симптомами нарушения функции печени выше, чем у бессимптомных пациентов.Однако, в отличие от других работ, новое исследование не обнаружило значительных различий в уровнях цитокинов между двумя группами.

Группа

Ся недавно начала сотрудничать с учеными из Германии в более крупном последующем исследовании, анализируя образцы крови более 100 пациентов с тяжелыми симптомами COVID-19 и 30 пациентов с легкими симптомами. Они также планируют провести исследования на животных, чтобы лучше понять роль Т-клеток в выделении вирусов.

Ся сказал, что он надеется, что это исследование привлечет внимание к важности включения передачи от бессимптомных людей в широкомасштабные усилия по сдерживанию пандемии.«Для борьбы с COVID-19 могут потребоваться дополнительные меры общественного здравоохранения и более широкий спектр тестов», — сказал он.

История Источник:

Материалы предоставлены Американским обществом микробиологии . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Количество нейтрофилов и лимфоцитов связано с различными иммунопатологическими механизмами системной красной волчанки.

Введение.

СКВ — хроническое воспалительное аутоиммунное заболевание, характеризующееся поражением нескольких систем органов, включая кожу, суставы, почки и нервную систему.Хотя этиология заболевания до конца не изучена, нейтрофилы стали ключевыми эффекторными клетками в патогенезе СКВ. Первые наблюдения в 1940-х годах описали нейтрофилы костного мозга, поглощающие большое количество покрытых антителами ядерных обломков (иммунных комплексов; IC) у пациентов с СКВ, позже названных «клеткой красной волчанки (LE)» 1. вносят свой вклад в патогенез СКВ за счет индукции внеклеточных ловушек нейтрофилов (NET), процесса, в котором ядерные и цитозольные остатки вытесняются из умирающих нейтрофилов.2 Считается, что при СКВ НЕТ индуцируются циркулирующими ИЦ3 или гранулоцитами низкой плотности (ЛДГ), субпопуляцией нейтрофилов, обогащенной у пациентов с СКВ, которая может спонтанно подвергаться образованию НЕТ.4 После высвобождения НЕТи обнажают ключевые внутриклеточные аутоантигены, включая гистоны и ДНК, а также индуцируют продукцию интерферона I типа (IFN) посредством активации TLR9 и cGAS.5 6 Подчеркивая их важный вклад в патогенез СКВ, ингибирование образования NET, как показано нами и другими, облегчает волчаночноподобное заболевание in vivo .5 7 Помимо NET, нейтрофилы при активации выделяют несколько связанных с опасностью молекулярных паттернов, включая кальпротектин (S100A8 / A9), а также фактор активации В-клеток, все из которых повышены у пациентов с СКВ. природа нейтрофилов при СКВ, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), рассчитываемое на основе обычного общего анализа крови и дифференциального анализа, оценивалась как потенциальный биомаркер активности заболевания и прогноза. Хотя предполагается, что уровни NLR связаны с активностью заболевания и нефритом у пациентов с SLE, 10–11 лежащие в основе механизмы, отвечающие за повышенный NLR, не совсем понятны.Целью настоящего исследования было оценить, связан ли NLR с основными иммунопатогенными механизмами при СКВ.

Методы

Пациенты

Пациенты с СКВ (n = 141) и здоровые люди (n = 79) были набраны в Университетскую больницу Скане, Лунд, Швеция, с 2010 по 2011 годы. Клинические характеристики были ранее сообщены нашей группой12 и являются Обобщено в таблице 1. Активность заболевания оценивали с помощью индекса активности заболевания системной красной волчанки 2000 (SLEDAI-2K).Образцы крови обрабатывали для выделения клеток, сыворотки и плазмы в течение 1 часа после взятия крови.

Таблица 1

Демографические и клинические характеристики когорты СКВ и здоровых людей

Анализы биомаркеров

Уровни кальпротектина (S100A8 / A9) анализировали с помощью ELISA в соответствии с инструкциями производителя (R&D Systems, Миннеаполис, Миннесота, США). Активность IFN типа I измеряли с использованием системы репортерных клеток, как описано ранее.12 Вкратце, эпителиальные клетки WISH культивировали с сывороткой пациента и анализировали на индукцию шести IFN-регулируемых генов и трех генов домашнего хозяйства с использованием Quantigene Plex 2.0 согласно инструкциям производителя (Panomics, Fremont, California, USA).

Мононуклеарные клетки периферической крови (PBMC) выделяли с использованием Lymphoprep в соответствии с протоколом производителя (Axis-Shield PoC, Осло, Норвегия). В пределах PBMC, LDG были идентифицированы как клетки CD14 + CD15 + CD16 ++ с высокими свойствами прямого и бокового рассеяния с использованием проточной цитометрии.

Уровни IC оценивались с помощью IC-FLOW. Вкратце, нейтрофилы инкубировали с сывороткой, разведенной 1:10, и анализировали на наличие FcγRIIA на клеточной поверхности с помощью проточной цитометрии.В присутствии ICs, FcγRIIA интернализуется, и проточная цитометрия не обнаруживает сигнала, что приводит к обратной корреляции между уровнями FcγRIIA на клеточной поверхности и уровнями IC. В качестве положительного контроля использовали агрегированный при нагревании IgG известной концентрации.

Участие пациентов и общественности

Поскольку сбор данных был уже завершен, пациенты и общественность не участвовали в разработке, проведении, составлении отчетов или планах распространения этого исследования.

Статистический анализ

U-критерий Манна-Уитни использовался для сравнения непрерывных переменных между группами.Для анализа дихотомических переменных использовался точный критерий Фишера. Пороговое значение для высокого NLR было определено как 2,73, что соответствует 90-му процентилю здоровых людей. Точно так же лимфопения определялась как менее 1,3 миллиона лимфоцитов / мл (10-й процентиль здоровых людей), а нейтрофилия определялась как более 4,3 миллиона нейтрофилов / мл (90-й процентиль здоровых людей). Переменные, не имеющие гауссовского распределения, например кальпротектин, IC, IFN и LDG, были преобразованы в log2.Анализ логистической регрессии использовался для оценки OR ассоциации каждого из биомаркеров с дихотомическим NLR (высоким или низким), как с контролем, так и без контроля иммуносупрессивных препаратов. Для анализа использовались GraphPad Prism и IBM SPSS V.25. Статистически значимыми считались результаты при p <0,05.

Результаты

Пациенты с СКВ имеют повышенный NLR по сравнению со здоровыми людьми

Пациенты с СКВ имели значительно более высокие уровни нейтрофилов по сравнению со здоровыми людьми (медиана 3.4 против 2,8 × 10 9 / л, p = 0,04; рисунок 1А). Напротив, уровни лимфоцитов были снижены (медиана 1,3 против 1,7 × 10 9 / л, p <0,0001; рисунок 1B), что привело к общему более высокому NLR (медиана 2,34 против 1,54, p <0,0001; рисунок 1C). Поскольку низкое количество лейкоцитов является одновременно компонентом нашего основного предиктора (NLR) и результата (SLEDAI), мы удалили вклад низкого количества лейкоцитов в общую оценку SLEDAI (n = 8). Пациенты с высоким NLR, определяемым как выше 90-го процентиля здоровых людей (> 2.73 NLR), чаще имели активное заболевание по определению SLEDAI> 0 (p = 0,04; таблица 1), имели более высокую распространенность антител к двухцепочечной ДНК (p = 0,02; таблица 1) и принимали больше иммунодепрессантов, в том числе преднизон и азатиоприн (таблица 1). Дальнейшие анализы (данные не показаны) показали, что активное заболевание было связано с низким количеством лимфоцитов (p = 0,04), но не с нейтрофилией (p = 0,85). В рамках анализа чувствительности пациенты, принимавшие преднизон или другое иммуносупрессивное лечение (n = 106), были исключены из анализа.Пациенты с СКВ без текущего иммуносупрессивного лечения (n = 36) по-прежнему имели повышенный NLR по сравнению со здоровыми людьми (p = 0,04; рисунок 1C). Все остальные анализы выполняются для всей когорты СКВ. Пациенты с СКВ также имели более высокое отношение ЛДГ к лимфоцитам (LLR) по сравнению со здоровыми людьми (p <0,0001; рисунок 1D). Однако, в отличие от предыдущей работы, LLR не ассоциировался с SLEDAI в нашем исследовании (p = 0,86; данные не показаны).

Рисунок 1

NLR повышен при СКВ и связан с активацией нейтрофилов.Количество (A) нейтрофилов и (B) лимфоцитов оценивали в периферической крови HC и пациентов с СКВ. (C) NLR в HC, все пациенты с СКВ и пациенты без лечения (СКВ без лечения). (D) LLR у пациентов с ХК и СКВ. Статистический анализ проводился с использованием U-критерия Манна-Уитни. HC, здоровый контроль; LLR, соотношение гранулоцитов к лимфоцитам низкой плотности; NLR, отношение нейтрофилов к лимфоцитам.

Повышенный NLR связан с маркерами IC-опосредованного воспаления и активацией нейтрофилов у пациентов с SLE

Пациенты с SLE с высоким NLR имели повышенные уровни циркулирующих IC и IFN типа I по сравнению с пациентами с SLE с низким NLR (p = 0.02 и p = 0,009 соответственно; рисунок 2А, Б, таблица 2). Кроме того, у пациентов с высоким NLR был повышенный уровень активации нейтрофилов, измеренный с помощью кальпротектина (p = 0,02; рисунок 2D, таблица 2), а также повышенная частота LDG (p = 0,001; рисунок 2C, таблица 2) по сравнению с с пациентами с СКВ с низким NLR. Эти ассоциации сохранялись, когда модели включали поправку на преднизон и иммуносупрессивную терапию (таблица 2). Кроме того, уровни NLR коррелировали со всеми идентифицированными биомаркерами, за исключением активности IFN (рисунок 3).Анализ корреляции между биомаркерами (данные не показаны) показал, что уровни IC коррелируют с уровнями кальпротектина и IFN (r = 0,30, p <0,001 и r = 0,25, p = 0,003, соответственно). В дополнение к NLR на рисунке 2 также показана связь нейтрофилии и лимфопении с иммунологическими особенностями. Нейтрофилия была связана с маркером активации нейтрофилов кальпротектином (p <0,0001; рисунок 2D), чего не наблюдалось при лимфопении. Кроме того, лимфопения была связана с активностью IFN I типа (p = 0.006; рисунок 2B) и количество LDG (p = 0,001; рисунок 2C). Ни одно из индивидуальных чисел количества клеток не было связано с уровнями циркулирующих IC (рис. 2A).

Рисунок 2

NLR отражает особенности как лимфопении, так и нейтрофилии. Пациенты с СКВ были стратифицированы на основе уровня NLR как высокий (Hi) по сравнению с низким (Lo), нейтрофилов (PMN) как Hi по сравнению с нормальным (норма) и лимфоцитов (лимфа) как Lo по сравнению с нормой. Различные группы сравнивали по уровням (A) IC, (B) активности IFN типа I, (C) LDG и (D) кальпротектина (S100A8 / A9).Статистический анализ проводился с использованием U-критерия Манна-Уитни. ИЦ, иммунные комплексы; ИФН, интерферон; ЛДГ, гранулоциты низкой плотности; NLR, отношение нейтрофилов к лимфоцитам; PMN, полиморфно-ядерные клетки.

Рисунок 3

NLR коррелирует с маркерами иммунной активации. Уровни NLR коррелировали с уровнями (A) IC, (B) активности IFN типа I, (C) кальпротектина и (D) LDG у пациентов с СКВ. Пунктирные линии представляют собой порог (2,73) для высокого NLR, а также линию регрессии с 95% доверительным интервалом.Все статистические анализы проводились с использованием корреляции Спирмена. ИЦ, иммунные комплексы; ИФН, интерферон; ЛДГ, гранулоциты низкой плотности; NLR, отношение нейтрофилов к лимфоцитам.

Таблица 2

Связь между маркерами активации нейтрофилов и высоким NLR

Обсуждение

NLR — это легко доступный биомаркер, который, как сообщается, имеет прогностическое значение при некоторых ревматических состояниях. В соответствии с предыдущими исследованиями 10–11 мы обнаружили, что NLR увеличивался при СКВ и ассоциировался с активным заболеванием, как определено SLEDAI.Связь между NLR и активностью заболевания в первую очередь обусловлена ​​лимфопенией, а не нейтрофилией. Таким образом, для оценки активности заболевания может быть достаточно подсчета лимфоцитов. Однако, как обсуждается ниже, подсчет нейтрофилов и, в частности, NLR, позволил получить более полное представление об иммунопатологических механизмах, не улавливаемых подсчетом лимфоцитов. Мы не обнаружили никакой связи между NLR и отдельными проявлениями заболевания, включая нефрит, вероятно, из-за общей низкой активности и тяжести заболевания в когорте.Следует отметить, что использование преднизона, а также иммунодепрессантов было связано с высоким NLR. Хотя лечение, включая преднизон, может повлиять на количество нейтрофилов и лимфоцитов, также вероятно, что высокие уровни NLR у этих пациентов отражают более тяжелое и / или активное заболевание, которое с большей вероятностью поддается лечению. Недавно сообщалось, что с использованием подхода, основанного на экспрессии генов, пациентов с СКВ можно разделить на три отдельные группы. В двух из этих групп пропорции нейтрофилов были связаны с SLEDAI, тогда как в третьей группе наблюдалась обратная корреляция.13 Таким образом, как и количество нейтрофилов, NLR может быть важным в определенных подгруппах пациентов с СКВ. Необходимы более крупные когортные исследования для дальнейшего анализа способности NLR выявлять подгруппы пациентов с СКВ.

