COVID-19肺炎を追跡する予後因子 (NIKE_C19)

Covid-19肺炎で入院している患者のほぼ半数が、老齢または併存疾患で入院していることが報告されています。

特に、患者の 30% に高血圧、19% に糖尿病、8% に冠動脈疾患、3% に慢性閉塞性肺疾患が見られました。

驚くべきことに、Lancet と New England Journal of Medicine に掲載された 2 つの主要な研究では、被験者の体重と体格指数 (BMI) が省略されていました。 ただし、肥満は、単独で、または糖尿病に関連して、Covid-19感染の主要な素因となる可能性があります.

肥満は、IL-1β や IL-6 などの多くの炎症誘発性サイトカインの循環レベルの増加を伴う、全身性の軽度の炎症状態と関連しています。

自然免疫系に属しますが、適応免疫と特徴を共有するナチュラル キラー (NK) 細胞は、肥満患者の白色脂肪組織で活性化され、そこで増殖して M1 マクロファージの蓄積を引き起こします。

NK 細胞は、ウイルス感染に対する防御の最前線です。 それらは、ウイルス感染細胞の細胞溶解またはアポトーシスを媒介します。 さらに、NK 細胞は、抗ウイルス活性を持つ炎症誘発性サイトカインを放出します。

肥満患者では NK 細胞の頻度が減少するだけでなく、細胞傷害能も減少します。

2 型糖尿病の被験者にも NK 細胞活性の低下が見られます。したがって、肥満および/または 2 型糖尿病の被験者は、ウイルス感染に対する感受性が高いはずです。

高血圧は症例の 24 ～ 30% で Covid19 感染に関連し、糖尿病は患者の 12% ～ 22% に存在することが示されています。

脂質は多くの不可欠な細胞機能を実行し、そのうちのいくつかは免疫活性細胞の活性化に関与していることが現在認識されています. さらに、脂質はウイルス複製サイクルの複数のステップに関与しており、最近の記事では、宿主脂質の代謝リモデリングがヒト病原性コロナウイルスの伝播とどのように大きく関連しているかを示しました。

脂質は、炎症誘発性および抗炎症性の両方の活性を示し、脂質反応性 T 細胞の活性化を通じて免疫応答と相互作用します。 セラミド（Cer）、リン脂質またはスフィンゴ脂質だけでなく、アミノ酸および遊離脂肪酸（FFA）も炎症誘発性経路を活性化し、その結果、トール様受容体-4（TLR-4）およびリゾホスファチジルコリン（LPC）を活性化します。細胞増殖および T 細胞の活性化における役割。

血小板活性化因子 (PAF、PAF-acether または AGEPC、すなわちアセチル-グリセリル-エーテル-ホスホリルコリンとしても知られている) も関与している可能性があります。 PAF は、多くの白血球機能、血小板凝集および脱顆粒、炎症、およびアナフィラキシーの強力なリン脂質活性化因子およびメディエーターです。 さらに、気管支収縮の重要なメディエーターです。

いくつかの脂質が、ウイルスに対してより深刻な反応を起こす患者のバイオマーカーとして機能する可能性があるという仮説を立てています. 血漿リピドミクスプロファイルの測定は、重度の肺疾患のリスクがより高い被験者を見つけ出し、標的治療戦略を支援するのに役立ちます。

私たちの前向き観察研究の主要なエンドポイントは、Covid-19肺炎と診断された患者の回復率を評価することです。 他の二次的エンドポイントの中で、Covid-19 肺炎に罹患した患者の臨床的改善または退院までの時間の予測因子を見つける予定です。

臨床的改善は、重症度の高い状態から重症度の低い状態への移行として表される、Covid-19 肺炎の重症度の低下として定義されます。 考えられる結果は 1 です。 死; 2.体外膜酸素化および/または侵襲的人工呼吸器を必要とする入院; 3.鼻高流量酸素療法および/または非侵襲的人工呼吸器を必要とする入院; 4.入院、酸素補給が必要; 5. 退院。

二次エンドポイントには、肝臓、腎臓または多臓器不全、心不全、Covid-19に対するさまざまな医薬品治療の有効性、およびCovid-19感染の重症度の予測因子とバイオマーカーの開発が含まれます。

