Динамика показателей липидного профиля после острого периода COVID-19. Субанализ международного регистра "Анализ динамики коморбидных заболеваний у пациентов, перенесших инфицирование SARS-CoV-2 (АКТИВ SARS-CoV-2)" (12 месяцев наблюдения)

По данным Всемирной организации здравоохранения, по состоянию на конец ноября 2023г в мире было зарегистрировано >772 млн случаев заболевания новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) и почти 7 млн смертей. Несмотря на то, что пандемия была объявлена прекращенной 11 мая 2023г, по-прежнему регистрируется почти полмиллиона новых случаев в неделю ¹.

В связи с этим изучение острого периода и отдаленных последствий COVID-19 не теряет своей актуальности. Согласно данным регистра АКТИВ у 18,01% пациентов, перенесших COVID-19, в течение последующих 12 мес. зарегистрированы вновь диагностированные заболевания, в структуре которых преобладали артериальная гипертензия, сахарный диабет 2 типа и ишемическая болезнь сердца (ИБС) [1]. По мнению экспертов, основными причинами возникновения и прогрессирования сердечно-сосудистых заболеваний в постковидном периоде являются нарушения липидного обмена в постковидном периоде, прямая вирусная инвазия кардиомиоцитов, эндотелиальная дисфункция, наличие антифосфолипидных антител, активация системы комплемента, повышенное образование нейтрофильных внеклеточных ловушек, нарушение регуляции системы ренин-ангиотензин-альдостерон, повышенные уровни провоспалительных цитокинов [2].

В связи с этим целью настоящего исследования является анализ динамики показателей липидного спектра во время острого периода инфекции и в течение 12 мес. после выписки из стационара (постковидный период) в сравнении с уровнем показателей липидного спектра пациентов до заболевания COVID-19 ².

Материал и методы

Дизайн регистра АКТИВ представлен в ранее опубликованных работах [1].

Субанализ регистра осуществлялся следующим образом: врачи-исследователи в каждом из центров, включавших пациентов в регистр АКТИВ, выбрали из базы данных пациентов, соответствующих трем критериям:

1. Наличие результатов лабораторного анализа липидного спектра не более чем за 60 дней до заболевания COVID-19;
2. Наличие результатов лабораторного анализа липидного спектра во время острого периода инфекции;
3. Наличие результатов лабораторного анализа липидного спектра в течение 6-12 мес. после выписки из стационара.

Демографические, клинические, лабораторные и инструментальные данные этих пациентов были внесены в отдельную электронную базу. В историях болезни и амбулаторных картах пациентов, включенных в субанализ, не было указаний на такие причины вторичных дислипидемий, как нефротический синдром и гипотиреоз. Липидный спектр представляли следующие показатели: общий холестерин (ОХС), холестерин липопротеинов низкой плотности (ХС ЛНП), холестерин липопротеинов высокой плотности (ХС ЛВП), триглицериды (ТГ), холестерин не липопротеинов высокой плотности (ХС не-ЛВП).

Всего в электронную базу субанализа было включено 595 пациентов.

Статистический анализ. Статистическая обработка материала выполнялась в среде R ³. При расчете описательных статистик для количественных признаков выполнялся расчет медианы (квартиль 1, квартиль 3), а для качественных — процентной доли. При оценке статистической значимости различий для количественных признаков использовался критерий Манна-Уитни, а для качественного — хи-квадрат или точный тест Фишера. Влияние переменной считалось статистически значимым, если значение p-value составляло <0,05.

При построении математической модели выборка была разделена на две группы: группа 1 — показатели ОХС, ХС ЛНП, ТГ и ХС не-ЛВП до и после перенесенного заболевания COVID-19 уменьшились, не изменились или увеличились не >0,49 ммоль/л; группа 2 — повышение на ≥0,5 ммоль/л хотя бы одного из этих показателей. В качестве зависимой переменной использовалась переменная "Группа 2".

Переменные-предикторы были разделены на две категории. Первую составили качественные переменные (пол респондента, наличие заболеваний в анамнезе, наличие осложнений в ходе госпитализации, некоторые расчетные категориальные переменные — ожирение и др.). Вторую составили количественные переменные. В ходе анализа выполнялась раздельная оценка влияния качественных и количественных предикторов на вероятность попадания респондента в группу 2.