Главный вывод настоящего исследования касается связи NLR с LDG. Недавно сообщалось, что отношение LDG к лимфоцитам лучше связано с SLEDAI по сравнению с NLR, что позволяет предположить, что LDG могут быть основной патогенной субпопуляцией среди нейтрофилов, что согласуется с предыдущими исследованиями в этой области.4 Однако в нашей когорте мы не обнаружили никакой связи между LLR и SLEDAI. Тем не менее, учитывая, что LDG обычно не анализируются в клинических лабораториях, NLR может быть более клинически значимой мерой. Удивительно, но частота LDG была в первую очередь связана с низким количеством лимфоцитов, а не с нейтрофилией, что позволяет предположить, что продукция LDG может иметь тот же механизм, который вызывает низкое количество лимфоцитов при СКВ.

На вопрос, связан ли NLR с иммунологическими особенностями SLE, мы сделали новое наблюдение, что NLR был связан с IC-опосредованным воспалением, включая продукцию IFN типа I.Точный механизм, с помощью которого NLR связан с этими маркерами при СКВ, не определен. IC, содержащие нуклеиновую кислоту, связываются с FcγRIIA на нейтрофилах и индуцируют активацию нейтрофилов, включая высвобождение NET, способных стимулировать продукцию аутоантител и продукцию IFN ниже по течению.3 5 Хотя IC-опосредованная активация нейтрофилов может способствовать повышению уровня кальпротектина, а также типа I IFNs, 5 вряд ли можно объяснить повышение NLR или непропорциональное распространение LDG.Вместо этого наши данные предполагают косвенную связь между IC-опосредованным воспалением и NLR через IFN типа I. IFN типа I обладают мощной способностью усиливать рекрутирование лимфоцитов в ткани, вызывая лимфопению, и стимулировать активацию нейтрофилов в костном мозге, как видно на SLE.14 В соответствии с этой интерпретацией, мы обнаружили, что активность IFN типа I была в первую очередь связана с лимфопенией, а не с нейтрофилией в организме человека. наше исследование. Связь между количеством нейтрофилов и кальпротектином интригует.Как показано нами и другими исследователями, нейтрофилы являются основными продуцентами кальпротектина, при этом 40% цитозольного белка состоит из кальпротектина.15 Таким образом, вполне вероятно, что уровни кальпротектина, пассивно (или активно) высвобождаемые циркулирующими нейтрофилами, может сильно зависеть от количества нейтрофилов. Однако недавние данные также предполагают, что внеклеточный кальпротектин может действовать как фактор выживания нейтрофилов, тем самым способствуя их продолжительности жизни и накоплению в кровообращении.16 Необходимы дальнейшие исследования для понимания механистической причины наблюдаемых ассоциаций.

Текущее расследование имеет несколько ограничений. Прежде всего, это исследование является перекрестным, и поэтому оно не может касаться причинно-следственной связи. Кроме того, наблюдалась статистически значимая разница в иммуносупрессивном лечении между пациентами с высоким и низким NLR, что могло повлиять на наши результаты. Однако связь между NLR и иммунологическими биомаркерами оставалась значительной после контроля дозы преднизона и иммуносупрессивного лечения. Для оценки долгосрочной связи между NLR и клиническими и лабораторными параметрами, а также взаимосвязи между NLR и ответом на лечение при СКВ необходимо более крупное продольное исследование, включающее пациентов, ранее не получавших лечения.

Таким образом, NLR был связан с несколькими иммунопатологическими особенностями СКВ, включая IFN типа I и маркеры активации нейтрофилов, отражающие как низкое количество лимфоцитов, так и повышенное количество нейтрофилов. Мы также обнаружили, что NLR имеет дополнительную ценность, помимо количества лимфоцитов и нейтрофилов, в отражении заболевания, вызванного IC, что поддерживает NLR как потенциальную клинически полезную и легкодоступную меру при СКВ.

Отношение нейтрофилов к лимфоцитам в периоперационном периоде

Введение

Колоректальный рак (CRC) — одно из самых распространенных злокачественных новообразований желудочно-кишечного тракта как в мире, так и в Корее. 1,2 Очень важно предсказать прогноз пациента, чтобы наилучшим образом провести адъювантную химиотерапию или лучевую терапию. Хотя клинические, патологические и молекулярные параметры, которые могут прогнозировать прогноз, были оценены, 3,4 удобные и недорогие предикторы клинического исхода в природе CRC еще не были четко представлены.

Было показано, что системное воспаление связано с долгосрочными результатами выживания у различных онкологических больных. 5,6 Отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) является одним из наиболее измеряемых и оцениваемых показателей благодаря тому преимуществу, что его легко получить с помощью обычного анализа крови при относительно низкой стоимости. Предыдущие исследования, изучающие полезность NLR, анализировали его клиническое влияние с использованием предоперационного (NLR-pre) или послеоперационного NLR (NLR-post). 7,8 Недавно утверждалось, что комбинация предоперационных и послеоперационных системных воспалительных маркеров может быть независимо связана с общей выживаемостью (ОС) или выживаемостью без рецидивов. 9,10 Точно так же некоторые исследователи пытались рассмотреть последовательные изменения NLR (NLR-post минус NLR-pre), которые известны как NLR-дельта. NLR-дельта был продемонстрирован как альтернативный прогностический фактор у пациентов с немелкоклеточным раком легкого, гепатоцеллюлярной карциномой, раком желудка и анапластическим раком щитовидной железы. 11–16

Тем не менее, все еще существуют некоторые расхождения в клинической значимости группировки NLR-pre и NLP-post 9,10 , и клиническое значение NLR-delta у пациентов с CRC также показало противоречивые результаты. 17,18 Кроме того, значимость сочетания пред- и послеоперационного NLR (NLR-тренд) и NLR-дельта редко оценивалась одновременно, и остается неясным, есть ли разница в силе ассоциации с выживаемостью. между двумя динамическими матрицами.

Когда в предыдущих исследованиях анализировались продольные изменения NLR, предоперационное NLR обычно измерялось в течение 1 месяца до операции. Однако периоды повторного измерения послеоперационного NLR отличаются от исследования к исследованию, что затрудняет обобщение результатов.Недавнее исследование показало, что показатели воспалительного процесса, измеренные между 3 и 8 неделями после операции, являются значениями, измеренными в состоянии, которое сводит к минимуму воспаление, связанное с операцией. 10 Этот период также совпадает с рекомендуемым временем начала приема химиотерапии после хирургической резекции у пациентов с CRC. 19,20 Следовательно, значение NLR, измеренное за периоды от 3 до 8 недель, может иметь клиническое преимущество при принятии решения о проведении послеоперационной химиотерапии.

Целью настоящего исследования было изучить и сравнить клиническое влияние изменения траектории NLR от предоперационного NLR и послеоперационного NLR, измеренного в течение 3-8 недель послеоперационного периода у пациентов с CRC.

Пациенты и методы

Пациенты

Это было ретроспективное исследование, проводимое одним учреждением, в которое вошли пациенты с диагнозом КРР I – IV стадии, перенесшие операцию с лечебной целью в период с января 2004 г. по апрель 2014 г. в больнице Каннам Северанс Медицинского колледжа Университета Йонсей.

Критерии включения были следующими: (1) пациенты, перенесшие хирургическую резекцию колоректального рака I – IV стадии, (2) отсутствие предшествующей химиотерапии или лучевой терапии перед операцией, и (3) доступное количество нейтрофилов и лимфоцитов в предоперационном периоде в течение 31 день до операции и послеоперационный период от 21 до 56 дней после операции.Критериями исключения были следующие: (1) недостаточные данные о стадии, (2) гистология, отличная от аденокарциномы, такая как нейроэндокринная опухоль, стромальные опухоли желудочно-кишечного тракта и другие виды рака, (3) рак аппендикса или рак анального канала, (4) наследственный неполипозный колоректальный рак или рак, связанный с семейным аденоматозным полипозом, (5) воспалительное заболевание кишечника, (6) послеоперационный образец крови, взятый после начала послеоперационной химиотерапии, и (7) послеоперационный образец крови, взятый до даты выписки из-за поздней госпитализации.Согласно нашим критериям включения и исключения в это исследование были включены 567 пациентов ( дополнительный рисунок S1 ).

Все процедуры, выполняемые в исследованиях с участием людей, соответствовали этическим стандартам институционального и / или национального исследовательского комитета, а также Хельсинкской декларации 1964 года и более поздним поправкам к ней или сопоставимым этическим стандартам. Институциональный комитет по этике больницы Каннам Северанс Медицинского колледжа Университета Йонсей одобрил это исследование, и необходимость получения информированного согласия была отклонена из-за его ретроспективного дизайна.

Определение NLR-Pre, NLR-Post, NLR-Delta и NLR-Trend

Количество нейтрофилов и лимфоцитов измерялось с помощью обычных лабораторных систем. NLR рассчитывали как абсолютное количество нейтрофилов, деленное на абсолютное количество лимфоцитов. Образцы крови брали до операции в течение 31 дня до хирургической резекции и в послеоперационном периоде через 21–56 дней после операции. Значения NLR, измеренные в эти моменты времени, были определены как NLR-pre и NLR-post, соответственно. NLR-дельта определялась как NLR-post минус NLR-pre.Кроме того, пациенты были разделены на группы с высоким или низким NLR на основании пороговых значений NLR-pre и NLR-post, соответственно. Используя подгруппы, определенные таким образом, пациенты были разделены на четыре группы (тенденция NLR) следующим образом: G1, низкий дооперационный и низкий послеоперационный NLR; G2 — низкий предоперационный, но высокий послеоперационный NLR; G3 — высокий предоперационный, но низкий послеоперационный NLR; G4, высокий предоперационный и высокий послеоперационный NLR.

Наблюдение за пациентами

Все пациенты наблюдались регулярно каждые 3–6 месяцев в течение первых 3 лет и каждые 6 месяцев в дальнейшем.Последующие обследования обычно включали физикальное обследование и лабораторные анализы крови, в том числе тесты на карциноэмбриональный антиген (РЭА). У большинства пациентов компьютерная томография (КТ) органов брюшной полости и / или грудная клетка выполнялась каждые 6 месяцев. Другие исследования, такие как колоноскопия, магнитно-резонансная томография тазовых органов или позитронно-эмиссионная томография 18 F-фтордезоксиглюкозы, проводились по усмотрению врача. Пациенты наблюдались до октября 2019 г. или до смерти пациента.Средний срок наблюдения составил 89 месяцев (межквартильный размах [IQR], 61–110 месяцев).

Статистический анализ

OS был определен как время от даты операции до даты смерти от любой причины или даты последнего наблюдения. Для анализа отношения рисков (HR) и 95% доверительного интервала (CI) для факторов, связанных с OS, была использована модель пропорциональных рисков Кокса. Среди факторов, связанных с ОС, только переменные, которые оказались значимыми ( p <0,01) в одномерном регрессионном анализе Кокса, были включены в многомерный анализ.

Программа X-tile использовалась для установки оптимальных пороговых значений NLR-pre, NLR-post и NLR-delta для прогнозирования ОС. 21 Кривые Каплана-Мейера и логарифмические ранговые тесты использовались для сравнения результатов выживаемости между группами.

Прогностическая точность модели в течение периода последующего наблюдения измерялась с использованием интегрированной площади под кривой (iAUC), которая представляет собой средневзвешенное значение AUC за период наблюдения. Различия в точности между прогностическими моделями, полученными с помощью NLR, были рассчитаны с использованием метода начальной загрузки с повторной выборкой, выполненной 1000 раз.Более высокий iAUC указывает на более высокую точность прогноза для модели.

Статистический анализ проводился с использованием R версии 3.6.3 (R-проект, Институт статистики и математики, Вена, Австрия). Статистическая значимость была установлена ​​на уровне p <0,05.

Результаты

Всего в исследование было включено 567 пациентов. Средний возраст составлял 63 (IQR, 55–70) лет; 342 человека (60,3%) были мужчинами и 225 (39,7%) женщинами. За исследуемый период умерли 177 пациентов (31,2%).Средние значения NLR-pre и NLR-post составляли 2,27 (IQR, 1,653–3,124) и 1,832 (IQR, 1,347–2,472), соответственно. Среднее значение NLR-дельта составило -0,427 (IQR, -1,164-0,228).

Оптимальные пороговые значения параметров, связанных с NLR

Пороговые значения NLR-pre и NLR-post, которые показали наибольшее значение χ2 в тесте Mantel – Cox, были установлены как 2,33 и 2,06, соответственно. Пациенты были разделены на группы с низким и высоким NLR в соответствии с пороговыми значениями. Среди 567 пациентов 273 (48.1%) и 219 (38,6%) пациентов были отнесены к группе с высоким NLR в дооперационном и послеоперационном периодах соответственно. Оптимальное значение отсечки NLR-дельта также рассчитывалось таким же образом и было определено как -1,08 ( Дополнительный рисунок S2 ).

Сравнение характеристик пациентов по низкому и высокому NLR

Были значительные различия в полу и предоперационном CEA между группами с низким NLR-pre и высоким NLR-pre. Не было обнаружено значительных различий в возрасте, индексе массы тела (ИМТ), локализации опухоли, гистологической степени, лимфоваскулярной инвазии (LVI), осложнении, стадии или получении химиотерапии между двумя группами.Напротив, для послеоперационного NLR были существенные различия по полу, возрасту, гистологической степени и осложнениям между группами с низким NLR-post и высоким NLR-post (Таблица 1).