方法 研究を開始する前に、プロトコールは Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS、カトリック大学、ローマ、イタリアの地元の倫理委員会に提出され、承認されます。 登録前に、各被験者はインフォームド コンセントに署名します。

包含基準：胸部画像および周囲空気中の酸素飽和度（SaO2）≤94％、Covid-19検査陽性、患者からのデータ収集にインフォームドコンセントが与えられていることにより確認された、肺炎の診断を受けた18歳以上の男女の入院患者または、患者が体調不良で同意できない場合は、患者の法定代理人から。

除外基準：18歳未満、妊娠中または授乳中。 Covid19の診断を行うために、定量的リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応のために鼻咽頭スワブサンプルが採取されます（2回の繰り返し検査）。

収集されたデータには、症状 (咳、発熱、呼吸困難、結膜炎、下痢、無力症、関節痛) の時間、年齢、性別、身長、体重、教育、アルコールと喫煙習慣、罹患率、血漿グルコース、クレアチニン、トランスアミナーゼ、γ-GT、合計が含まれます。コレステロール、HDL-コレステロール、トリグリセリド、血算、​​Dダイマー、乳酸脱水素酵素（LDH）、高感度C反応性タンパク質（hs-CRP）、クレアチンキナーゼ（CK）、フェリチン、アルブミン、HbA1c、胸部X線、胸部CTスキャン、肺炎の治療、降圧剤および抗高血糖剤を含むその他の治療、体温、血圧、酸素流量、またはその他のタイプの酸素治療。

5 ml の血漿も 1 ml ずつに分けて採取し、第三者を含む将来の分析のために匿名化して -80 °C で保存します。

主要エンドポイント 研究の主要エンドポイントは、入院時に合併症（糖尿病、肥満、心血管疾患、高血圧など）を呈する Covid-19 肺炎と診断された患者の平均回復率を比較することです。または呼吸不全）、上記の合併症のない患者の平均回復率。

二次エンドポイント

この研究の二次的エンドポイントは、2 つのグループ (合併症のある患者とない患者) およびさまざまな種類の合併症を呈する患者間の生存曲線 (改善までの時間) の比較です。

1. 高血圧症
2. 肥満および/または2型糖尿病
3. 循環器疾患
4. 慢性閉塞性肺疾患
5. 上記の疾患のいずれでもない その他のエンドポイントは、肝臓、腎臓または多臓器不全、心不全、Covid-19に対するさまざまな医薬品治療の有効性、およびCovid-19感染の重症度の予測因子とバイオマーカーの開発です。

サンプル サイズ サンプル サイズの計算 (20) は、次の仮説の下で実行されます。合併症のない患者の回復率は 98% であると想定されます。糖尿病、肥満、心血管疾患、高血圧、または慢性呼吸不全のいずれかの合併症を有する患者の平均回復率は 88% であると想定されています。 さらに、Covid-19 肺炎の患者の 50% が上記の合併症のいずれかを持っていると仮定すると、2 つのグループのサイズの比率は k=Nc/Nwc = 1 であると想定されます。 実際、太りすぎや肥満も含まれています。 0.80 の検出力に到達するには、比率 k が 1、改善の確率が pc = 0.88 および pwc =0.98 に等しく、期待差率が 0.10 の場合、α が 0.05 に等しい場合、必要なサンプル サイズは 198 人の患者です。

統計 回復と患者グループとの関連性は、フィッシャーの正確確率検定によって検定されます。 コックス比例ハザード回帰を使用して、投与された治療および収集されたすべての定量的変数を補正することにより、研究グループ間の生存曲線 (改善までの時間) を比較します。 入院時に測定された量的変数は、ANOVA を使用してグループ間で比較されます。 単変数分析では、カテゴリ変数 (性別、教育、アルコール消費、喫煙習慣など) がカイ 2 乗検定によって分析され、回復との関連性が研究されます。また、ロジスティック回帰モデルを使用して、可能性のある定量的予測因子がテストされます。回復。 次に、段階的な選択手順による多変量ロジスティック モデルを使用して、単変量解析で有意なすべての変数をテストします。