長期にわたる新型コロナウイルス免疫プロファイリング

新型コロナウイルス感染症は、3 か月の回復期を過ぎても持続する身体障害症候群を引き起こす可能性があります。 急性新型コロナウイルス感染症後症候群（Post-Acute COVID-19 Syndrome）またはロング COVID という用語は、疲労、胸痛、運動耐容能の低下、頻脈、認知障害からなる一連の症状を表す造語です。

持続性頻脈は依然として最も一般的な症状の 1 つであり、感染後 6 か月の時点で患者の 9% で報告されています。 これらの症状は、体位起立性頻脈症候群 (POTS) の患者に見られる症状と重複します。 POTS患者の約半数が、これらの症状が発現する前にウイルス感染歴も報告していることは注目に値します。

新型コロナウイルス感染症以降の頻脈症候群、POTS 変種：他に原因が特定できない起立性不耐症（OI）の症状を伴う慢性頻脈を呈します。 さらに、POTS患者によく見られる倦怠感、頭痛、「ブレインフォグ」などの非特異的症状もこの新規症状に見られます。

炎症マーカーである CRP、D-ダイマー、IL-6 のレベルの上昇が Long COVID 患者で見られます。 POTS のデータは、新型コロナウイルス感染症後の頻脈症候群に似ており、IL-6、IL-1b、TNF-α などのサイトカインの増加を示しています。

特に、遠心性迷走神経（PNS）の刺激は、炎症誘発性マーカーの産生と全身性炎症を軽減することが示されています。 したがって、急性SARS-CoV-2感染症や新型コロナウイルス感染症後のPOTS患者で報告されているように、PNS機能の低下により、これらの患者は持続的な炎症を起こしやすくなる可能性がある。 新型コロナウイルス感染症後のPOTSにおけるPNS活性と免疫活性化との関連性を明らかにするために、この研究は、新型コロナウイルス感染症後のPOTSおよび後遺症のない新型コロナウイルス感染症の既往歴のある患者における免疫細胞の活性化を評価し、これを程度と相関させることを目的としている。 PNS 活性の低下。

理論的根拠と具体的な目的:

予備データは、新型コロナウイルス感染症後の POTS 患者は副交感神経 (PNS) 機能が低下していることを示しています。 PNS が炎症から保護していることを考えると、新型コロナウイルス感染症後の POTS は PNS 活性の低下によって引き起こされ、それが持続的な炎症、起立性不耐症、OI 症状の一因となっていると仮説を立てます。

主な目的: PNS 活性の低下が、新型コロナウイルス感染症後の POTS 患者における持続的な炎症に関連しているという仮説を検証する。

研究参加者:

これは横断研究で実施され、最大150人の患者が登録され、ロングコロナウイルスのないPOTSが50人、ロングコロナウイルスのあるPOTSが50人、そして後遺症のない新型コロナウイルス感染症の既往歴のある対照患者が50人となる。

研究手順

募集: 被験者はヴァンダービルト自律神経機能不全センター (ADC) への紹介から募集されます。

研究訪問:

評価:

• 自律神経症状評価アンケート（COMPASS-31）
• クオリティ・オブ・ライフ EQ-5D
• PROMIS スケール (認知症高齢者の機能的活動アンケート)、
• OHQ (起立性低血圧アンケート)
• CBS (Cambridge Brain Sciences: Web ベースの認知評価プラットフォーム、オプション)、神経心理学的検査 血液サンプル採取: CBC、CMP、C 反応性タンパク質 (CRP)、D-ダイマー、フローサイトメトリー検査、PBMC 分離 自律神経機能検査: 検査実施研究訪問後 10 年以内のヴァンダービルト ADC での研修が利用されます。 この研究のみを目的としてテストが繰り返されることはありません。

統計的考察

生物統計セクション 主要エンドポイントの血清 IL-6。 提案されたサンプルサイズ 150 (POTD 50 人、長期にわたる COVID POTS 患者 50 人、対照 50 人) は、新型コロナウイルス感染症後の POTS (症例) 間の IL-6 の平均差の効果量 0.62 を検出するための 90% 以上の検出力を提供します。および対照（後遺症のない新型コロナウイルス感染症）、両側タイプ I 誤差 = 5%。 この計算は、POTS.16 における IL-6 の平均差 ≈ 1.82 および SD ≈ 2.94 の予備データに基づいています。 効果の大きさは、症例と対照の間の平均 IL-6 差の標準偏差に対する比として定義されます。

データ分析計画: 人口統計情報が集計されます。 連続パラメータの平均、標準偏差、範囲、およびカテゴリパラメータのパーセントと度数を含む記述統計が表示されます。 T 検定またはマンホイットニー (必要に応じて) を適用して、結果に関する症例と対照間の平均差を検査します。 条件付きロジスティック回帰モデルは、多変数データ分析に適用されます。 調整された p 値と調整された 95% 信頼区間 (CI) がレポートされます。