Таблица 1 Характеристики пациентов (n = 567)

Кривые Каплана-Мейера согласно NLR-Pre, NLR-Post, NLR-Delta и NLR-Trend

Наблюдалась значительная разница в OS между группами с низким и высоким NLR-pre ( p <0.001) (Рисунок 1A). Частота 5-летнего OS была значительно ниже в группе с высоким NLR-post, чем в группе с низким NLR-post ( p = 0,003) (Рисунок 1B). Значительные различия наблюдались в отношении ОС среди четырех групп, определенных как NLR-тренд. Среди четырех групп G1, который был определен как постоянно низкие предоперационные и послеоперационные NLR, был значительно связан с лучшей OS, чем другие группы (рис. 1C). Группа с низким NLR-дельта показала худшую ОС, чем группа с высоким NLR-дельта (рис. 1D).

Рисунок 1 Кривая выживаемости Каплана-Мейера параметров, связанных с соотношением нейтрофилов и лимфоцитов, для общей выживаемости пациентов с CRC. ( A ) NLR-pre; Группа с низким NLR-pre (NLR-pre ≤2,33) имела лучшую ОС по сравнению с группой с высоким NLR-pre (NLR-pre> 2,33) (5-летняя OS: 82,6% против 70,5%; p <0,001). ( B ) NLR-post; Группа с низким NLR-постом (NLR-пост ≤2,06) была связана с лучшей ОС по сравнению с группой с высоким NLR-постом (NLR-пост> 2.06) (5-летняя ОС: 80,1% против 71,4%; p = 0,003). ( C ) NLR-тренд; Группа G1 (группа с низким NLR-до и с низким NLR-постом) была значительно связана с лучшей ОС, чем другие группы (группа с низким NLR-до и с высоким NLR-пост, с высоким NLR-до и с низким NLR-после группы и с высоким NLR-. pre) (5-летняя ОС: 86,4%, 73,6%, 70,2% и 70,0% соответственно, p = 0,001). ( D ) NLR-дельта; Группа с низким NLR-дельта (NLR-дельта ≤-1,08) имела худшую ОС по сравнению с группой с высоким NLR-дельта (NLR-дельта> -1.08). (5-летняя ОС: 69,5% против 79,4%; p = 0,003).

Одномерный и многомерный анализ ОС

Одномерный регрессионный анализ Кокса показал, что пол (HR 1,59, 95% CI 1,15–2,20, p = 0,004), возраст (HR 1,66, 95% CI 1,23–2,23, p = 0,0008), CEA (HR 1,86 , 95% ДИ 1,37–2,52, p <0,001), LVI (ОР 2,09, 95% ДИ 1,52–2,87, p <0,001), стадия IV (по сравнению с стадией I и II, HR 5,23, 95% ДИ 3,54–7,73 , п <0.001), осложнения (ОР 1,43, 95% ДИ 1,02–1,99, p = 0,036), химиотерапия (HR 0,39, 95% ДИ 0,29–0,52, p <0,001), NLR-pre (HR 1,67, 95% ДИ 1,24–2,26, p = 0,0007), NLR-post (HR 1,56, 95% CI 1,16–2,1, p = 0,003), NLR-тренд и NLR-дельта (HR 0,68, 95% ДИ 0,5–0,94 , p = 0,02) были достоверно связаны с ОС (таблица 2). Последующая многомерная регрессия Кокса определила наличие LVI по сравнению с отсутствием (ОР 1,45, 95% ДИ 1,04–2,04, p = 0.027), стадия [стадия III по сравнению со стадией I и II (HR 1,9, 95% ДИ 1,23–2,94, p = 0,003, стадия IV по сравнению со стадией I и II (HR 4,11, 95% ДИ 2,67–6,33, p ) <0,001)], химиотерапия (HR 0,37, 95% ДИ 0,26–0,53, p <0,001) и NLR-тренд как независимые факторы риска OS (Таблица 2). Клиническая значимость NLR-тренда была подтверждена в подгрупповой анализ, проведенный с использованием пациентов со стадией II и стадии III ( Дополнительная таблица 1 ).

Таблица 2 Одномерный и многомерный анализ факторов, связанных с общей выживаемостью (n = 567)

Встроенный AUC

За период наблюдения интегрированное значение AUC NLR-тренда (0.599, 95% ДИ = 0,562–0,637) превосходил NLR-pre (0,562, 95% ДИ = 0,524–0,599) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,036, 95% ДИ = 0,013–0,073), NLR-post ( 0,553, 95% CI = 0,516–0,589) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,045, 95% CI = 0,019–0,081) и NLR-дельта (0,537, 95% CI = 0,504–0,570) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,061, 95% ДИ = 0,025–0,104), соответственно (рис. 2).

Рисунок 2 Прогностическая точность модели во время периода наблюдения была измерена с использованием iAUC, средневзвешенного значения AUC за период наблюдения.Кривая рабочих характеристик приемника, зависящая от времени, для NLR-тренда была лучше, чем для NLR-pre ( A ) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,036; 95% ДИ 0,013–0,073), NLR-post ( B ) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,045; 95% ДИ 0,019–0,081) ( B ) и NLR-дельта ( C ) (средняя разница iAUC начальной загрузки = 0,061; 95% ДИ 0,025–0,104).

Обсуждение

Это исследование продемонстрировало, что комбинационная стратификация с использованием изменения траектории NLR (NLR-тренд) имеет лучшие прогностические характеристики, чем использование NLR, измеренного в предоперационном или послеоперационном периоде, или значение NLR-дельта у пациентов с CRC.

Среди различных маркеров воспаления NLR известен как сывороточный биомаркер, полезный для прогнозирования прогноза. 22 Нейтрофилы активируют эндотелиальные и паренхимные клетки и генерируют различные активные формы кислорода, вызывая повреждение ДНК, 23 , а также создают различные медиаторы, которые способствуют пролиферации и метастазированию рака. Лимфоциты участвуют в противоопухолевой активности и подавляют пролиферацию и миграцию опухолевых клеток. 24 Лимфопения может быть маркером подавленного клеточно-опосредованного иммунитета. 25 Таким образом, известно, что NLR может отражать баланс между противоопухолевой иммунной системой и воспалительной реакцией опухоли. 26

Есть два разных подхода к рассмотрению изменений траектории предоперационных и послеоперационных NLR. Одним из способов было вычисление NLR-дельта, которое было определено как «послеоперационный NLR минус предоперационный NLR». Сообщалось, что послеоперационное увеличение NLR (положительное значение NLR-дельта) было связано с худшими результатами выживаемости в большинстве предыдущих исследований.Что касается CRC, однако, были получены противоречивые результаты относительно связи между NLR-дельта и прогнозом. Guo et al. Показали, что высокий NLR-дельта был связан с худшим OS (NLR-дельта ≤0,037 против> 0,037, HR 0,315, 95% ДИ 0,107–0,930, p = 0,037). 17 Напротив, Li et al сообщили, что увеличение NLR-дельта было связано с лучшей OS (NLR-дельта ≥0 против <0, HR 0,223, 95% CI 0,093–0,534, p = 0,001). 18

Другой способ заключался в объединении двух подгрупп (тенденция NLR) после разделения пациентов на группы низкого и высокого риска в соответствии с конкретными значениями пред- и послеоперационных NLR соответственно.Хотя недавние исследования показали, что тенденция NLR показала статистическую значимость в прогнозировании выживаемости у пациентов с CRC, наблюдались некоторые расхождения в различиях выживаемости между подгруппами. Чан и его коллеги сообщили, что группа с повышенным уровнем (низкий предоперационный NLR сменился на высокий послеоперационный NLR) показала значительно более высокий риск смерти (HR 2,156, 95% CI 1,453–3,199), чем группа со стойко низким NLR, в которой использовалось 587 пациентов с CRC I – IV стадий. . 10 Однако другое исследование Ясуи и его коллег показало, что группа со стойко низким NLR и группа обострения (предоперационная низкая и послеоперационная высокая NLR) не показали разницы в выживаемости у пациентов с CRC III стадии. 9

Насколько нам известно, прогностическое влияние NLR-дельты и NLR-тренда было исследовано ограниченно. Cui и др. Проанализировали группы NLR-дельта и NLR, чтобы определить связь с выживаемостью без прогрессирования (PFS), и сообщили, что NLR-delta не может предсказать PFS, в то время как группирование подгрупп с низким-низким и низким-высоким показателем ВБП было лучше. 27 Тем не менее, момент времени для послеоперационного измерения NLR в этом исследовании был описан как минимум 7 дней после операции, что было слишком широко, чтобы быть стандартом.

В этом контексте сильной стороной нашего исследования является то, что различные параметры, связанные с NLR, были включены одновременно, а дискриминационная характеристика была статистически сравнена с использованием iAUC. Мы устанавливаем оптимальное значение отсечки NLR-delta как -1,08; однако эта дихотомия не была связана с выживаемостью при многомерном анализе. Что касается тенденции NLR, наш анализ показал, что G2 (низкий NLR-pre и высокий NLR-post) показал значительно более высокий риск смерти (HR 1,86, 95% CI 1,17–2.97, p = 0,0084), чем G1, в соответствии с результатами Chan et al. Эти результаты показывают, что группа с повышенным NLR в обоих периоперационных периодах показала плохие результаты выживаемости по сравнению с группой со стойко низким NLR. Это согласуется с нашим предыдущим анализом пациентов с местно-распространенным раком прямой кишки, который продемонстрировал, что постоянно низкий NLR во время предоперационного химиолучевого лечения был связан с лучшей выживаемостью без признаков заболевания, чем в других группах (HR 0.37, 95% ДИ 0,15–0,89, p = 0,033). 28 Кроме того, мы обнаружили, что тенденция NLR показала лучшие дискриминационные характеристики, чем другие параметры, связанные с NLR, такие как NLR-pre, NLR-post и NLR-delta.

Еще одна ценность нашего исследования заключается в том, что время послеоперационного измерения NLR было четко определено. В предыдущих исследованиях не упоминалось время послеоперационных тестов NLR, а также не изучались ближайшие послеоперационные периоды, 1–4 месяца или 3–6 месяцев после операции ( Дополнительные таблицы 2 и 3 ).В нашем исследовании мы строго отбирали пациентов, у которых послеоперационный NLR-тест был проведен через 21–56 дней после операции, до начала послеоперационной химиотерапии. Считается, что этот момент времени является подходящим временем для измерения внутреннего уровня NLR пациента, при котором эффект индуцированного хирургическим вмешательством повышения NLR исчезает, а эффект начала химиотерапии не участвует. 10 Метаанализ 14 исследований показал, что отсрочка> 8 недель до начала адъювантной химиотерапии связана с более высоким относительным риском смерти (HR 1.20, 95% ДИ 1,15–1,26, p = 0,001). 29 Таким образом, в руководствах настоятельно рекомендуется начать химиотерапию в течение 8 недель после операции. 20,29 Если можно будет принять решение о проведении химиотерапии путем сравнения NLR, измеренного до и после операции, это окажет большую помощь пациентам. В нашем исследовании группа со стабильно низким NLR до и после операции показала лучший прогноз. С учетом результатов нашего исследования, чтобы использовать NLR в качестве клинического индикатора, предоперационный и послеоперационный NLR следует рассматривать вместе.Воспалительная реакция после операции, вызванная послеоперационными осложнениями или остаточной опухолевой массой, может повлиять на прогноз даже у пациентов с низким предоперационным NLR. Это наблюдение может быть клинически полезным при принятии решения относительно того, может ли пациент с CRC, перенесший хирургическую резекцию, пропустить послеоперационную химиотерапию, хотя для подтверждения нашей гипотезы требуются дальнейшие исследования.

У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, это было ретроспективное одноцентровое исследование, а это означает, что систематическая ошибка отбора неизбежна.Нет единого мнения относительно пороговых значений параметров, связанных с NLR, поэтому были выбраны оптимизированные значения для нашей когорты. Это может помешать обобщенному применению наших результатов. Однако, если мы хотим применить предопределенный порог NLR, клиническое значение NLR должно быть таким же, что было бы довольно сложно предположить, учитывая разные характеристики пациента или заболевания. 30 В послеоперационный период NLR может повышаться по разным причинам. Одной из причин этого может быть системное воспаление из-за послеоперационных осложнений.В нашем исследовании, как упоминалось ранее, чтобы свести к минимуму влияние самой операции на значение послеоперационного NLR, время послеоперационного лабораторного отбора образцов было строго определено. В этом контексте, чтобы предотвратить смещение, вызванное повышением нейтрофилов из-за послеоперационных осложнений, в наше исследование были исключены пациенты, дата выписки которых была позже даты сбора результатов послеоперационного NLR. В некоторых аспектах у этих исключенных пациентов может быть худший прогноз, что может вызвать еще одну ошибку отбора.

В заключение, наше исследование показало, что сочетание предоперационного и послеоперационного NLR действует синергетически для повышения точности прогноза по сравнению с предоперационным, послеоперационным только или NLR-дельта, и пациенты со стабильно низкими значениями NLR в периоперационный период показали лучший прогноз. Принимая во внимание рекомендуемый период послеоперационной химиотерапии, необходимо изучить клиническое значение стратификации как подходящего индикатора для добавления адъювантной химиотерапии и руководства по терапевтическим вмешательствам для конкретного пациента.

Благодарность

Мы хотели бы поблагодарить Editage за редактирование на английском языке.

Раскрытие

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов в этой работе.