При помощи алгоритма машинного обучения, который носит название "случайный лес" ("random forest" ⁴), была построена математическая модель для предсказания вероятности попадания пациента в группу 2 с использованием набора переменных-предикторов, которые были ассоциированы с этой группой на более ранних этапах анализа (анализ описательных статистик).

В ходе реализации алгоритма "случайного леса" с использованием процедур перестановочных тестов (500 итераций) определялась значимость (importance) каждой переменной, включенной в анализ по усредненной величине снижения индекса Джини.

Таким образом, для следующего этапа анализа были отобраны переменные, имеющие наибольший уровень значимости, после чего отобранные переменные были включены в качестве предикторов в логит-модель. Далее пошаговым алгоритмом отбора переменных (алгоритм forward/backward) были отобраны переменные и ковариаты, использование которых в качестве предикторов оказалось оптимальным для прогнозирования вероятности попадания пациентов в группу 2.

Основные параметры точности классификации были оценены при помощи ROC-анализа с расчетом показателей площади под кривой (AUC), правильности классификации, чувствительности и специфичности.

Результаты

В исследование индивидуальной динамики показателей липидного спектра включено 595 пациентов, средний возраст 60,0 [ 49,0;68,0] лет, мужчин 45,3%. ИБС диагностирована у 20,3% пациентов.

Из 121 пациента с ИБС принимали статины до госпитализации — 48 (39,7%), во время острого периода — 41 (33,9%), в постковидном периоде — 53 (43,8%).

В целом среди пациентов, включенных в анализ, принимали статины до госпитализации 110 из 595 (18,5%), во время острого периода инфекции — 63 из 591 (10,7%), в постковидном периоде 144 из 595 (24,2%).

Исходное состояние липидного спектра

Исходно у пациентов, включенных в субанализ, наблюдались следующие показатели липидного спектра (рис. 1, табл. 1):

• ОХС — 5,00 [ 4,60;5,63] ммоль/л;
• ХС ЛНП — 3,10 [ 3,00;3,50] ммоль/л;
• ТГ — 1,80 [ 1,40;2,00] ммоль/л;
• ХС ЛВП — 1,13 [ 0,94;1,49] ммоль/л;
• ХС не-ЛВП — 3,96 [ 3,74;4,23] ммоль/л.

До госпитализации по поводу COVID-19 ни у одного пациента с ИБС не был достигнут целевой уровень ХС ЛПН <1,4 ммоль/л, среди пациентов без ИБС 93% пациентов имели ХС ЛНП >3 ммоль/л (табл. 1).

При анализе динамики показателей липидного спектра (рис. 1, табл. 1) наблюдалась однонаправленная динамика: все показатели снижались во время острого периода инфекции. Снижение уровня ОХС составило 17,2%, ХС ЛНП — 23,3%, ХС ЛВП — 16,8%, ТГ — 23,3%, ХС не-ЛВП — 21,3%. Таким образом, в остром периоде инфекции общей закономерностью стало снижение всех параметров липидограммы.

В постковидном периоде в течение 12 мес. отмечено возрастание показателей липидного спектра по сравнению с уровнем в остром периоде болезни (рис. 1, табл. 1 и 2).

Представляло интерес сравнить динамику параметров липидного спектра в постковидном периоде у пациентов получающих и не получающих гиполипидемическую терапию (табл. 2).

В подгруппе пациентов, не получающих гиполипидемическую терапию, в постковидном периоде инфекции наблюдалось достоверное повышение ОХС, ХС ЛНП, ТГ, ХС не-ЛВП по сравнению с острым периодом инфекции, повышение уровня ХС ЛВП не достигло статистической значимости. При сравнении показателей липидного спектра в постковидном периоде с исходными показателями (до заболевания COVID-19) достоверных различий не найдено.