Список литературы

1. Сигель Р.Л., Миллер К.Д., Джемаль А. Статистика рака, 2020. CA Cancer J Clin . 2020; 70 (1): 7–30. DOI: 10.3322 / caac.21590

2. Хонг С., Вон Й.Дж., Пак Й.Р., Юнг К.В., Конг Х.Д., Ли Э.С. Статистика рака в Корее: заболеваемость, смертность, выживаемость и распространенность в 2017 году. Лечение рака . 2020; 52 (2): 335–350. DOI: 10.4143 / crt.2020.206

3. Фаратиан Д., Клайд Р., Кроуфорд Дж. У., Харрисон Д. Д.. Системная патология — новое измерение молекулярной патологии. Нат Рев Клин Онкол . 2009. 6 (8): 455–464. DOI: 10.1038 / nrclinonc.2009.102

4. Sagaert X, Vanstapel A, Verbeek S. Гетерогенность опухоли при колоректальном раке: что мы знаем на данный момент? Патобиология . 2018. 85 (1–2): 72–84. DOI: 10.1159 / 000486721

5. Tuomisto AE, Mäkinen MJ, Väyrynen JP.Системное воспаление при колоректальном раке: основные факторы, эффекты и прогностическое значение. Мир Дж. Гастроэнтерол . 2019; 25 (31): 4383–4404. DOI: 10.3748 / wjg.v25.i31.4383

6. Ху Б., Ян XR, Сюй И и др. Индекс системного иммунного воспаления позволяет прогнозировать прогноз пациентов после радикальной резекции гепатоцеллюлярной карциномы. Clin Cancer Res . 2014. 20 (23): 6212–6222. DOI: 10.1158 / 1078-0432.Ccr-14-0442

7. Темплтон А.Дж., Макнамара М.Г., Шеруга Б. и др.Прогностическая роль соотношения нейтрофилов и лимфоцитов в солидных опухолях: систематический обзор и метаанализ. Национальный институт рака . 2014; 106 (6): dju124. DOI: 10.1093 / jnci / dju124

8. Капп М.А., Кариолу М., Цулаки И., Ауне Д., Евангелу Э., Берланга-Тейлор А.Дж. Отношение нейтрофилов к лимфоцитам и прогноз рака: общий обзор систематических обзоров и метаанализов обсервационных исследований. BMC Med . 2020; 18 (1): 360. DOI: 10.1186 / s12916-020-01817-1

9. Ясуи К., Шида Д., Накамура Ю., Ахико Ю., Цукамото С., Канемицу Ю.Послеоперационные, но не предоперационные прогностические маркеры воспаления являются прогностическими факторами у пациентов с колоректальным раком III стадии. Бр. Дж. Рак . 2020; 124 (5): 933–941. DOI: 10.1038 / s41416-020-01189-6

10. Chan JCY, Diakos CI, Chan DLH, et al. Продольное исследование воспалительных маркеров у пациентов с колоректальным раком в периоперационном периоде демонстрирует преимущества серийных повторных измерений. Энн Сург . 2018; 267 (6): 1119–1125. DOI: 10.1097 / sla.0000000000002251

11.Микаэла Р., Лукас С., Франко С., Федерико С., Агустин Д., Дэвид С. Динамические периоперационные изменения соотношения нейтрофилов и лимфоцитов как независимый фактор прогноза после лобэктомии по поводу НМРЛ. Обновления Surg . 2021. 73 (4): 1567–1574. DOI: 10.1007 / s13304-020-00936-x

12. Го М., Ли В., Ли Б. и др. Прогностическая ценность номограмм на основе дельта-воспалительных биомаркеров у пациентов с неоперабельным местно-распространенным НМРЛ. Инт Иммунофармакол . 2019; 72: 395–401. DOI: 10.1016 / j.intimp.2019.04.032

13. Peng W., Li C, Wen TF, et al. Изменения соотношения нейтрофилов и лимфоцитов предсказывают выживаемость малой гепатоцеллюлярной карциномы. J Surg Res . 2014. 192 (2): 402–408. DOI: 10.1016 / j.jss.2014.05.078

14. Сеонг Ю.В., Хан С.Дж., Юнг В. и др. Периоперационное изменение отношения нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) является прогностическим фактором у пациентов с полностью резецированной первичной саркоматоидной карциномой легких. Дж. Торак Дис . 2019; 11 (3): 819–826. DOI: 10.21037 / jtd.2019.02.02

15. Ямадзаки Х., Сугино К., Мацузу К. и др. Воспалительные биомаркеры и динамика соотношения нейтрофилов и лимфоцитов при анапластической карциноме щитовидной железы. Эндокринная . 2020; 70 (1): 115–122. DOI: 10.1007 / s12020-020-02313-5

16. Мин К.В., Квон М.Дж., Ким Д.Х. и др. Стойкое повышение послеоперационного отношения нейтрофилов к лимфоцитам: лучший показатель выживаемости при раке желудка, чем повышенное дооперационное отношение нейтрофилов к лимфоцитам. Научный сотрудник . 2017; 7 (1): 13967.DOI: 10.1038 / s41598-017-13969-x

17. Guo D, Han A, Jing W, et al. Предоперационные и послеоперационные изменения соотношения нейтрофилов и лимфоцитов позволяют прогнозировать выживаемость пациентов с колоректальным раком. Будущее Онкола . 2018; 14 (12): 1187–1196. DOI: 10.2217 / fon-2017-0659

18. Li Z, Zhao R, Cui Y, Zhou Y, Wu X. Динамическое изменение соотношения нейтрофилов и лимфоцитов может предсказать клинический исход рака толстой кишки I-III стадии. Научный сотрудник . 2018; 8 (1): 9453. DOI: 10.1038 / s41598-018-27896-y

19.Bayraktar S, Bayraktar UD, Rocha-Lima CM. Сроки адъювантной и неоадъювантной терапии колоректального рака. Клинический колоректальный рак . 2010. 9 (3): 144–149. DOI: 10.3816 / CCC.2010.n.019

20. Ван Катсем Э., Сервантес А., Адам Р. и др. Консенсусное руководство ESMO по ведению пациентов с метастатическим колоректальным раком. Энн Онкол . 2016; 27 (8): 1386–1422.

21. Лагерь Р.Л., Доллед-Филхарт М., Римм Д.Л. X-tile: новый инструмент биоинформатики для оценки биомаркеров и оптимизации точек отсечения на основе результатов. Clin Cancer Res . 2004. 10 (21): 7252–7259. DOI: 10.1158 / 1078-0432.Ccr-04-0713

22. Song Y, Yang Y, Gao P, et al. Отношение нейтрофилов к лимфоцитам до операции является лучшим индикатором прогноза по сравнению с другими воспалительными биомаркерами при резектабельном колоректальном раке. BMC Рак . 2017; 17 (1): 744. DOI: 10.1186 / s12885-017-3752-0

23. Ву Л., Саксена С., Сингх Р.К. Нейтрофилы в микросреде опухоли. Расширенный Экспер Мед Биол . 2020; 1224: 1–20.DOI: 10.1007 / 978-3-030-35723-8_1

24. Jakubowska K, Koda M, Kisielewski W, Kańczuga-Koda L, Grudzińska M, Famulski W. Пред- и послеоперационный подсчет нейтрофилов и лимфоцитов, а также соотношение нейтрофилов и лимфоцитов у пациентов с колоректальным раком. Мол Клин Онкол . 2020; 13 (5): 56. DOI: 10.3892 / mco.2020.2126

25. Захорец Р. Отношение количества нейтрофилов к количеству лимфоцитов — быстрый и простой параметр системного воспаления и стресса у тяжелобольных. Братисл Лек Листы .2001. 102 (1): 5–14.

26. Li MX, Liu XM, Zhang XF и др. Прогностическая роль соотношения нейтрофилов и лимфоцитов при колоректальном раке: систематический обзор и метаанализ. Инт Дж. Рак . 2014. 134 (10): 2403–2413. DOI: 10.1002 / ijc.28536

27. Цуй М., Сюй Р., Ян Б. Постоянно высокое соотношение нейтрофилов к лимфоцитам предсказывает плохой прогноз у пациентов с колоректальным раком, подвергающихся резекции. Мол Клин Онкол . 2020; 13 (5): 63. DOI: 10.3892 / mco.2020.2133

28.Cha YJ, Park EJ, Baik SH, Lee KY, Kang J. Прогностическое влияние постоянного низкого соотношения нейтрофилов и лимфоцитов во время предоперационной химиолучевой терапии у пациентов с местнораспространенным раком прямой кишки: анализ сопоставления оценок предрасположенности. PLoS Один . 2019; 14 (3): e0214415. DOI: 10.1371 / journal.pone.0214415

29. Des Guetz G, Nicolas P, Perret GY, Morere JF, Uzzan B. Влияет ли отсрочка адъювантной химиотерапии после лечебной операции по поводу колоректального рака на выживаемость? Метаанализ. евро J Рак .2010. 46 (6): 1049–1055. DOI: 10.1016 / j.ejca.2010.01.020

30. Ховард Р., Канецкий П.А., Иган К.М. Изучение прогностической ценности соотношения нейтрофилов и лимфоцитов при раке. Научный сотрудник . 2019; 9 (1): 19673. DOI: 10.1038 / s41598-019-56218-z

Лимфоциты моей кошки высокие

Не все симптомы болезни у кошек столь же очевидны, как друг друга. Кошка может тяжело болеть, долгое время не проявляя никаких признаков. К сожалению, наиболее опасными для жизни могут быть заболевания, не имеющие явных симптомов.Высокое количество лимфоцитов может быть определено только квалифицированным ветеринаром после анализа крови. Хотя есть разные причины, по которым у вашей кошки высокое количество лимфоцитов, возможно, больше всего беспокоит лимфома , тип рака крови.

В этой статье AnimalWised о у моей кошки высокое количество лимфоцитов , мы рассмотрим различные причины этого симптома, как проявляется лимфома у кошек и какие возможные варианты лечения доступны.

Почему у моей кошки высокое количество лимфоцитов?

Лимфоциты — это белые кровяные тельца, клетки крови, которые защищают организм от болезней. Существуют разные типы лимфоцитов: Т-клеток , В-клеток и естественных киллеров . Все типы лимфоцитов важны в борьбе с различными типами инфекций, повреждений тканей и болезней. Они являются частью иммунного ответа организма. Если лимфоцитов недостаточно, у кошки подавлен иммунитет, и она уязвима для множества проблем со здоровьем.

И наоборот, если у кошки высокое количество лимфоцитов, это не означает, что кошка супер-здорова. Напротив, кошка, вероятно, страдает одной из следующих проблем:

  • Инфекция : поскольку часть иммунного ответа организма включает отправку лимфоцитов для атаки болезнетворных клеток, более высокое количество лимфоцитов может означать наличие инфекции. Типы инфекции могут быть разными, но вирусные инфекции обычно приводят к высокому количеству лимфоцитов. Инфекции включают кошачий грипп, гепатит и даже лейкоз.Протозойные и бактериальные инфекции также могут привести к увеличению количества лейкоцитов.
  • Стресс : химические реакции в мозге, вызванные стрессом, могут привести к увеличению уровня лимфоцитов. Механизм этого действия относительно плохо известен, но считается, что он частично вызван высвобождением адреналина.
  • Рак : два основных типа рака крови — лейкемия и лимфома. Повышение лимфоцитов у кошек может быть вызвано двумя конкретными типами лейкемии, известными как хронический лимфолейкоз (ХЛЛ) и острый лимфобластный лейкоз (ОЛЛ).Хронический лимфолейкоз в настоящее время более поддается лечению, чем острый лимфобластный лейкоз [1] [2] , но оба они опасны для жизни. Лейкоз кошек вызывается вирусом лейкемии кошек (FeLV), и вы можете узнать больше об этом в нашей статье о лейкемии у кошек. Лимфома — это название группы различных видов рака крови, которые связаны как с вирусом лейкемии кошек, так и с вирусом иммунодефицита кошек (FIV).

Научный термин для увеличения количества лимфоцитов — лимфоцитоз .Есть и другие причины и осложнения, но у кошек они встречаются сравнительно редко.

Что такое лимфома у кошек?

В то время как лимфоцитоз — это с высоким числом лимфоцитов , лимфома — это, в частности, рак крови, симптомом которого является высокое количество лимфоцитов. Это одно из самых распространенных заболеваний в ветеринарии кошек. Это связано с аномальным образованием лимфоцитов, но не является прямой причиной. Хотя они получили свое название от того, что производятся в лимфатических узлах, они не только производятся там, но и могут быть найдены практически по всему телу.

Лимфома кошек — один из наиболее распространенных видов рака у кошек. Согласно обширному исследованию, проведенному в Швейцарии, средний средний показатель развития лимфомы у кошек составляет 8,5 лет , хотя это чаще встречается у молодых кошек, и принадлежность к мужскому полу является сопутствующим фактором [3] .

Причины лимфомы у кошек

Причины любого рака у кошек постоянно изучаются. Несмотря на то, что мы проводим обширные исследования рака человека, этого нельзя всегда сказать о кошках.В зависимости от типа животного у кошачьих различают две патологии, которые, в частности, связаны с лимфомой . Это:

  • Вирус лейкемии кошек (FeLV)
  • Вирус иммунодефицита кошек или СПИД кошек (FIV)

Однако сообщалось, что это не единственные факторы, которые могут вызвать заболевание. Многие пациенты могут страдать лимфомой без положительного результата теста на вышеупомянутые вирусы.

Типы лимфомы у кошек

Как упоминалось ранее, лимфома может появиться практически в любом месте тела.Хотя он во многом связан с лимфатическими узлами, он в значительной степени подразделяется на группы по своему расположению в системе кошки:

  • Желудочно-кишечная лимфома : это когда лимфома находится в пищеварительной системе кошки. Это может быть очаговый тип рака (с одним или несколькими опухолевыми образованиями) или диффузный (в ответ на общее утолщение пораженной ткани). Этот тип лимфомы обычно встречается у кошек среднего и пожилого возраста, примерно от 6 до 9 лет.Это наиболее частый тип лимфомы у кошек, который также может быть классифицирован по размеру (маленький или большой). В то время как лимфома кошек связана с вирусом FeLV, частота возникновения лимфомы желудочно-кишечного тракта увеличилась, а распространенность FeLV снизилась [4] .
  • Лимфома средостения : лимфома этого типа поражает вилочковую железу и лимфатические узлы средостения. Из-за своего расположения рост опухоли может затруднить дыхание и глотание кошки. Как правило, это чаще встречается у молодых кошек младше 2 лет.Прогноз обычно благоприятный при раннем выявлении и лечении.
  • Мультицентрическая лимфома : этот термин используется для пациентов, у которых есть опухоли в нескольких анатомических структурах одновременно. Это очень редкая форма лимфомы у кошек, которая особенно связана с вирусом кошачьей лейкемии. Чаще всего поражаются кошки в возрасте 3-5 лет.
  • Экстранодальная лимфома : более распространенная форма рака у кошек, этот тип кошачьей лимфомы связан с анатомическими структурами, не перечисленными выше.Обычно больше всего страдают кожа, носовые полости, почки и вся нервная система. Из всех этих областей наиболее частыми являются носовые полости. Признаки и симптомы могут быть разнообразными и неспецифическими, от чрезмерных выделений из носа до потери двигательной функции. Обычно он поражает кошек в возрасте от 5 до 9 лет.

Трудно определить, что вызывает какое-либо заболевание у кошек, но знание того, что существует проблема, жизненно важно. Наша статья о том, как узнать, заболела ли ваша кошка, может быть вам полезна.Тем не менее, обязательно отвести кошку к ветеринару, как только вы почувствуете, что возникла проблема.

Симптомы лимфомы у кошек

Признаки и симптомы лимфомы у кошки могут различаться по разным причинам. Двумя наиболее важными из них являются размер и расположение любых родственных опухолей. Вот почему полезно классифицировать симптомы в соответствии с типом лимфомы:

Симптомы желудочно-кишечной лимфомы у кошек

Симптомы средостения лимфома у кошек

Симптомы экстранодальной лимфомы 906

7
  • Атаксия
  • Общие признаки нервозности
  • Выделения из носа
  • Полиурия (учащенное мочеиспускание)
  • Эта патология, помимо того, что она довольно часто встречается у кошек, является одним из наиболее тревожных заболеваний, от которых может страдать ваша кошка.По этой причине ваш питомец как можно дольше заслуживает максимального внимания. Раннее выявление и диагностика любой болезни увеличит шансы на ее излечение.

    Лечение лимфомы у кошек

    Поскольку лимфомы являются системными опухолями, химиотерапия — это лечение, обычно рекомендованное ветеринарами. Хотя до сих пор недостаточно исследований эффективности химиотерапии у кошек, были получены положительные результаты [5] .Следует отметить, что у этой процедуры есть побочные эффекты, но у кошек они обычно поддаются лечению.

    Химиотерапевтическое лечение состоит из 4 отдельных фазы :

    • Индукция ремиссии
    • Поддержание
    • Консолидация / интенсификация
    • Повторная индукция направления

    Как мы уже указывали, лицо, отвечающее за диагностику и принятие решений при лечении пациент — ветеринар. Существуют разные протоколы химиотерапии, в зависимости от того, где лечится кошка.

    Лимфома у кошек: продолжительность жизни

    Говорят, что при хорошем протоколе химиотерапии большинство пациентов выживают больше, чем года. Около 25% пациентов из семейства кошачьих могут прожить 2 года.

    Эта статья носит чисто информативный характер. AnimalWised не имеет права назначать какое-либо ветеринарное лечение или ставить диагноз. Мы приглашаем вас отвести вашего питомца к ветеринару, если он страдает от какого-либо состояния или боли.

    Если вы хотите прочитать статьи, похожие на My Cat’s Lymphocytes are High , мы рекомендуем вам посетить нашу категорию «Другие проблемы со здоровьем».

    Список литературы

    1. Кэмпбелл, М. В., Гесс, П. Р., и Уильямс, Л. Е. (2013). Хронический лимфолейкоз у кошек: 18 случаев (200-2010). Ветеринарная и сравнительная онкология , 11 (4) , 256-264.
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22372648

    2. Tomiyasu, H., et al. (2018). Клинические и циникопатологические характеристики острого лимфобластного лейкоза у шести кошек. Журнал практики мелких животных , 59 (12) , 742-746.
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30168590

    3. Graf, R., et al. (2016). Швейцарский регистр рака кошек 1965–2008: Влияние пола, породы и возраста на типы опухолей и их местонахождение. Журнал сравнительной патологии , 154 (2-3) , 195-210.
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021997516000268

    4. Аргайл, Д. Дж., & Печчеу, Э. (2016). Лимфома собак и кошек: проблемы и возможности для изменения парадигмы. Ветеринарная и сравнительная онкология , 14 (S1) , 1-7.
    https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/vco.12253

    5. Милнер, Р. Дж. И др. (2005). Показатели ответа и время выживания для кошек с лимфомой, пролеченных по протоколу химиотерапии Университета Висконсин-Мэдисон: 38 случаев (1996-2003). Журнал Американской ветеринарной медицинской ассоциации , 227 (7) , 1118-1122.
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16220673

    Библиография

    1.Нельсон Р. У. и Коуто К. Г. (2013). Медицина внутренних болезней мелких животных . Мосби.

    Повышенное соотношение нейтрофильных лимфоцитов при рецидивирующем оптическом неврите

    Цель . Чтобы продемонстрировать связь между невритом зрительного нерва (ON) и маркерами системного воспаления, такими как соотношение нейтрофильных лимфоцитов (отношение N / L), количество тромбоцитов, средний объем тромбоцитов (MPV) и ширина распределения эритроцитов (RDW), а также оценить использование эти маркеры для прогнозирования частоты эпизодов ВКЛ. Методы . В исследование были включены 42 пациента с острым ОН и 40 здоровых людей. Медицинские карты были просмотрены на предмет возраста, пола, гемоглобина (Hb), гематокрита (Htc), RDW, количества тромбоцитов, MPV, количества лейкоцитов (WBC), количества нейтрофилов и лимфоцитов, а также отношения нейтрофильных лимфоцитов (отношение N / L). . Результатов . Среднее отношение N / L, количество тромбоцитов и RDW были значительно выше в группе ON (,, и). Была значимая связь между соотношением N / L и количеством эпизодов (,).Была статистически значимая разница для MPV между группой с одним эпизодом и группой рецидивов ON (). Выводы . Простые и недорогие лабораторные методы могут помочь нам выявить системное воспаление и контролировать пациентов с ОН. Более высокое отношение N / L может быть полезным маркером для прогнозирования повторных атак.

    1. Введение

    Неврит зрительного нерва (НА) — острое демиелинизирующее воспалительное заболевание зрительного нерва, поражающее в первую очередь молодых женщин [1, 2]. Обычно это связано с рассеянным склерозом (РС) или оптическим нейромиелитом (NMO) или может быть изолированным [2].Наблюдается после инфекций придаточных пазух носа или вирусных инфекций [3–5]. Первый приступ НА происходит у 70% односторонних и у 30% двусторонних пациентов на третьем десятилетии жизни [6]. Заболеваемость ОН составляет 1–5 на 100 000 населения ежегодно [6, 7]. Клиническими критериями диагностики ОН являются острая потеря зрения, дисхроматопсия и боль в глазу [8]. Кроме того, снижение яркости света и потеря зрения могут быть спровоцированы повышенной температурой тела или физическими упражнениями и стерео-иллюзией при взгляде на качающийся маятник после нейтрализующего фильтра [9].

    Системное воспаление выявляется с помощью многих биохимических и гематологических тестов. Однако специфические тесты довольно дороги и сложны. Отношение нейтрофильных лимфоцитов (отношение N / L) — эффективный, простой и недорогой метод определения системного воспаления при различных заболеваниях, таких как рак, гипертония, сахарный диабет и заболевания коронарных артерий [10, 11]. Активация тромбоцитов происходит при воспалительных заболеваниях, и средний объем тромбоцитов (MPV) является маркером этого. Повышенное количество тромбоцитов выявило активность костного мозга [12–14].Ширина распределения эритроцитов (RDW) — это изменение размера эритроцитов, а также воспалительный маркер некоторых заболеваний [15–19].

    Мы стремились продемонстрировать связь между ON и маркерами системного воспаления, такими как отношение N / L, количество тромбоцитов, MPV и RDW, а также оценить использование этих маркеров для прогнозирования частоты эпизодов ON.

    2. Материалы и методы

    Записи о 106 пациентах, поступивших в нашу клинику с ОН в период с 2006 по 2014 годы, были проанализированы ретроспективно.В исследование были включены 42 пациента с острым НА, образцы крови которых были получены до лечения внутривенными кортикостероидами, и сорок случайно выбранных здоровых субъектов (соответствующего пола и возраста). За каждым пациентом наблюдали не менее 12 месяцев. Все пациенты прошли полное офтальмологическое обследование, включая наиболее скорректированную остроту зрения (BCVA), относительный афферентный дефект зрачка, щелевую лампу и исследование глазного дна. Кроме того, было проведено полное неврологическое обследование, магнитно-резонансное воображение черепа, анализ визуального поля и визуальный вызванный потенциал.Все пациенты получали внутривенное введение кортикостероидов (метилпреднизолон 4 × 250 мг / кг в день) в течение трех дней и продолжали принимать преднизон перорально в дозе 1 мг / кг в течение 15 дней после того, как лечение кортикостероидами уменьшилось и прекратилось. Два или более приступа ON в одном и том же или другом глазу, возникшие в разный период, были признаны повторяющимися ON.

    Медицинские карты были просмотрены на предмет возраста, пола, гемоглобина (Hb), гематокрита (Htc), RDW, количества тромбоцитов, MPV, количества лейкоцитов (WBC), количества нейтрофилов и лимфоцитов, отношения N / L, которое определяется. как деление количества нейтрофилов на количество лимфоцитов; параметры крови измеряли методом флуоресцентной проточной цитометрии с использованием автоматизированной гематологической системы Sysmex XE-2100 (Sysmex Corporation, Кобе, Япония).Образцы крови испытуемых получали в пробирки с дикалий этилендиаминтетрауксусной кислотой (ЭДТА).

    Пациенты с привычкой к курению, инфекциями, хроническими заболеваниями, такими как сахарный диабет, гипертония, рак, заболевания печени, заболевания почек, гематологические заболевания, заболевания коронарной артерии, воспалительные заболевания, такие как анкилозирующий спондилит, болезнь Бехчета и ревматоидный артрит, история любого заболевания лекарства и глазные заболевания были исключены из исследования.

    Процедуры исследования были одобрены наблюдательным советом больницы и соответствовали принципам Хельсинкской декларации.

    2.1. Статистический анализ

    Статистический анализ выполняли с использованием SPSS (версия 22, SPSS Inc, IL). Все результаты представлены как средняя стандартная ошибка среднего. Независимый критерий Стьюдента использовался для сравнения данных между подгруппами пациентов. -Тест Стьюдента, используемый для определения нормально распределенных данных, и тест Манна-Уитни, используемый для обнаружения данных, не соответствующих среднему распределению, использовались для сравнения данных между двумя группами. Для сравнения непараметрических данных использовался критерий хи-квадрат.Тест Спирмена использовался для оценки корреляции между переменными. Кривая ROC (рабочие характеристики приемника) отношения N / L использовалась для выявления рецидивов у пациентов с невритом зрительного нерва. считалось значимым для всего анализа.

    3. Результаты

    В это исследование включены 42 пациента с ОН и 40 здоровых субъектов. Средний возраст пациентов с ОН составляет годы (13–52), а здоровых людей — годы (13–50). Средний возраст и пол существенно не различались между пациентами и здоровыми группами (,) (Таблица 1).Средний срок наблюдения составил (12–108) месяцев. У пациентов с ОН было значительно более высокое количество лейкоцитов и нейтрофилов (,). Что касается количества лимфоцитов, мы не обнаружили статистически значимой разницы между пациентами и здоровой группой (). Среднее отношение N / L было значительно выше в группе ON (). Наблюдалась значительная разница между количеством тромбоцитов у пациентов и контрольной группы (). Среднее значение MPV было ниже в группе ON, но разница не была обнаружена значимой (). Средние Hb и Htc были значительно ниже в группе пациентов, но лабораторные результаты были в пределах нормы (,).RDW была значительно выше в группе ON, чем в контрольной группе ().