У пациентов, получавших гиполипидемическую терапию в постковидном периоде, наблюдалось достоверное повышение ОХС, ХС ЛНП, ХС ЛВП, ХС не-ЛВП по сравнению с острым периодом инфекции, повышение уровня ТГ не достигло статистической значимости. При сравнении показателей липидного спектра в постковидном периоде с исходными показателями (до заболевания COVID-19) достоверных различий не найдено для ОХС, ХС ЛНП, ХС ЛВП, ТГ. Уровень ХС не-ЛВП в постковидном периоде был достоверно ниже, чем исходный (табл. 2).

Гиполипидемическая терапия в постковидном периоде (анализ всей группы пациентов)

В постковидном периоде увеличилась частота назначения:

• статинов в сравнении с периодом до госпитализации (24,2% vs 18,5%, р<0,02);
• эзетимиба (3,7% vs 1,7%, р=0,049).

Пациенты получали следующие гиполипидемические препараты в постковидном периоде:

— симвастатин — 2,6%, средняя доза — 20,0 [ 17,5;20,0] мг,

— аторвастатин — 57,9%, средняя доза — 20,0 [ 20,0;40,0] мг,

— розувастатин — 39,5%, средняя доза — 20,0 [ 10,0;20,0] мг.

Индивидуальная динамика уровня липидов в постковидный период

Индивидуальный анализ динамики уровня липидов в постковидном периоде позволил выделить 2 группы пациентов (рис. 2, табл. 3):

• группа 1 (n=442), в которую вошли пациенты без повышения на ≥0,5 ммоль/л уровней ОХС, ХС ЛНП, ТГ, ХС не-ЛВП;
• группа 2 (n=153 (25,7%)), в которую вошли пациенты с повышением на ≥0,5 ммоль/л ОХС и/или ХС ЛНП, и/или ТГ, и/или ХС не-ЛВП.

Анализ терапии пациентов во время острого периода COVID-19 показал, что процент пациентов, получающих глюкокортикостероиды, в обеих группах был одинаков. При изучении динамики показателей липидного спектра в постковидном периоде по сравнению с исходными до COVID-19 уровнями найдено, что у пациентов 1 группы отсутствует статистически достоверная динамика показателей липидного спектра, тогда как у пациентов 2 группы наблюдалось (рис. 2, табл. 3):

• повышение ОХС на 17,9%, с 4,75 [ 4,00;5,68] до 5,60 [ 4,80;6,80] ммоль/л, р<0,001;
• повышение ХС ЛНП на 10,3%, с 2,90 [ 2,00;3,85] до 3,20 [ 2,60;4,10] ммоль/л, р<0,001;
• повышение ТГ на 24,7%, с 1,50 [ 1,21;2,00] до 1,87 [ 1,49;2,30] ммоль/л, р<0,01;
• повышение ХС не-ЛВП на 12,1%, с 3,71 [ 2,55;4,64] до 4,16 [ 3,28;5,06] ммоль/л, р<0,001.

У пациентов 2 группы наблюдалось повышение на ≥0,5 ммоль/л одного показателя у 58,9%, одновременное повышение двух показателей — у 18%, одновременное повышение трех показателей — у 12,7%, одновременное повышение четырех показателей — у 9,7%. Среди показателей липидного спектра чаще происходило повышение на ≥0,5 ммоль/л уровня ОХС (77,6%), повышение ХС ЛНП происходило у 30,6% пациентов, повышение ХС не-ЛВП у 34,3%, повышение ТГ у 30,6%.

При сравнительном анализе показателей липидного спектра 1 и 2 групп на различных этапах найдено (рис. 2, табл. 3):