    белые клетки крови NEU: нейтрофилы, LYMP: лимфоциты, PLT: тромбоциты, RDW: ширина распределения эритроцитов и N / L: соотношение нейтрофильных лимфоцитов.
    0,241 0,09 0,09 0,09

    Неврит зрительного нерва Контроль

    Возраст (лет) 0 9023 ± 1087 30,81 ± 1087 30,71 Пол (женский / мужской) 22/20 20/20 0,320
    WBC (/ мм 3 ) 8381 ± 1885 7048 ± 1471 0.001
    NEU (/ мм 3 ) 5387 ± 1684 3,893 ± 1010 0,000
    LYMP (/ мм 3 ) 2218 ± 723 2218 ± 723
    Отношение N / L 2,71 ± 1,5 1,70 ± 0,5 0,000
    PLT (/ мм 3 ) 274000 ± 55550 249302
    MPV (ф / л) 7.94 ± 0,97 8,21 ± 1,15 0,241
    RDW (%) 14,1 ± 1,27 13,3 ± 1,00 0,002

    Двадцать пациентов перенесли не менее двух или более приступов ОН. Средний возраст пациентов с ОН с одним эпизодом составил, а средний возраст пациентов с рецидивом ОН был.Пациенты с рецидивирующим ОН имеют более высокое отношение N / L. Была значимая связь между соотношением N / L и количеством эпизодов (,). Была статистически значимая разница для MPV между группой с одним эпизодом и группой рецидивов ON () (Таблица 2).

    кровяные клетки
    2 Возраст (лет) 90.45 ± 10,6 0,081

    Пациенты с одним эпизодом неврита зрительного нерва Рецидивирующий неврит зрительного нерва

    32,3 ± 10,19 0,399
    WBC (/ мм 3 ) 8199 ± 1639 8581 ± 2149 0,519
    NEU (/ мм 3 ) 4955 ± 1312 4955 ± 1312
    LYMP (/ мм 3 ) 2478 ± 738 1933 ± 601 0,013
    Отношение N / L 2,06 ± 0,8 3.42 ± 1,8 0,003
    PLT (/ мм 3 ) 288630 ± 53191 259750 ± 55421 0,093
    MPV (f / L) 8,230 ± 2 0,93 0,035
    RDW (%) 14,2 ± 1,30 14,0 ± 1,26 0,606

    WBC: белые клетки крови , PLT: тромбоциты, RDW: ширина распределения эритроцитов и отношение N / L: соотношение нейтрофильных лимфоцитов.

    Количество эпизодов у пациентов с демиелинизацией белого вещества при краниальной МРТ () было значительно выше, чем у пациентов с нормальной краниальной МРТ () (). Значительная положительная корреляция была обнаружена между демиелинизацией белого вещества в краниальной МРТ и количеством эпизодов (,), согласно этой корреляции, когда демиелинизация белого вещества в краниальной МРТ увеличивается, количество эпизодов также увеличивается. Не было обнаружено значительных различий между возрастом рецидивирующего НА и группой с одним эпизодом ().У шестнадцати пациентов был диагностирован рассеянный склероз. Было обнаружено, что количество лейкоцитов и нейтрофилов значительно увеличилось у пациентов с рассеянным склерозом (,). Соотношение N / L было у пациентов с клинически определенным РС и у пациентов без клинически определенного РС. Не было обнаружено значительных различий для отношения N / L (), количества лимфоцитов (), количества тромбоцитов (), RDW () и MPV () между пациентами, которым не был поставлен диагноз РС и пациентам с РС. Пятнадцать пациентов были женщинами, 7 — мужчинами в одной группе эпизодов, и не было значимой разницы между двумя группами ().Шестнадцать пациентов были женщинами и 4 мужчинами в группе рецидивирующей НА, но между двумя группами была значительная разница ().

    У 22 пациентов случился только один приступ ON. Когда мы сравниваем пациентов с одним эпизодом ON и здоровых субъектов; была обнаружена значительная разница в количестве нейтрофилов (), но не было обнаружено значительной разницы в количестве лимфоцитов и соотношении N / L (,). Количество тромбоцитов и RDW были значительно выше, а MPV было ниже у пациентов с одной атакой ON, чем в контрольной группе (,, и).Наблюдалась статистически значимая разница в соотношении N / L между контрольной группой и группой рецидивов ON. Отношение N / L было статистически выше в группе рецидивов ON, чем в контрольной группе (). Анализ кривой ROC отношения N / L был проведен, чтобы отличить рецидив у пациентов с ОН (рис. 1). Площадь под кривой (AUC) отношения N / L для выявления рецидива у пациентов с ОН составила 0,738 (), а точка отсечения была определена> 2,4. Затем была рассчитана чувствительность 63,2%, а специфичность — 77.3% в точке отсечения.


    4. Обсуждение

    Неврит зрительного нерва — одна из наиболее частых причин острой потери зрения у молодого населения [2, 20]. Острота зрения самопроизвольно увеличивается в течение дней и недель, но улучшение заканчивается почти через 2–3 месяца [21]. Даже если острота зрения составляет 20/20, у некоторых пациентов наблюдается снижение цветового зрения и контрастной чувствительности, снижение остроты стереозвука, дефицит поля зрения, относительный афферентный дефект зрачка, аномалии диска зрительного нерва и нарушение вызванных потенциалов зрения [21–24].

    Неврит зрительного нерва — начальное проявление у 20% пациентов с РС [20, 25]. В то время как частота приступов составляет 30% у изолированных пациентов с ОН, у пациентов с РС частота приступов составляет 50% в течение пяти лет [26]. Было обнаружено, что внутривенные кортикостероиды способствуют более быстрому восстановлению зрения, но они не эффективны при постоянной потере зрения. Кроме того, использование только пероральных кортикостероидов неэффективно для улучшения остроты зрения и связано с увеличением частоты приступов [21, 25, 27]. Патофизиология рецидивирующего НА до сих пор не ясна [28].Пациенты с демиелинизирующими поражениями склонны к развитию рассеянного склероза по сравнению с пациентами без демиелинизирующих поражений [29]. У пациентов с НМО также наблюдается частая атака. NMO-иммуноглобулин G был выше у пациентов с рецидивирующими ОН [28]. Пациенты с положительной реакцией на антитела к аквапорину 4 более склонны к более частым рецидивам серьезного ОН [30]. Однако не существует уникального маркера, предсказывающего частоту эпизодов ВКЛ. В большинстве исследований сообщалось о дорогостоящих и довольно сложных методах демонстрации этого.Недавно в нескольких исследованиях рекомендовалось высокое соотношение N / L в качестве индикатора воспалительных заболеваний, псориаза, острого коронарного синдрома, диабета и рака [10, 11, 31]. Имтиаз и др. сообщили, что соотношение N / L использовалось в качестве прогностического маркера у пациентов с раком и коронарным шунтированием [10]. Ilhan et al. изучили соотношение N / L для возрастной дегенерации желтого пятна и сообщили о высоком соотношении N / L. Karaca et al. обнаружили повышенное соотношение N / L у пациентов с прогрессирующим кератоконусом [32, 33]. Во многих исследованиях изучалось соотношение N / L при диабетической ретинопатии [34–36].В настоящем исследовании соотношение N / L было выше у пациентов с ОН, чем в контрольной группе. Отношение N / L также было значительно выше у пациентов, у которых были повторные приступы в течение периода наблюдения. Отношение N / L может быть полезным, недорогим и простым маркером для прогнозирования того, что у пациента может быть повторный приступ ON, и мы считаем, что соотношение N / L может указывать на активность заболевания. В настоящем исследовании существует связь между демиелинизирующими аномалиями белого вещества и рецидивирующим НА. У пациентов с аномалиями белого вещества на черепной МРТ увеличивается количество эпизодов, и, кроме того, когда увеличивается количество демиелинизирующих поражений на черепной МРТ, также увеличивается частота атак.Du et al. продемонстрировали, что пациенты с демиелинизирующими поражениями белого вещества имеют тенденцию к развитию рассеянного склероза, а пациенты с рассеянным склерозом имеют более частые приступы [28]. Мы обнаружили более высокое отношение N / L у пациентов с ОН с клинически определенным РС, чем у пациентов без клинически определенного РС, но также не было статистически значимой разницы между двумя группами.

    Количество тромбоцитов и MPV связаны с активацией тромбоцитов [12]. MPV имеет обратную корреляцию с острым активным воспалением и рассматривается как отрицательный реактант острой фазы [37, 38].В нашем исследовании MPV было ниже у пациентов с ОН, чем в контрольной группе; это не было значимым, но увеличение количества тромбоцитов было статистически значимым. В группе рецидивирующей ON было значительно повышенное MPV и более низкое количество тромбоцитов, чем у пациентов с одним эпизодом; Причиной этих лабораторных результатов может быть обострение острого ОН при продолжающемся хроническом воспалении. Первый эпизод стимулирует острый, значительно повышенный воспалительный статус, который может быть связан со снижением MPV и повышенным количеством тромбоцитов у пациентов с одной группой эпизодов.

    Воспаление прерывает выработку и активность эритропоэтина, тем самым разрушая созревание эритроцитов, что приводит к незрелым эритроцитам и увеличению RDW [39]. Предыдущие исследования показали, что RDW положительно коррелирует с воспалением и показывает активность заболевания при системной красной волчанке, ревматоидном артрите и воспалительных заболеваниях кишечника [19, 40–42]. В настоящем исследовании у пациентов с ОН RDW выше, чем у здоровых субъектов, но не было различий по RDW между одним эпизодом и рецидивирующей группой.

    Ограничением нашего исследования является его ретроспективный дизайн; даже если у настоящего исследования относительно небольшой размер выборки, это первое исследование, которое демонстрирует связь между системным воспалением и ОН. Дизайн исследования создает проблему предвзятости как общую трудность для всех ретроспективных исследований. Потенциальная систематическая ошибка была устранена путем случайного распределения контрольных групп, что не позволило сборщикам данных понять гипотезу исследования. Кроме того, в исследование включались все пациенты с ОН, образцы крови которых были получены до лечения.Мы считаем, что наше исследование может побудить исследователей изучить маркеры системного воспаления у пациентов с ОН с помощью проспективных многоцентровых рандомизированных клинических исследований.

    В заключение, простые и недорогие лабораторные методы могут помочь нам выявить системное воспаление и контролировать ВКЛ. Более высокое отношение N / L может быть ориентиром для прогнозирования повторных приступов, но необходимы дальнейшие проспективные исследования с большим количеством пациентов и длительным периодом наблюдения.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

    Соотношение лимфоцитов и С-реактивного белка может служить эффективным биомаркером для определения тяжести заболевания COVID-19

    Цели

    Мы стремились оценить способность отношения лимфоцитов к С-реактивному белку (LCR) различать различные уровни тяжести заболевания COVID-19.

    Методы

    Это ретроспективное обсервационное одноцентровое исследование было проведено на 61 подтвержденном (ПЦР-положительном) пациенте с COVID-19 в период с марта по июнь 2020 г. Исследуемая популяция была разделена на три группы: легкая / умеренная (n = 24), тяжелая. (n = 25) и тяжелобольные (n = 12).Оптимальные пороговые значения LCR и отношения нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) для различения пациентов с разным уровнем тяжести были рассчитаны с применением анализа рабочей кривой приемника (ROC).

    Результаты

    На исходном уровне LCR значительно снизился во всех трех группах тяжести (легкая / умеренная> тяжелая> критическая). ROC-анализ показал, что среднее значение LCR 43,21 было пороговым значением, которое лучше всего отличало пациентов с тяжелым заболеванием от тяжелых пациентов (чувствительность: 84% и специфичность: 69%).В этом отношении дискриминационная характеристика LCR (ROC AUC 0,820) была лучше, чем у NLR (0,751). LCR, в отличие от NLR, смог отличить тяжелых пациентов от пациентов с легкой / средней степенью с пороговым значением 458,19 (чувствительность: 80% и специфичность: 45%).

    Заключение

    Было обнаружено, что LCR может различать пациентов, инфицированных COVID-19, разной степени тяжести (легкие / средние, тяжелые и тяжелые заболевания) и превосходит NLR в этом отношении.

    Amaç

    Lenfosit-C-reaktif protein oranının (LCR) COVID-19 hastalığının farklı şiddet düzeylerini ayırt etme yeteneğini değerlendirmeyi amaçladık.

    Gereç ve Yöntem

    Bu retrospektif, gözlemsel, tek merkez çalışması Mart ve Haziran 2020 arasında 61 doğrulanmış (PCR pozitif) COVID-19 hastası üzerinde gerçekleştirildi. Çalışma popülasyonu üç gruba ayrıldı: hafif / orta (n = 24), şiddetli (n = 25) ve kritik hastalar (n = 12). LCR ве nötrofil-lenfosit oranının (NLR) farklı şiddet düzeylerine sahip hastaları ayırt etmede optimde sınır değerleri, ROC analizi uygulanarak hesaplandı.

    Bulgular

    Başlangıç ​​LCR değerinin, hastalık ciddiyetinin artmasıyla (hafif / orta> şiddetli> kritik hasta) önemli ölçüde azaldığı görüldü.ROC analysisi, 43.21’lik bir ortalama LCR değerinin, kritik hastalığı olan hastaları ağır hastalardan en iyi ayırt eden kesim değeri olduğunu gösterdi (duyarlılık:% 84 ve özgüllük). LCR’nin ayırt edici Performansı (ROC AUC 0.820) bu açıdan NLR’den (0.751) daha iyiydi. NLR’den farklı olarak LCR, 458.19’luk bir kesim değeri (duyarlılık:% 80 ve özgüllük:% 45) иле şiddetli hastaları hafif / orta hastalardan ayırt edebildi.

    Sonuç

    LCR’nin COVID-19 ile enfekte farklı şiddette (hafif / orta, şiddetli ve kritik hasta) hastaları ayırt edebildiği ve bu açıdan NLRden üstündilem’lem’den üstündilem’lem’den üstün üstün olduğ.

    Введение

    Коронавирусная болезнь 2019 (COVID-19) — это новое инфекционное заболевание, вызываемое тяжелым острым респираторным синдромом, коронавирусом 2 (SARS-CoV-2), с клиническими симптомами, варьирующимися от бессимптомных форм до опасного для жизни острого респираторного дистресс-синдрома ( ОРДС) и сепсис [1], [2]. С момента своего первого появления в Ухане, Китай, в декабре 2019 года вирус SARS-CoV-2 заразил более 13,8 миллиона человек во всем мире и по состоянию на 18 июля 2020 года стал причиной более 593 000 смертей [3].Большинство пациентов, инфицированных COVID-19, имеют легкое / умеренное течение болезни (80%), в то время как у других наблюдается тяжелое (15%) или критическое течение (5%), обычно требующее госпитализации и помещения в отделение интенсивной терапии с более высоким уровнем уровень смертности [2].

    Таким образом, раннее выявление тяжелых случаев обеспечит значительные преимущества при ведении поддерживающего лечения, которое дает возможность снизить заболеваемость, смертность, продолжительность госпитализации и более высокие медицинские расходы [4].Несколько предыдущих исследований показали, что уровень вирусной нагрузки, обнаруженный с помощью метода полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР), хорошо коррелирует с тяжестью заболевания COVID-19 [5], [6]. Однако этот тест неприменим в повседневной клинической практике из-за высокого уровня ложноположительных и ложноотрицательных результатов, а также из-за того, что тестирование RT-PCR требует времени, денег и требует обученного персонала для его выполнения, что доступно не во всех странах. медицинский центр [7]. Следовательно, существует острая потребность в недорогих, более простых, быстрых и легкодоступных альтернативах уровню вирусной нагрузки, таких как соотношение комбинаций биомаркеров, для оценки тяжести заболевания.

    Поскольку известно, что гипервоспаление при болезни COVID-19 является основной причиной плохого прогноза пациентов, комбинации биомаркеров, отражающие статус воспаления, могут быть хорошей альтернативой в этом отношении [8]. Например, соотношение лимфоцитов и C-реактивного белка (LCR) — это недавно разработанный биомаркер для отражения статуса воспаления в случаях рака, который учитывает количество лимфоцитов и C-реактивный белок (CRP) [9]. Поскольку вирусная нагрузка SARS-CoV-2 сильно коррелировала с количеством лимфоцитов и значением CRP, было высказано предположение, что LCR может помочь предсказать тяжесть заболевания [5], [10].Насколько нам известно, на сегодняшний день был проведен только один метаанализ для оценки возможности LCR для оценки тяжести заболевания COVID-19 [11]. Таким образом, это исследование было направлено на то, чтобы определить, может ли LCR быть полезен для дискриминации случаев COVID 19 с тремя различными уровнями тяжести.

    Материалы и методы

    Пациенты и дизайн исследования

    Это ретроспективное обсервационное одноцентровое исследование было проведено в инфекционной клинике специализированной больницы в Турции.В период с марта по июнь 2020 года в исследование был включен 61 подтвержденный (с положительным результатом ПЦР) пациент с COVID-19.

    Исследуемая популяция была разделена на три группы: легкие / средние, тяжелые и тяжелобольные. Легкие случаи включали пациентов с симптомами без признаков вирусной пневмонии или гипоксии, умеренные случаи определялись как пациенты с клиническими признаками пневмонии (лихорадка, кашель, одышка, учащенное дыхание), тяжелые случаи — пациенты с умеренными симптомами плюс SpO 2 ≤90% и / или частота дыхания> 30 вдохов / мин, а критические случаи были такими, как определено ранее, плюс ОРДС и / или сепсис и / или септический шок [2].

    Эпидемиологические и клинические характеристики и лабораторные данные (включая количество нейтрофилов и лимфоцитов и С-реактивный белок) были ретроспективно получены из историй болезни. Исключались пациенты с диагнозом гематологического заболевания.

    Образцы венозной крови натощак были собраны у пациентов с COVID-19 путем венопункции в биохимические пробирки, покрытые гелем для отделения сыворотки. Образцы центрифугировали при 1500 × g в течение 10 мин в течение 1 ч после отбора проб.Образцы цельной крови собирали в пробирки, содержащие этилендиаминтетрауксусную кислоту (ЭДТА), и исследовали в течение 1 часа.

    Стандартные анализы крови, включая количество лимфоцитов и нейтрофилов, измерялись с помощью прибора Mindray BC6800 (Mindray Medical, Шэньчжэнь, Китай). Уровни CRP в сыворотке (пороговое значение 5,0 мг / л) определяли с использованием нефелометра Siemens Dade Behring BN II (Siemens Healthcare Diagnostics Ltd, Эрланген, Германия).

    LCR рассчитывали путем деления количества лимфоцитов (количество / мкл) на уровень CRP (мг / дл).Отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) рассчитывали путем деления абсолютного количества нейтрофилов на абсолютное количество лимфоцитов.

    Результаты гематологических лабораторных тестов (включая количество нейтрофилов и лимфоцитов) и воспалительные биомаркеры (включая CRP, LCR и NLR) сравнивались при поступлении между тремя группами.

    Средние значения NLR и LCR в пяти различных временных точках после появления симптомов (дни 1-4, дни 5-7, дни 8-10, дни 11-14, дни 15 и более) и их тенденции в течение болезни были зарегистрированы для трех различных групп.

    Статистика

    Все анализы проводились с использованием программного обеспечения SPSS, версия 23. Для проверки нормальности распределения непрерывных данных применялся тест Шапиро Уилка. Непрерывные переменные были выражены как медианы и значения межквартильного размаха, а категориальные переменные — как количество (n) и проценты (%). U-критерии Краскала-Уоллиса и Манна-Уитни использовались для непрерывных переменных, тогда как критерий хи-квадрат или точный критерий Фишера использовался для категориальных переменных при сравнении между различными группами.Оптимальные пороговые значения LCR и NLR для дифференциации пациентов с разными уровнями тяжести заболевания были рассчитаны с применением анализа рабочей кривой приемника (ROC). Статистически значимым считалось значение p <0,05.

    Результаты

    61 пациент, включенный в исследование, включал 36 (59%) мужчин и 25 (41%) женщин со средним возрастом 58,55 ± 15,94 года (диапазон от 28 до 92 лет). Всего было доступно 406 результатов полного анализа крови (CBC) и теста CRP, взятых у 24 пациентов с легкой / средней степенью тяжести, 25 пациентов с тяжелой формой заболевания и 12 пациентов в критическом состоянии.Статистической разницы между группами относительно дней от начала до поступления в клинику со средним интервалом времени в три дня не было (p = 0,146). Сравнение исходных клинических и лабораторных характеристик между тремя группами показано в таблице 1. По сравнению с субъектами в группе легкой / средней степени тяжести лица в группе тяжелых и критических состояний были старше (Таблица 1). Как показано в Таблице 1, в группе с критическими заболеваниями было зарегистрировано значительно более низкое количество лимфоцитов и значительно более высокое количество нейтрофилов, чем в двух других группах.Уровень CRP значительно увеличился от легкой / умеренной группы к тяжелой группе и от тяжелой группы к тяжелой группе (p = 0,008 и p <0,001, соответственно). Исходный LCR был значительно снижен в этих трех группах, а значение NLR было значительно выше в группе критических состояний, чем в двух других группах (Таблица 1).

    Таблица 1:

    Сравнение исходных характеристик пациентов с COVID 19 в зависимости от тяжести заболевания при поступлении.

    9 / л) биом. СРБ, мг / л NLR 2.49 (1,83–4,12)
    Характеристики Легкая / умеренная группа
    (n = 24)
    Тяжелая группа
    (n = 25)
    Критически больные

    4 912 группа (n = n = n = p-Value

    Общее Легкое / умеренное vs.тяжелая тяжелая или тяжелая
    Возраст 43 (33–59) 64 (43–72) 64 (56–70) <0,001 <0,001 0,659
    Пол, мужской / женский 14/10 16/9 8/4 0,659 0,324 0,494
    Гематологический 1.82 (1,46–2,17) 1,62 (1,22–2,15) 1,17 (0,73–1,61) <0,001 0,349 <0,001
    Нейтрофилы 9 (90 × 102 ) 4,78 (3,11–7,09) 4,32 (3,37–5,71) 7,45 (4,44–10,38) <0,001 0,899 <0,001
    9.30 (3,11–23,60) 15,10 (5,87–41,90) 103 (60,59–178,0) <0,001 0,008 <0,001
    L 585,20) 108,27 (31,44–380,21) 13,19 (5,87–32,69) <0,001 0,015 <0,001
    7,10 (3,21–12,62) <0,001 0,517 <0,001

    Как показано на рис. легкие / умеренные пациенты (AUC: 0,635, 95% ДИ: 0,531–0,740, p = 0,015). NLR не смог отличить эти две группы друг от друга (p = 0,517). Оптимальное значение отсечения для LCR для дифференциации пациентов с легкой / средней степенью от пациентов с тяжелой формой было 458.19 (чувствительность: 80%, специфичность: 45%).

    Рис. 1:

    Кривые рабочей кривой приемника (ROC) для способности соотношения лимфоцитов и С-реактивного белка (LCR) и отношения нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) различать пациентов с COVID-19 разной степени тяжести. (A) Способность различать тяжелую и тяжелую болезнь (0,820, 95% ДИ: 0,749–0,883, p <0,001 против 0,751, 95% ДИ: 0,675–0,828, p = 0,001, соответственно) (B) Способности чтобы различать легкое / умеренное и тяжелое заболевание (AUC: 0.635, 95% ДИ: 0,531–0,740, p = 0,015 для LCR).

    И LCR, и NLR показали разумную способность отличать критически больных пациентов от тяжелых пациентов, в то время как LCR имел более высокий ROC AUC, чем NLR (0,820, 95% ДИ: 0,749–0,883, p <0,001 против 0,751, 95% ДИ: 0,675–0,828, p = 0,001) (рисунок 1). Оптимальные пороговые значения для LCR и NLR, позволяющие отличить критически больных пациентов от тяжелых пациентов, составляли 43,21 и 5,92 соответственно (чувствительность: 84%, специфичность: 69% по сравнению с чувствительностью: 55%, специфичность: 89%). .

    LCR в пять разных дней значительно снизился в трех группах тяжести (легкая / умеренная> тяжелая> критически тяжелая форма для всех временных точек). Через 8–10 дней после появления симптомов уровни LCR у пациентов с легкой / средней и тяжелой формой имели тенденцию к увеличению, в то время как уровень начал снижаться у пациентов в критическом состоянии, пока не достиг самого низкого значения на 11–14 дни, а затем снова повысился (рис. 2). ).

    Рис. 2:

    Зависимые от времени изменения уровней (A) отношения лимфоцитов и C-реактивного белка (LCR) и (B) отношения нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) во время течения заболевания в зависимости от тяжести заболевания : Легкие / среднетяжелые, тяжелые и тяжелобольные.

    Уровни NLR у пациентов с легкой / средней и тяжелой степенью тяжести были ниже, чем у пациентов в критическом состоянии, в течение 8–10 дней после появления симптомов. Затем уровни NLR имели тенденцию к снижению у пациентов с легкой / средней и тяжелой степенью, в то время как уровень начинал повышаться у пациентов в критическом состоянии, достигая пикового значения на 11–14 дни, а затем снижался (Рисунок 2).

    Обсуждение

    Хотя основным органом-мишенью являются легкие, COVID-19 теперь признан мультисистемной инфекцией, затрагивающей гематологические и иммунологические системы [11], [12].Поскольку прогноз заболевания COVID-19 зависит от реакции гематологической системы, неудивительно, что изменения можно увидеть в обычных анализах крови. Некоторые из них могут использоваться для определения степени тяжести заболевания [12]. Результаты этого исследования показали, что LCR может различать пациентов, инфицированных COVID-19, разной степени тяжести (легкие / средние, тяжелые и тяжелые) и в этом отношении превосходит NLR. Это может быть особенно полезно для раннего проведения адекватной поддерживающей терапии, которая улучшит прогноз и снизит госпитализацию и связанные с ней расходы.

    LCR — это недавно разработанная оценка воспаления, которая отражает статус системного воспаления у онкологических больных с учетом как количества лимфоцитов, так и CRP [9]. Недавно метаанализ Rangel продемонстрировал, что LCR значительно снижается в тяжелых случаях, предполагая, что этот маркер может отражать тяжесть заболевания COVID-19 [11]. Подтверждая эту гипотезу, данные нескольких исследований показали, что баланс между иммунным ответом хозяина и гипервоспалительным ответом играет ключевую роль в прогнозе заболевания COVID-19 [13], [14].Следовательно, более низкие уровни LCR у тяжелых пациентов могут быть результатом меньшего количества лимфоцитов, что приводит к иммунной дисфункции, и более высоких уровней CRP, отражающих тяжелую системную воспалительную реакцию пациентов [14], [15].

    В текущем исследовании и NLR, и LCR показали разумную способность различать тяжелых и критически больных пациентов, но LCR превосходил NLR. Одним из объяснений этого наблюдения может быть то, что вирусная нагрузка вируса SARS-CoV-2, которая хорошо коррелирует с тяжестью заболевания, также, как было показано, сильно коррелирует с CRP и лимфопенией у пациентов с пневмонией COVID-19 [ 5], [10].Однако неизвестно, связано ли количество нейтрофилов напрямую с вирусной нагрузкой SARS-CoV-2. Взятые вместе, кажется, есть некоторые свидетельства того, что LCR может превосходить NLR для выявления тяжести заболевания COVID-19, хотя для подтверждения этого требуются дальнейшие работы.