• при анализе исходных показателей липидного спектра (до заболевания COVID-19) найдено, что у пациентов 2 группы они были ниже, чем у пациентов 1 группы: ОХС (4,75 [ 4,00;5,68] vs 5,00 [ 4,80;5,69] ммоль/л, р<0,001), ХС ЛНП (2,90 [ 2,00;3,85] vs 3,10 [ 3,00;3,40] ммоль/л, р<0,001), ТГ (1,50 [ 1,21;2,00] vs 1,85 [ 1,40;2,00] ммоль/л, р=0,013), ХС не-ЛВП (3,71 [ 2,55;4,64] vs 4,01 [ 3,86;4,20] ммоль/л, р<0,001);
• в остром периоде инфекции показатели липидного спектра не различались у пациентов 1 и 2 групп;
• в постковидном периоде показатели липидного спектра у пациентов 2 группы были выше, чем у пациентов 1 группы: ОХС (5,60 [ 4,80;6,80] vs 5,00 [ 4,80;5,50] ммоль/л, р<0,001), ХС ЛНП (3,20 [ 2,60;4,10] vs 3,10 [ 3,00;3,30] ммоль/л, р=0,011), ТГ (1,87 [ 1,49;2,30] vs 1,85 [ 1,40;2,00] ммоль/л, р<0,001), ХС не-ЛВП (4,16 [ 3,28;5,06] vs 4,01 [ 3,82;4,13] ммоль/л, р=0,019). Уровни ХС ЛВП статистически достоверно не различались (рис. 2, табл. 3).

Особенности гиполипидемической терапии в группах с и без повышения уровня показателей липидограммы на ≥0,5 ммоль/л

До заболевания COVID-19 пациенты 2 группы почти в 2 раза чаще получали статины (32,8% vs 16,8%, р<0,001) (табл. 3), но при этом они получали более низкие дозы, чем пациенты 1 группы: аторвастатин 20,0 [ 20,0;40,0] мг vs 40,0 [ 20,0;40,0] мг, р=0,036 и розувастатин 10,0 [10,0;20,0] мг vs 20,0 [10,0;60,0] мг, р=0,010 (табл. 3), что является возможной причиной достоверного различия исходного уровня липидов пациентов 1 и 2 групп.

В постковидном периоде пациенты 2 группы достоверно чаще получали статины, чем пациенты 1 группы (35,8% vs 20,9%, р=0,001) (рис. 3, табл. 3). Пациенты 2 группы более чем в 3 раза чаще получали аторвастатин, чем розувастатин. Дозы аторвастатина достоверно не различались между группами.

Розувастатин пациенты 1 и 2 групп получали с одинаковой частотой, доза препарата была достоверно выше у пациентов 1 группы (рис. 3, табл. 3).

Таким образом, в постковидном периоде пациенты 2 группы чаще получали статины, причем доза преобладающего препарата аторвастатина не различалась между группами.

Можно предполагать, что повышение уровней липидов у пациентов 2 группы не было связано с неадекватной гиполипидемической терапией, т. к. она была как минимум не хуже, чем у пациентов 1 группы.

Динамика липидов в зависимости от возраста, особенностей клинического статуса и данных лабораторно-инструментального обследования пациентов

При сравнительном анализе пациентов 1 и 2 групп найдено, что пациенты с нарастанием параметров липидного профиля (2 группа) были старше, имели больший индекс массы тела (ИМТ), ожирение, ИБС, (в т. ч. инфаркт миокарда в анамнезе), хроническую сердечную недостаточность (ХСН), более низкую расчётную скорость клубочковой фильтрации (СКФ) и более высокий уровень глюкозы плазмы крови в остром периоде инфекции (табл. 4).

Пациенты 2 группы имели более тяжелое течение острого периода инфекции, у них достоверно чаще имели место осложнения, в т. ч. цитокиновый шторм (11,5% vs 1,92%, р<0,001), чаще имела место площадь поражения легких по данным компьютерной томографии 3 и 4 степени (17,6% vs 6,8%, р<0,001) (табл. 3).

При анализе взаимосвязи динамики параметров липидного спектра с маркером системного воспаления (С-реактивный белок (СРБ)) установлено, что для пациентов с более высоким СРБ в остром периоде инфекции были характерны в постковидном периоде более низкий уровень ХС ЛВП, более высокий уровень ТГ и ХС не-ЛВП (табл. 5).

Таким образом, по данным однофакторного анализа повышение уровней липидов в постковидном периоде было характерно для пациентов с высоким кардио-метаболическим риском и тяжелым течением острого периода инфекции.

Многофакторный анализ

Оценка факторов, влияющих на риск повышения показателей липидного спектра в постковидном периоде, была проведена при помощи алгоритма машинного обучения "случайный лес" ("random forest"), была построена прогностическая многофакторная логит-модель. В ходе построения модели были проанализированы 47 переменных (клинические, лабораторные, инструментальные параметры). Было установлено, что среди проанализированных переменных, такие переменные, как возраст (прямая связь), ИМТ (прямая связь), расчётная СКФ в остром периоде (обратная связь) и уровень ХС не-ЛВП в остром периоде (обратная связь), а также ХСН, ожирение и цитокиновый шторм во время госпитализации пациента, являются независимыми предикторами повышения показателей липидного спектра пациентов в постковидном периоде.

ROC-анализ многофакторной модели прогнозирования риска повышения уровня липидов, включившей категориальные переменные, показал, что модель имеет характеристики высокой прогностической ценности: AUC 74,4%, чувствительность — 66,0%, специфичность — 76,0% (рис. 4).

ROC-анализ многофакторной модели прогнозирования риска повышения показателей липидного обмена, включившей количественные переменные, показал, что модель имеет характеристики высокой прогностической ценности: AUC 82,6%, чувствительность — 78,0%, специфичность — 79,0% (рис. 4).

Таким образом, данные многофакторного анализа подтверждают, что высокая вероятность повышения липидов крови характерна для пациентов с исходным высоким кардио-метаболическим риском и тяжелым течением острого периода инфекции.

Обсуждение

В доступной нам литературе мы не обнаружили исследований, в которых показатели липидного спектра в постковидном периоде сравниваются с показателями этих же пациентов до заболевания COVID-19.

Таким образом, в отличие от других работ в нашем исследовании мы изучили индивидуальную динамику показателей липидного спектра 595 пациентов, сравнивая исходный уровень показателей (до заболевания COVID-19) с уровнями во время острого периода и в течение 1 года в постковидном периоде (средний срок выполнения анализов — 215 [ 183;351] дней от дня выписки из стационара).

При сравнительном анализе было найдено, что в остром периоде COVID-19 наблюдается снижение всех показателей липидного спектра.

Мы уже представляли данные регистра АКТИВ, демонстрирующие, что снижение уровня ХС ЛНП статистически достоверно связано с неблагоприятным прогнозом у госпитализированных пациентов с COVID-19. Эта закономерность сохранялась как при однофакторном, так и при многофакторном анализе [3].

Многие исследователи сообщают о гиполипидемии у госпитализированных пациентов с COVID-19 [4][5] и о связи между снижением уровня липидов и выраженностью симптомов у пациентов [6], что совпадает с нашими данными.

Иная картина наблюдается в постковидный период. Динамика показателей липидного спектра носит неоднозначный характер.

У четверти больных отмечено достоверное увеличение уровня ОХС и/или ХС ЛНП, и/или ТГ, и/или ХС не-ЛВП, а у 3/4 больных подобной динамики уровня липидов по сравнению с до COVID-19 периодом нет, т. е. их уровень соответствует уровню до болезни.

Критерий анализа выраженности динамики уровня липидов в нашем исследовании соответствовал значению ≥0,5 ммоль/л увеличения уровня липидов для одной или нескольких фракций по сравнению с уровнем до болезни.

Этот порог был выбран потому, что при увеличении каждого из 4 параметров липидного спектра на эту величину происходит значимое повышение риска развития атеросклероза и/или частоты сердечно-сосудистых событий.

Так, согласно исследованию PESA, повышение уровня ХС ЛНП на 0,5 ммоль/л ассоциируется с возрастанием риска развития атеросклероза примерно на 19% [7]. В регистре KOICA был проанализирован риск прогрессирования коронарного атеросклероза в соответствии с уровнем повышения каждого из 4 показателей липидного спектра отдельно [8]. Анализ этого регистра показал, что риск коронарного атеросклероза при повышении уровня ОХС на 20 мг/дл (0,52 ммоль/л) возрастает на 20%, при повышении уровня ХС ЛНП на 20 мг/дл (0,52 ммоль/л) возрастает на 38%, при повышении уровня ТГ на 40 мг/дл (0,45 ммоль/л) риск возрастает на 39%.

По данным многонационального консорциума сердечно-сосудистых рисков [9], концентрация ХС не-ЛВП в крови тесно связана с долгосрочным риском атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний.

Многовариантные скорректированные модели Кокса с уровнем ХС не-ЛВП <2,6 ммоль/л в качестве эталона показали увеличение связи между концентрацией ХС не-ЛВП и сердечно-сосудистыми заболеваниями для обоих полов (от отношения рисков (ОР) 1,10, 95% доверительный интервал (ДИ): 1,0-1,3 для ХС не-ЛВП 2,6-3,6 ммоль/л до ОР 1,9, 95% ДИ: 1,6-2,2 для ХС не-ЛВП ≥5,7 ммоль/л у женщин и от ОР 1,10, 95% ДИ: 1,0-1,3 до ОР 2,3, 95% ДИ: 2,0-2,5 у мужчин).

Таким образом, увеличение одного или нескольких показателей липидного спектра на 0,5 ммоль/л мы считали приемлемым уровнем, отражающим значимое повышение кардиоваскулярного риска.

В ряде исследований также сообщается, что изменения метаболических параметров, в т. ч. уровня липидов, могут сохраняться у определенной части выздоровевших пациентов в течение длительного периода времени, что предполагает долгосрочное системное воздействие на метаболизм липидов у пациентов после заражения SARS-CoV-2 [10][11]. В исследовании Bizkarguenaga M, et al. показано, что у половины пациентов наблюдались нарушения метаболизма, включая уровни порфиринов и измененные профили липопротеинов, через 6 мес. после заражения SARS-CoV-2 [11].

В исследовании Washirasaksiri C, et al. продемонстрировано, что через 6 мес. после выздоровления от COVID-19 у 40,5% пациентов наблюдалось ухудшение липидного обмена и, в частности, повышение уровня ХС ЛНП [12].

В масштабном когортном исследовании, использовавшем национальные базы данных здравоохранения Министерства по делам ветеранов США [12], было продемонстрировано, что в течение 1 года у пациентов, переживших первые 30 дней инфекции SARS-CoV-2, по сравнению с не инфицированной современной контрольной группой, был более высокий риск и бремя возникновения дислипидемии, включая повышение уровней ОХС, ХС ЛНП, ТГ и снижение уровня ХС ЛВП.

Также наблюдался повышенный риск и частота применения гиполипидемических препаратов (ОР 1,54, 95% ДИ: 1,48-1,61; частота 25,50, 95% ДИ: 22,61-28,50). 

В совокупности относительный риск любого проявления дислипидемии (лабораторные отклонения или применение гиполипидемических препаратов) составил 1,31 (95% ДИ: 1,28-1,34) и бремя 54,03 (95% ДИ: 49,21-58,92).

Таким образом, анализ мировой литературы позволяет с уверенностью говорить, что COVID-19 является фактором повышения уровня липидов у части пациентов в постковидном периоде.

При многофакторном анализе нами установлено, что среди изученных переменных, такие переменные, как возраст (прямая связь), ИМТ (прямая связь), СКФ в остром периоде (обратная связь) и уровень ХС не-ЛВП в остром периоде (обратная связь), а также ХСН, ожирение и цитокиновый шторм во время госпитализации пациента, являются независимыми предикторами ухудшения показателей липидного спектра пациентов в постковидном периоде.

Полученные нами данные совпадают с результатами исследования Washirasaksiri C, et al. [12], в котором показано, что пациенты с высоким исходным сердечно-сосудистым риском, с повышенным ИМТ имели более высокий риск развития множественных метаболических нарушений, в т. ч. дислипидемий, чем пациенты с низким исходным риском (ОР 2,18; 95% ДИ: 1,38-3,46; P=0,001). 

Согласно данным когортного исследования Xu E, et al. [13], риски и бремя нарушений липидного обмена в постковидном периоде увеличивались ступенчато, в зависимости от тяжести острой фазы COVID-19 (т. е. от того, были ли пациенты не госпитализированы, госпитализированы или помещены в отделение интенсивной терапии), что совпадает с нашими данными о связи дислипидемии в постковидном периоде с тяжестью течения острого периода инфекции.

В нашем исследовании при анализе параметров липидного спектра в постковидном периоде в зависимости от уровня СРБ в остром периоде было найдено, что для пациентов с более высоким СРБ были характерны в постковидном периоде более низкий уровень ХС ЛВП, более высокий уровень ТГ и ХС не-ЛВП, что согласуется с данными Durrington P [14], который в своем обзоре приводит аргументы в пользу того, что при хроническом воспалении сохраняется повышение уровня ТГ и снижение уровня ХС ЛВП, вероятно, из-за действия воспалительных цитокинов, даже у бессимптомных пациентов.

Несколько возможных механизмов могут объяснить, почему у пациентов возникает дислипидемия после заражения SARS-CoV-2. 

Во-первых, SARS-CoV-2 представляет собой оболочечный вирус, т. е. его окружает липидный бислой, следовательно, липидный обмен играет решающую роль в жизненном цикле вируса [15]. В исследовании Farley SE, et al ⁵. проведено картирование изменений в липидах хозяина после заражения SARS-CoV-2 и обнаружено, что SARS-CoV-2 изменяет метаболизм липидов пациента, изменяя 409 видов липидов почти в 64 раза по сравнению с контрольной группой.

Во-вторых, липиды играют решающую роль в модуляции иммунной системы. Как известно, SARS-CoV-2 может вызвать "цитокиновый шторм" из-за чрезмерной активации иммунных клеток, вызывающей иммуноопосредованную воспалительную дислипопротеинемию и заставляющую иммунные клетки вызывать нарушение регуляции выработки липидов [16]. В нашем исследовании именно цитокиновый шторм был одним из независимых предикторов дислипидемии в постковидном периоде (ОР 6,54 [2,67;17,7], р<0,001).

В-третьих, поражение печени, вызванное SARS-CoV-2, нарушает важную роль этого органа в метаболизме липидов [17].

Ограничения исследования. В субанализ включались случайным образом выбранные пациенты с наличием анализов липидного спектра до заболевания COVID-19 (не более 60 дней), которые были живы не менее 1 года после выписки из стационара.

Пациенты с бессимптомным течением или легкими симптомами, не потребовавшие госпитализации, не включались в исследование, поэтому наша когорта представляет в основном пациентов со среднетяжелым и тяжелым течением инфекции.

При прогнозировании возникновения дислипидемии не учитывалось влияние препаратов для лечения COVID-19.

В регистр АКТИВ пациенты включались с 29.06.2020 по 30.03.2021, что соответствует 1 и 2 волне пандемии.

Заключение

У пациентов, перенесших COVID-19, при сравнении показателей липидного спектра до заболевания, во время острого периода и в течение 1 года после выздоровления найдено снижение уровней всех показателей липидного спектра в остром периоде и последующее их повышение.

В постковидном периоде у 25,7% пациентов наблюдалось повышение показателей липидного профиля (повышение уровней ОХС и/или ХС ЛНП, и/или ТГ, и/или ХС не-ЛВП на ≥0,5 ммоль/л) несмотря на то, что гиполипидемическая терапия у этих пациентов группы была как минимум не хуже, чем у пациентов без динамики параметров липидного спектра.

При многофакторном анализе установлено, что такие переменные, как возраст (прямая связь), ИМТ (прямая связь), СКФ в остром периоде (обратная связь) и уровень ХС не-ЛВП в остром периоде (обратная связь), а также ХСН, ожирение и цитокиновый шторм в остром периоде инфекции, являются независимыми предикторами повышения одного или нескольких показателей липидного спектра на ≥0,5 ммоль/л в течение 6-12 мес. постковидного периода.

Принципиальная научная новизна исследования

COVID-19, вероятно, способствует возникновению и/или прогрессированию нарушений липидного обмена у пациентов, переживших COVID-19 (выявлено в популяции Евразийского региона).

Рекомендации практическому здравоохранению

Рекомендуется включить в программу диспансеризации пациентов, перенесших COVID-19, целевой скрининг на дислипидемию. В этой связи целесообразно усилить существующий стандарт диспансеризации за счет включения в перечень обязательных исследований всех четырех показателей липидного спектра (ОХС, ХС ЛНП, ХС ЛВП, ТГ) с расчетом уровня ХС не-ЛВП.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.