    Лимфоциты, как известно, несут ответственность за уничтожение инфицированных вирусом клеток, но неясно, играют ли нейтрофилы роль в противовирусной защите при вирусной пневмонии [16], [17]. Более того, наличие инфильтрации нейтрофилов в легких, наблюдаемое только у пациентов с пневмонией с ОРДС, что позволяет предположить наличие критического заболевания, но не тех, у кого оно отсутствует, поддерживает мнение о том, что нейтрофилы играют роль в противовирусной защите у пациентов в критическом состоянии, а не у пациентов с тяжелыми формами заболевания. и пациенты с легкой / средней степенью [17].

    NLR — это гематологический индекс, который широко используется для оценки степени тяжести бактериальных инфекций с учетом количества нейтрофилов и лимфоцитов [18]. Данные нескольких исследований показывают, что NLR может помочь предсказать тяжесть заболевания COVID-19 [1], [15], [19]. Однако неясно, может ли NLR отличить тяжелые случаи от легких / умеренных случаев. Sun et al. показали, что NLR не может отличить эти две группы друг от друга, в то время как Wang et al. сообщил, что NLR может быть ценным параметром в этом отношении.Однако такое несоответствие в сообщаемых результатах может быть связано с тем, что выводы Wang et al. Были несколько ограничены небольшим размером выборки, особенно в тяжелой группе (n = 10) [1], [15].

    Дифференциация тяжелых пациентов от легких / умеренных пациентов имеет важное значение для адекватного лечения заболевания, которое может предотвратить ненужную госпитализацию и сократить отсроченное лечение, что связано с риском смертности из-за скрытой гипоксии в тяжелых случаях [20], [21] . В текущем исследовании было замечено, что только LCR продемонстрировал разумную способность различать пациентов с легкой / средней степенью от тяжелых пациентов, в то время как NLR не смог отличить эти две группы друг от друга.

    Следовательно, в настоящем исследовании NLR не смог отличить пациентов с легкой / средней степенью от тяжелых пациентов, хотя показал разумную способность отличать тяжелых пациентов от пациентов в критическом состоянии. Эти результаты показывают, что NLR может быть полезен только для выявления случаев заболевания COVID-19 в критическом состоянии. Эти результаты также показали, что, возможно, LCR можно было бы использовать для более эффективной сортировки пациентов с COVID-19. Однако для подтверждения этих результатов необходимы дальнейшие исследования с большим количеством пациентов.

    Наконец, было замечено, что пациенты с тяжелым заболеванием имели сниженную LCR и увеличенную NLR как при поступлении, так и в течение болезни по сравнению с пациентами с тяжелой и легкой / средней степенью. Эти результаты можно объяснить тем фактом, что пациенты в критическом состоянии имеют значительно более высокую исходную вирусную нагрузку, которая сохраняется в течение значительно более длительного времени и может привести к более тяжелому воспалительному процессу, чем пациенты с легким / средним или тяжелым заболеванием [6], [ 22].

    Более того, было обнаружено, что LCR у тяжелых пациентов был ниже, чем у пациентов с легкой / средней степенью при поступлении и в разные моменты времени с аналогичной тенденцией к снижению, тогда как NLR тяжелых пациентов был аналогичен таковым у пациентов с легкой / средней степенью. Одна из причин такого различия между тенденциями LCR и NLR может заключаться в том, что относительно более высокий уровень вирусной нагрузки у тяжелых пациентов может способствовать более низким уровням количества лимфоцитов и более высоким уровням CRP по сравнению с пациентами с легкой / средней степенью [5], [6 ], [10], [23].Напротив, пациенты с тяжелым заболеванием существенно не отличались от пациентов с легким / умеренным заболеванием по количеству нейтрофилов [15].

    Недавнее исследование Zheng et al. продемонстрировали, что пациенты с тяжелым заболеванием имеют более поздний пик вирусной нагрузки по сравнению с пациентами с легким заболеванием [22]. Другие недавние исследования также предложили корреляцию между устойчивостью вируса и плохими исходами заболевания [24], [25]. В соответствии с сообщаемой тенденцией вирусной нагрузки SARS-CoV-2, в текущем исследовании было отмечено, что LCR в группе критических состояний оставалась низкой, в то время как эти значения быстрее возвращались к норме у пациентов с легкой / средней и тяжелой степенью [15].Поэтому было высказано предположение, что динамическое наблюдение LCR имеет отношение к вирусной нагрузке SARS-CoV-2, что может помочь предсказать тяжесть заболевания у пациентов с COVID-19. Вместе эти результаты показывают, что LCR может быть лучшей альтернативой вирусной нагрузке при определении тяжести заболевания, чем NLR.

    Это исследование было ограничено ретроспективным дизайном и небольшим размером выборки. Еще одним источником неопределенности была потенциальная роль сопутствующих заболеваний пациента и лечения (например, противовирусных препаратов) на рутинные параметры крови.Более крупные проспективные исследования с поправкой на эти смешивающие факторы потребовали определения, имеют ли эти результаты какие-либо клинические последствия.

    Заключение

    LCR, по-видимому, превосходит NLR в определении тяжести заболевания COVID 19. Более того, более низкие уровни LCR и задержка увеличения LCR могут указывать на наличие тяжелого заболевания у пациентов, инфицированных COVID-19. Эти результаты также показали, что, возможно, сортировка под руководством LCR может быть использована для снижения частоты госпитализаций пациентов с заболеванием COVID-19.Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования.


    Автор, ответственный за переписку: Тайбе Бал , доктор медицинских наук, доцент кафедры инфекционных болезней и клинической микробиологии, Медицинский факультет, Университет Мустафы Кемаля, Хатай, Турция, Телефон: +90 (555) 602 67 76, электронная почта : [email protected]


    Ссылки

    1. Ван, Д, Ху, Б, Ху, Ц, Чжу, Ф, Лю, Х, Чжан, Дж и др .. Клинические характеристики 138 госпитализированных пациенты с пневмонией, инфицированной новым коронавирусом 2019 г., в Ухане, Китай. J Am Med Assoc 2020; 323: 1061–9. https://doi.org/10.1001/jama.2020.1585. Искать в Google Scholar

    2. Всемирная организация здравоохранения. Клиническое ведение COVID-19: временное руководство , 27 мая 2020 г. (№ WHO / 2019-nCoV / Clinical / 2020.5). Всемирная организация здравоохранения; 2020. Искать в Google Scholar

    3. Всемирная организация здравоохранения. отчет ВОЗ о ситуации с новым коронавирусом (2019-nCoV); отчет-170; 2020. Доступно по адресу: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situationreports/20200121-sitrep-1-2019-ncov.pdf? sfvrsn = 20a99c10_4 [доступ 18 июля 2020 г.]. Поиск в Google Scholar

    4. Тахмасеби, С., Хош, Э, Эсмаилзаде, А. Перспективы диагностических целей новой коронавирусной болезни 2019 года. J Cell Physiol 2020. https://doi.org/10.1002/jcp.2980410.1002/jcp.29804 [Epub перед печатью]. Искать в Google Scholar

    5. Лю, Й, Ляо, В., Ван, Л, Сян, Т., Чжан, В. Корреляция между относительной нагрузкой РНК носоглоточного вируса и тяжестью заболевания лимфоцитов у пациентов с COVID-19. Viral Immunol 2020. https://doi.org/10.1089/vim.2020.0062 [Epub перед печатью]. Искать в Google Scholar

    6. Лю, Й, Ян, Л. М., Ван, Л., Сян, Техас, Ле, А., Лю, Дж. М. и др .. Динамика вирусов в легких и тяжелых случаях COVID-19. Ланцет Infect Dis 2020; 20: 656–7. https://doi.org/10.1016/s1473-3099(20)30232-2. Поиск в Google Scholar

    7. Аллам, М., Цай, С., Ганеш, С., Венкатесан, М., Дудхвала, С., Сонг, З. и др. Диагностика, инструменты и профилактика COVID-19. Диагностика 2020; 10: 409. https://doi.org/10.3390/diagnostics10060409. Искать в Google Scholar

    8. Merad, M, Martin, JC. Патологическое воспаление у пациентов с COVID-19: ключевая роль моноцитов и макрофагов. Nat Rev Immunol 2020; 20: 355–62. https://doi.org/10.1038/s41577-020-0331-4. Искать в Google Scholar

    9. Okugawa, Y, Toiyama, Y, Fujikawa, H, Ide, S, Yamamoto, A, Omura, Y, et al .. Прогностический потенциал соотношения лимфоцитов и C-реактивного белка у пациентов с ректальным рак, получающий предоперационную химиолучевую терапию. J Gastrointest Surg 2020. https://doi.org/10.1007/s11605-019-04495-4 [Epub перед печатью]. Искать в Google Scholar

    10. Shi, F, Wu, T, Zhu, X, Ge, Y, Zeng, X, Chi, Y и др .. Связь вирусной нагрузки с биомакерами сыворотки среди случаев COVID-19. Вирусология 2020; 546: 122–6. https://doi.org/10.1016/j.virol.2020.04.011. Искать в Google Scholar

    11. Lagunas-Rangel, FA. Соотношение нейтрофилов и лимфоцитов и соотношение лимфоцитов и С-реактивного белка у пациентов с тяжелым коронавирусным заболеванием 2019 (COVID-19): метаанализ. J Med Virol 2020. https://doi.org/10.1002/jmv.25819 [опубликовано в Интернете перед печатью, 3 апреля 2020 г.]. Искать в Google Scholar

    12. Terpos, E, Ntanasis-Stathopoulos, I, Elalamy, I, Kastritis, E, Sergentanis, TN, Politou, M, et al .. Гематологические находки и осложнения COVID-19. Am J Hematol 2020; 95: 834–47. https://doi.org/10.1002/ajh.25829. Поиск в Google Scholar

    13. Мехта, П., Маколи, Д.Ф., Браун, М., Санчес, Э., Таттерсолл, Р.С., Мэнсон, Дж. Дж. И др.. COVID-19: рассмотрите синдромы цитокинового шторма и иммуносупрессию. Ланцет 2020; 395: 1033–4. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30628-0. Искать в Google Scholar

    14. Qin, C, Zhou, L, Hu, Z, Zhang, S, Yang, S, Tao, Y, et al .. Нарушение регуляции иммунного ответа у пациентов с коронавирусом 2019 (COVID-19) в Ухане, Китай. Clin Infect Dis 2020; 71: 762–8. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa248. Искать в Google Scholar

    15. Sun, S, Cai, X, Wang, H, He, G, Lin, Y, Lu, B и др.. Аномалии системы периферической крови у пациентов с COVID-19 в Вэньчжоу, Китай. Clin Chim Acta 2020; 507: 174–80. https://doi.org/10.1016/j.cca.2020.04.024. Искать в Google Scholar

    16. Генри, Б.М., де Оливейра, MHS, Бенуа, С., Плебани, М., Липпи, Г. Нарушения гематологических, биохимических и иммунных биомаркеров, связанные с тяжелым заболеванием и смертностью при коронавирусной болезни 2019 (COVID-19 ): метаанализ. Clin Chem Lab Med 2020; 58: 1021–8. https: // doi.org / 10.1515 / cclm-2020-0369. Искать в Google Scholar

    17. Camp, JV, Jonsson, CB. Роль нейтрофилов в респираторных вирусных заболеваниях. Front Immunol 2017; 8: 550. https://doi.org/10.3389/fimmu.2017.00550. Искать в Google Scholar

    18. Наесс, А., Нильссен, С.С., Мо, Р. Роль нейтрофилов к лимфоцитам и соотношения моноцитов к лимфоцитам в диагностике бактериальной инфекции у пациентов с лихорадкой. Инфекция 2017; 45: 299–307. https://doi.org/10.1007/s15010-016-0972-1.Искать в Google Scholar

    19. Fu, J, Kong, J, Wang, W, Wu, M, Yao, L, Wang, Z и др .. Клиническое значение динамического соотношения нейтрофилов и лимфоцитов и D-димера в COVID-19: ретроспективное исследование в Сучжоу, Китай. Thromb Res 2020; 192: 3–8. https://doi.org/10.1016/j.thromres.2020.05.006. Ищите в Google Scholar

    20. Тан, Л, Ван, Кью, Чжан, Д, Дин, Дж, Хуанг, Кью, Тан, YQ и др .. Лимфопения позволяет прогнозировать тяжесть COVID-19: описательное и прогностическое исследование . Мишень передачи сигнала Ther 2020; 5:33. https://doi.org/10.1038/s41392-020-0159-1. Искать в Google Scholar

    21. Тео Дж. Раннее обнаружение тихой гипоксии при пневмонии COVID-19 с помощью пульсоксиметрии смартфона. J Med Syst 2020; 44: 134. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01587-6. Искать в Google Scholar

    22. Chen, J, Qi, T, Liu, L, Ling, Y, Qian, Z, Li, T и др .. Клиническое прогрессирование пациентов с COVID-19 в Шанхае, Китай. J Заражение 2020; 80: e1–6.https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.03.004. Искать в Google Scholar

    23. Zheng, S, Fan, J, Yu, F, Feng, B, Lou, B, Zou, Q, и др .. Динамика вирусной нагрузки и тяжесть заболевания у пациентов, инфицированных SARS-CoV- 2 в провинции Чжэцзян, Китай, январь-март 2020 г .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *