CN111951963B - Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用 - Google Patents

Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用 Download PDF

Info

Publication number
CN111951963B
CN111951963B CN202010750016.XA CN202010750016A CN111951963B CN 111951963 B CN111951963 B CN 111951963B CN 202010750016 A CN202010750016 A CN 202010750016A CN 111951963 B CN111951963 B CN 111951963B
Authority
CN
China
Prior art keywords
hbp
covid
patient
patients
remission
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010750016.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN111951963A (zh
Inventor
孙宝清
钟南山
周旭一
薛明汕
洪龙斌
董明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Joinstar Biomedical Technology Co ltd
Original Assignee
Joinstar Biomedical Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Joinstar Biomedical Technology Co ltd filed Critical Joinstar Biomedical Technology Co ltd
Priority to CN202010750016.XA priority Critical patent/CN111951963B/zh
Priority to BR112023001152A priority patent/BR112023001152A2/pt
Priority to PCT/CN2020/118688 priority patent/WO2022021597A1/zh
Priority to EP20947152.3A priority patent/EP4191610A1/en
Priority to JP2023504540A priority patent/JP2023534744A/ja
Publication of CN111951963A publication Critical patent/CN111951963A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111951963B publication Critical patent/CN111951963B/zh
Priority to US18/100,076 priority patent/US20230236195A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/435Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
    • G01N2333/46Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans from vertebrates
    • G01N2333/47Assays involving proteins of known structure or function as defined in the subgroups
    • G01N2333/4701Details
    • G01N2333/4703Regulators; Modulating activity
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/56Staging of a disease; Further complications associated with the disease
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30061Lung

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Microbiology (AREA)

Abstract

本申请提供了一种预测COVID‑19患者、特别是重型COVID‑19患者病情恶化风险的方法及其试剂盒。本申请方法可以对COVID‑19患者病情恶化进行有效预测,从而能提前进行临床干预,进而改善COVID‑19患者的预后。本申请首次发现HBP水平可作为早期预测COVID‑19患者复发的显著指标,而且HBP指标的表现时间比其他一系列临床指标早5天左右,因而特别具有临床价值。

Description

HBP在COVID-19患者的预后风险预警中的应用
技术领域
本申请涉及COVID-19患者的预后风险预警。
背景技术
新冠肺炎的发病机制目前正在逐步阐明,临床医生开始关注炎症后遗症的康复和治疗。呼吸道症状是COVID-19的主要表现,严重的弥漫性肺泡上皮损伤是导致死亡的主要原因之一。尤其在重症患者中肺渗出明显增加,并可观察到病变部位肺血管异常扩张。然而,肺部之外的器官,如肝、肾和心脏,也可能遭受直接或继发性损害。
多项研究报道,一些COVID-19阳性患者在治疗后检测病毒为阴性,但病情突然恶化,甚至可能在病毒缓解期死亡。这可能是假阴性或潜在的心血管疾病由于感染而加剧所致。另一方面,COVID-19引起的炎症状态可能在不再检测到病毒RNA后持续存在,并且在缓解期可能会发生继发性炎症风暴。因此,在病毒阴性COVID-19患者病情恶化之前进行及时干预可能会显著改善预后。在此方面,识别预测哪些缓解期患者会复发的生物标志物将非常有价值。
发明内容
肝素结合蛋白(heparin-binding protein,HBP),又称天青杀素或37 KDa的阳离子抗菌蛋白(CAP37),是一种分泌型颗粒蛋白,位于中性粒细胞(PMN)分泌小泡和嗜天青颗粒中。HBP的序列是可公开获得的,例如以 NCBI 登录号 NP 001691 REGION: 27 .. 248获得。内皮细胞是HBP的主要靶点,在毛细血管渗漏机制中起重要的作用。
相关技术中,HBP水平已经显示出与某些疾病具有相关性,可用于预测一些疾病的风险。例如,细菌性脑膜炎患者的HBP显著上升,但病毒性脑膜炎HBP水平和正常人差不多(CN103250054B);HBP水平与尿路感染存在关系,但仅仅只有细菌性感染(CN103380379B);HBP水平与败血症也存在关系,但只涉及细菌、真菌、寄生虫感染(CN101687023B)。上述现有技术都似乎显示,HBP不适合用于判断病毒感染性炎症。
发明人首次发现,HBP水平在COVID-19患者中升高。发明人发现与非感染导致的呼吸衰竭患者对比,COVID-19感染导致的呼吸衰竭患者HBP水平显著上升。而且感染导致的呼吸衰竭患者的HBP水平会在疾病缓解过程发生变化,HBP水平上升的变化与随后的疾病恶化相对应,这表明HBP水平变化可以作为COVID-19重症患者缓解期的疾病复发的预警指标。发明人还测定分析对比了HBP指标与炎症指标﹑凝血指标﹑血气指标与肺渗出水平﹑心肌指标﹑肝肾功能指标的相关性,发现HBP指标与这些常用临床指标大都有较大相关性,而且HBP指标的水平变化基本上都要比这些指标提前5天,这表示HBP指标会是预测COVID-19患者﹑特别是重型COVID-19患者病情进展的优选临床参考生物标志物。根据HBP指标变化可用于预测持续炎症和缺氧引发的多器官衰竭的复发,并能够比其他临床指标预测更早地采取早期干预手段防止病情恶化。
更具体地,发明人首次发现HBP水平在COVID-19病毒性复杂炎症途径中具有重要的临床价值。根据发明,提供了预测COVID-19患者发展炎症,特别是发展多器官功能衰竭的风险的方法。本申请方法,可用于COVID-19患者病情严重程度的预警和预后判断,本申请方法的应用不受患者的核酸检测阴性或阳性的影响,因而对于核酸检测转为阴性的似乎有好转而放松警惕的COVID-19患者,在预测其缓解期出现恶化的风险方面具有难以替代的价值。本申请方法对COVID-19患者病情严重程度的预警和预后判断,可用于指导采取适当治疗方案,这对于改善COVID-19患者预后,特别是改善COVID-19重症患者预后有重要意义。
本申请的术语患者病情“恶化”包括患者的缓解期复发以及进展期加重的情形。
本申请的实际具体应用方案可包括:检测COVID-19患者前后至少两次的HBP水平,两次检测的间隔可为至多半天、1天、2天、3天、4天、5天、6天、7天、8天、9天或10天。当两次检测之间的HBP水平升高至少5ng/ml、10ng/ml、15ng/ml、25ng/ml、50ng/ml、75ng/ml、100ng/ml、125ng/ml、150ng/ml、175ng/ml、200ng/ml、250ng/ml、300ng/ml、350ng/ml、400ng/ml或500ng/ml,则判断患者病情恶化风险高。
本申请主要涉及对于人类患者的临床应用,但本申请也可以用于对非人类动物的临床应用。
本申请涉及测量COVID-19患者的HBP水平。通常在从患者获得的离体样品中测量HBP的水平。样品通常包括患者的体液。体液样品可以是血液﹑血浆﹑血清﹑尿﹑脑脊液或关节液样品。样品优选为血浆样品。本领域已知的标准方法都可用于测定HBP水平,比如免疫学测定方法。免疫学测定方法包括荧光免疫层析法和酶联免疫分析法。也可采用其他测定方法用于测定HBP水平,比如高效液相色谱分离和荧光检测。
本申请还涉及包括用于测量COVID-19患者HBP 水平从而确定所述患者是否有病情恶化风险的诊断试剂盒。优选地,试剂盒通常包含特异性结合 HBP 的一种或多种抗体。例如,试剂盒可包括单克隆抗体、多克隆抗体、单链抗体、嵌合抗体、 CDR 移植的抗体或人源化抗体。抗体可以是完整的免疫球蛋白分子或其片段,诸如 Fab、F(ab')2或 Fv 段。如果存在多于一种抗体,则抗体优选地具有不同的非重叠决定簇以使得它们可同时结合HBP。
试剂盒可另外包括一种或多种使得以上提到的方法的实施方案中的任一种能够被执行的其他试剂或器械。此类试剂或器械包括以下的一种或多种:适宜的缓冲液(水溶液)、从样品分离 HBP 的工具、从患者获得样品的工具(诸如器皿或包括针的器械)或包括可在其上进行定量反应的孔的支持体。试剂盒可以任选地包括使得试剂盒能够用于本申请的方法的说明书或有关该方法可对哪些个体执行的详细资料。
附图说明
图1显示了与COVID-19炎症程度相关的HBP水平变化
图2显示了COVID-19危重患者高分辨率CT与胸部PA&LAT变化趋势比较。
图3显示了气指标与HBP的相关性分析。(PA-aDO2:动脉肺泡氧分压差;Qsp:肺内分流量;ABE:实际碱剩余;SBE:标准碱剩余;Spiro index:呼吸指数;OI:氧合指数)。
图4显示了COVID-19患者心肌检测指标变化的纵向趋势及心肌检测指标与HBP之间的关系。(AST:天门冬氨酸氨基转移酶;CK:肌酸激酶;CK-MB:肌酸激酶同工酶;cTnI:心肌肌钙蛋白I;Mb:肌红蛋白)。
图5显示了肝肾功能指标的趋势及CCF分析。
具体实施方式
1.实验方法
1.1分组标准
根据国际COVID-19诊断标准(Global Surveillance for human infection withcoronavirus disease (COVID-19), Interim guidance, 20 March 2020),纳入广州医科大学第一附属医院ICU感染性危重呼吸衰竭患者12例。排除标准为慢性肝或肾病病史。根据COVID-19 RNA检测阴性时间点定义患者缓解状态阶段的开始,同时需满足随访期间病情出现恶化的病情特征。痰液和尿液细菌或真菌检测阴性,排除院内继发性感染。年龄和性别匹配的非感染所致呼吸衰竭患者作为对照组(n=15)。所有参与者的临床信息均可获得,并检测每个参与者的HBP水平。
重型COVID-19患者病程分为两个阶段:1.“入院阶段”:定义为急性疾病发生的时间点,以此为起点;2.“缓解期”(COVID-19 RNA阴性)。起始点是由3名临床医生根据患者的总体临床状态确定,并评估了肺炎严重指数(PSI;数据未显示)。为了清楚地区分不同的时期,我们在所有的数据中都标明了患者的具体阶段。本研究历时125天,经广州医科大学第一附属医院伦理委员会批准(2020-77)。
1.2 HBP定量检测
采用枸橼酸钠抗凝(1:9)血浆标本进行检测。分离血浆时,注意不可吸入任何白细胞,以免其释放高水平的HBP。采用Jet-iStar 3000全自动免疫分析仪(中翰盛泰生物技术股份有限公司,中国浙江)检测50µl血浆样本,孵育18min后检测HBP水平(干式荧光免疫法)。
1.3影像学检测
对肺部病变进行影像学检查,获得胸部后前位、斜位、侧位(PA&LAT)及定量高分辨率计算机断层扫描(HRCT)分析。在胸部PA&LAT检查中应注意确保不会因患者的呼吸运动导致图像模糊,因此使用快速曝光(0.08s)。PA检测板中心线与背侧第5胸椎对齐,LAT检测板中心线与第5胸椎外侧胸壁对齐。暗盒需上端高于对侧肩部上方3厘米处,下端覆盖肋膈角区域。主要评价包括肺纹理、肺实变影面积、心脏阴影面积和肋膈角。以病变面积占肺总面积百分比作为评价肺受累面积的指标。HRCT层厚设置为1.0 mm。用定量分析系统评价突变影、斑片影和纤维条状影的面积和形状。此外,我们还采集了腹部HRCT图像,以评估研究期间的器官功能 (例如,异常低或高密度)。
1.4 统计学分析
连续变量以中位数和四分位数范围(IQR)表示。组间差异分析采用非参数检验(Mann-Whitney检验)。p<0.05被认为具有统计学意义。采用互相关函数(CCF)检验不同指标与HBP水平的相关性。不同指数趋势与HBP趋势之间的阶段关系通过确定CCF值最大的时间延迟进行检验。使用R(贝尔实验室版本4.0.0)、GraphPad Prism 8.0.2(GraphPadSoftware,加利福尼亚州圣地亚哥,美国)和IBM SPSS(Statistics for Windows Version22.0,IBM,芝加哥,伊利诺伊州,美国)来分析数据和绘制图形。
2.实验结果
2.1患者特征
表1. 参与者总体信息
呼吸衰竭 重型 COVID-19 P值
N 15 12 ---
年龄, 岁 56.00 (37.00, 65.00) 59.50(51.25, 71.00) 0.187
性别, 男/女 9/6 8/4 0.816
HBP, ng/ml 12.58 (5.90, 29.85) 109.10(50.57, 186.00) 0.001
丙氨酸氨基转移酶(ALT), U/L 23.77(8.19, 36.47) 20.25 (12.95, 33.75) 0.076
天门冬氨酸氨基转移酶(AST), U/L 31.60(30.10, 40.30) 38.75(28.28, 60.78) 0.002
血尿素氮(BUN), mg/dl 6.18(5.43, 7.20) 9.80 (6.80, 13.40) 0.002
肌酐(Cr), umol/ml 67.10(54.39, 91.01) 76.40 (55.60, 103.50) 0.042
CRP, mg/L 0.13 (0.05, 0.24) 9.27 (5.66, 15.10) 0.001
D-二聚体 811 (159.8, 3500.00) 3543 (1914, 6222) 0.001
PCT, ug/L 0.11 (0.05, 0.17) 0.38 (0.16, 0.95) 0.001
K, mmol/L 4.27(4.10, 4.62) 4.17 (3.93, 4.51) 0.072
Na, mmol/L 135.20(135.50, 140.10) 139.50(136.10, 143.60) 0.295
Cl, mmol/L 97.10(94.33, 104.13 104.60(99.00, 109.20) 0.367
Ca, mmol/L 2.24(2.20, 2.51) 2.30(2.17, 2.40) 0.143
白细胞, 10^9/L 5.13(4.77, 7.31) 9.34(7.10, 11.30) 0.001
中性粒细胞, 10^9/L 2.31(1.94, 4.00) 6.70(5.10, 8.70) 0.001
淋巴细胞, 10^9/L 1.53(0.97, 1.66) 0.90(0.60, 1.40) 0.034
红细胞, 10^12/L 4.31(3.44, 5.19) 2.96(2.66, 3.32) 0.001
血小板, 10^9/L 154.00(117.00, 203.00) 165.00(108.00, 219.00) 0.470
COVID-19危重患者的HBP水平显著高于其他呼吸衰竭患者(表1)。COVID-19患者CRP和PCT也较高。COVID-19患者的白细胞和中性粒细胞计数也较高,但淋巴细胞计数较低。COVID-19患者D-二聚体水平显著升高,表明尽管患者未发生低血压休克且未满足弥散性血管内凝血的诊断标准,但仍存在广泛的微循环障碍。
2.2. HBP与多系统指标的对比分析
2.2.1 HBP变化趋势及其与其它炎症指标的相关性分析
与COVID-19炎症程度相关的HBP水平变化如图1所示。
A.住院期间HBP和PMN的纵向变化趋势比较。图1中,COVID-19感染代表COVID-19的缓解期,但RNA检测呈阳性。缓解期/复发期指缓解期病毒转阴,在此期间患者的病情仍再次恶化。
B.进一步分析缓解期/复发期。6项炎症指标在标准化后进行比较。球体越大,水平越高。黄线表示球体和坐标平面之间的距离。
HBP和PMN的趋势对比发现(二者相关性显著)(图1A),在缓解期HBP水平有下降的趋势(图表的左侧),即使COVID-19 RNA已转为阴性,但HBP水平会再次上升,并与患者病情恶化程度相平行。HBP水平在疾病复发第10天(图中第35天)达到峰值,并于高峰期维持10天,然后在第50天下降。PMN也有类似的变化趋势,但升高幅度不如HBP明显,且后期下降幅度较大。HBP水平与CRP、PCT呈显著正相关(r=0.463、0.497,P均<0.001)。
HBP与IL-2、IL-4、IL-6、IL-10、肿瘤坏死因子α(TNF-α)和干扰素-γ(IFN-γ)组成的炎症指标(图1B)相比,IL-6在病程中升高最为显著。进一步将这些变量投射到炎症指标和HBP平面上,以更直观地显示线性关系,可见IL-6与HBP呈显著正相关(r=0.693,P<0.001),同时结合病程时间进展三者(HBP,IL-6和病程时间)也呈显著正相关(P<0.001)。
2.2.2凝血指标分析
表2. 凝血指标
COVID-19感染缓解期 &HBP P 复发期 &HBP P *Difference *P
PT 14.60(14.20, 15.10) 0.333 15.00(14.40, 15.60) 0.022 0.40 0.134
PA 83.00(76.00, 88.00) 0.251 78.00(72.00, 85.00) 0.021 -5.00 0.145
纤维蛋白原 2.98(2.44, 4.05) 0.438 2.50(2.04, 3.30) 0.849 -0.48 0.338
APTT 45.50(40.40, 49.80) 0.025 48.17(41.70, 54.80) 0.036 0.40 0.036
TT 17.60(16.70, 19.50) 0.675 17.50(16.60, 19.30) 0.407 -0.10 0.946
D-二聚体 2439.00(791.00, 6667.00) 0.025 4682.00(604.50, 5988.00) 0.017 2243.00 0.001
COVID-19感染缓解期代表COVID-19检测呈阳性的患者(图1A中标记为COVID-19感染)。当患者COVID-19阴性时复发与图1A中的缓解/复发相同。
PT:凝血酶原时间;PA:凝血酶原活性;APTT:活化部分凝血活酶时间;TT:凝血酶时间;&HBP:相对于左侧列的HBP;*COVID-19感染缓解与复发的比较。
反映内源性凝血的APTT在复发期比缓解期要长,两期之间有显著差异(表2)。D-二聚体在COVID-19阴性复发期明显升高,并与HBP呈正相关。然而,综合患者临床指标和表现还未达到DIC的诊断标准。
2.2.3血气指标与肺渗出水平的相关性
COVID-19危重患者高分辨率CT与胸部PA&LAT变化趋势比较如图2所示。
(A)Y轴是HRCT和胸部PA&LAT中有渗出性病变的肺面积的百分比,图中显示了这三个指标达到峰值的时间。
(B)HRCT与HBP的CCF分析。HRCT与HBP相关性最高,HRCT滞后5d(r=0.92,P<0.05)。
(C)胸腔PA&LAT与HBP的CCF分析。5天时胸腔PA&LAT与HBP的相关性也最高(r=0.804,P<0.0 5)。
通过提取入院时HRCT和胸腔PA&LAT的肺积液变化数据,并与随后的HBP轨迹进行比较。为了更直观地显示峰值的高度和时间,对曲线进行了平滑处理(图2)。提示HBP升高更早,在35-40天左右,而HRCT和胸腔PA&LAT峰值出现在45天左右。通过计算HRCT与胸部PA&LAT的相关函数(图2B和图2C),发现HRCT与胸部PA&LAT滞后天数等于5时与HBP的相关性最强。因此,HBP在HRCT和胸部PA&LAT前5天左右升高并达到峰值。
患者的气指标与HBP的相关性分析如图3所示,分析表明,HBP与PA-aDO2、Qsp、Spiro-Index和OI相关。
2.2.4 COVID-19患者肺外器官功能评价
患者的肺外器官功能评价如图4所示,其显示了COVID-19患者心肌检测指标变化的纵向趋势及心肌检测指标与HBP之间的关系。心肌检测指标与HBP的相关性在滞后天数等于5时最高(AST:r=0.499,p=0.1179;CK:r=0.848,p<0.1983;CK-MB:r=0.438,p=0.1983;cTnI:r=0.524,p=0.0982;MB:r=0.789,p<0.05)。
表3. 心肌指标
COVID-19感染缓解期 &HBP P 复发期 &HBP P *Difference *P
AST 38.50(29.13, 51.68) 0.024 49.25(37.55, 65.53) 0.031 10.75 0.001
CK 53.00(33.85, 80.70) 0.046 98.15(22.83, 214.90) 0.007 45.15 0.001
CK-MB 7.00(6.00, 9.00) 0.409 8.50(5.00, 10.00) 0.361 0.5 0.027
cTnI 0.02(0.01, 0.06) 0.017 0.05(0.02, 0.07) 0.024 0.03 0.029
Mb 69.45(42.63, 158.10) 0.031 186.30(125.90, 312.20) 0.004 116.85 0.001
AST:天门冬氨酸氨基转移酶;CK:肌酸激酶;CK-MB:肌酸激酶同工酶;cTnI:心肌肌钙蛋白I;Mb:肌红蛋白。&HBP:HBP与左栏比较。*比较COVID-19感染缓解与复发的情况。
在COVID-19 RNA检测阴性后,COVID-19患者复发后,血清AST、CK、CK-MB、cTnI和Mb总体水平在35-45天升高 (表3,图4A)。在此期间,患者的Pro-BNP为2479(603.4,3379)ng/mL,明显高于正常值。患者尿量无明显减少。影像学显示1例患者有心包积液,但没有心脏阴影增大或心血管功能异常。与HBP水平变化(峰值在35~40天)相比,上述5项指标的变化有一定的滞后性。计算相关系数后(图4B),发现与HBP的相关性再次在滞后5天时为最强,比AST、CK、CK-MB、cTnI和MB提前5天达到峰值。
COVID-19感染缓解期 &HBP P 复发期 &HBP P *Difference *P
BUN 10.45(7.38, 13.93) 0.001 11.60(8.35, 12.25) 0.006 1.15 0.001
Cr 76.50(48.68, 99.35) 0.034 90.15(54.55, 146.40) 0.015 13.65 0.001
K+ 4.14(3.88, 4.54) 0.902 4.19(4.02, 4.38) 0.712 0.05 0.884
患者的肝肾功能指标的趋势及CCF分析如图5所示。BUN、Cr与HBP呈显著正相关。相关性再次以5天差值最高 (BUN:r=0.684,p<0.05;Cr:r=0.714,p<0.05),但K+与HBP无明显正相关。
表4 肾功能检测指标
BUN:血尿素氮
选用尿素氮(BUN)、肌酐(Cr)、钾(K)作为反映肾功能的指标。复发期BUN和Cr呈明显上升趋势,K+无明显上升趋势(表4,图5A)。在此期间,腹部CT显示肾脏无明显异常。CCF分析(图5B)显示BUN、Cr与HBP呈显著正相关,说明BUN和Cr的变化反映了HBP的变化,同样有5天的滞后时间。对于K+,数值稳定且没有明显的上升或峰值,因此K+与HBP的相关性很弱。
AST/ALT比值作为反映肝损伤的指标,从35d开始呈上升趋势,40d达到峰值>3,提示肝细胞破坏更严重。然而,在此期间,腹部CT显示肝脏没有新的异常低密度病变。
3.本申请实施例的分析
在本申请实施例中,重症COVID-19患者在缓解期,部分患者病情再次恶化,其中部分患者出现多器官功能障碍。可能因为老年患者的全身炎症反应更强,而那些适应性免疫力减弱和营养不良的患者,由于非感染相关的继发性炎症持续存在,其临床表现可能更为严重,更可能出现核酸复阳情况。这是缓解期病情急转直下甚至导致死亡的主要原因之一,与COVID-19引起的心脏性猝死风险相当。发明人推测这可能是由COVID-19引发机体免疫功能失衡致持续性炎症引起的。细胞组织破坏后释放的病原体及其碎片被机体识别为异物。在病情加重情况下,更易发生免疫功能失衡,先天免疫的过度激活会加重对组织和器官的损害,形成恶性循环。
在本申请实施例中,HBP水平和PMN的变化与疾病缓解期病情恶化的相关性是一致的,均在30天开始升高,35天达到高峰。在本申请实施例中,测量的6种炎症因子的相关性分析表明,IL-6水平显著升高,并与HBP相关,并且这两个因子随时间的推移与疾病的进展平行。炎症风暴早期IL-6水平升高,此后CRP、PCT和淀粉样蛋白升高,均与炎症进展和PMN凋亡抑制呈正相关。
此外,根据本申请实施例,HBP、HRCT和胸部PA&LAT相关的肺渗出性病变的动态比较,发现HBP升高比肺部病变进展早5天,并且与肺积液面积的变化显著相关。因此,从影像学角度来看,HBP可作为肺部病变进展的预测指标。因此,与常用的炎症因子CRP、PCT和淀粉样蛋白相比,HBP不仅能反映炎症程度具有更高的灵敏性,而且也参与炎症进展机制,另具有一定的抗炎和抗菌作用,在评估重症COVID-19患者中更具优势。
根据本申请的实验可以发现,重症COVID-19患者普遍存在严重低氧血症,急性弥漫性呼吸窘迫综合征是导致预后不良的主要因素。根据本申请实施例的实验可以发现,HBP水平与肺内分流量、动脉肺泡氧分压差、呼吸指数和氧合指数显著相关。在HBP引起的毛细血管渗漏综合征和血管内皮细胞破坏的影响下,呼吸膜和肺血流灌注受到影响,最终导致肺通气功能下降。因此,在COVID-19中,HBP与肺通气密切相关,与缺氧程度平行。这种密切相关的结果也强调了HBP与肺内分流异常机制之间的关系。
根据本申请实施例,心肌细胞损伤的标志物在复发期呈上升趋势,其中1例患者出现心包积液。根据本申请实施例,AST/ALT的峰值>3。并且肝脏损伤在重症患者中比轻型COVID-19患者更常见,并报告在重症患者中AST显著升高。复发期肝细胞线粒体受损,大量AST释放,AST/ALT比值显著升高。比值>3表示肝组织严重损伤。血尿素氮(BUN)、肌酐(Cr)升高,尿潜血、尿蛋白均阳性,2例重症患者诊断为急性肾损害。肾脏灌注受到缺氧和全身炎症的影响,导致肾小球滤过功能障碍。然而,我们的研究并未发现尿量或电解质失衡(如K+)显著减少。
在重症COVID-19患者中,病毒RNA检测转为阴性后的缓解期内同样不能掉以轻心。缓解期炎症持续状态及免疫功能失衡所引起的多器官衰竭病情仍会造成病情突然恶化。根据既往研究,心脏、肝脏和肾脏中没有检测到病毒包涵体,这表明病毒直接性的肺外感染不是恶化的主要原因。根据本申请实施例,即使在炎症得到控制的情况下,一些反映器官损伤程度的指标也没有降低。
因此,根据本申请的上述实施例,HBP在重症COVID-19患者的炎症反应中起关键作用,尤其在病毒缓解期的疾病复发中。纵向分析显示在多器官出现功能障碍和肺部影像学病理特征出现前5天左右,HBP升高。因此,我们认为监测HBP可以作为COVID-19感染后遗症的早期多器官损伤的一个有用的预测指标。基于监测HBP的早期干预可以改善重症COVID-19患者的预后。
以上所述仅为本申请的不同具体实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.特异性结合HBP的抗体在制备用于预测COVID-19患者病情严重程度的预警和预后判断的方法中使用的试剂盒中的用途,所述COVID-19患者处于缓解期,所述试剂盒用于检测COVID-19患者的HBP浓度变化;
所述HBP浓度变化作为COVID-19患者缓解期的疾病复发的预警指标;
所述疾病复发为多器官功能衰竭;
所述多器官功能衰竭为肺损伤、心肌损伤、肝损伤、肾损伤中的任一种;
其中,所述缓解期包括COVID-19RNA转为阴性的时期。
2.根据权利要求1所述的用途,其中,检测COVID-19患者的HBP浓度变化通过检测患者的离体样品实现。
3.根据权利要求2所述的用途,其中,所述离体样品为血浆。
4.根据权利要求1所述的用途,其中,所述COVID-19患者为重症患者或危重患者。
5.根据权利要求1所述的用途,其中,确定COVID-19患者病情严重程度的预警和预后判断的方法包括确定患者在时序上的前后至少两次检测中的HBP浓度之间是否升高。
6.根据权利要求5所述的用途,其中,两次检测中的HBP浓度之间升高至少10ng/ml。
7.根据权利要求5所述的用途,其中,两次检测中的HBP浓度之间升高至少50ng/ml。
8.根据权利要求5所述的用途,其中,两次检测中的HBP浓度之间升高至少100ng/ml。
9.根据权利要求1所述的用途,其中,所述患者还包括非人动物。
CN202010750016.XA 2020-07-30 2020-07-30 Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用 Active CN111951963B (zh)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010750016.XA CN111951963B (zh) 2020-07-30 2020-07-30 Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用
BR112023001152A BR112023001152A2 (pt) 2020-07-30 2020-09-29 Uso de proteínas ligadoras de heparina (hbp) em alerta precoce de risco prognóstico para pacientes com doença de coronavírus (covid-19)
PCT/CN2020/118688 WO2022021597A1 (zh) 2020-07-30 2020-09-29 Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用
EP20947152.3A EP4191610A1 (en) 2020-07-30 2020-09-29 Application of hbp in prognosis and risk warning for covid-19 patient
JP2023504540A JP2023534744A (ja) 2020-07-30 2020-09-29 Covid-19患者の予後リスク警告におけるhbpの応用
US18/100,076 US20230236195A1 (en) 2020-07-30 2023-01-23 Use of heparin-binding protein (hbp) in early warning of prognostic risk of patient suffering coronavirus disease (covid-19)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010750016.XA CN111951963B (zh) 2020-07-30 2020-07-30 Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111951963A CN111951963A (zh) 2020-11-17
CN111951963B true CN111951963B (zh) 2022-09-02

Family

ID=73338002

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010750016.XA Active CN111951963B (zh) 2020-07-30 2020-07-30 Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20230236195A1 (zh)
EP (1) EP4191610A1 (zh)
JP (1) JP2023534744A (zh)
CN (1) CN111951963B (zh)
BR (1) BR112023001152A2 (zh)
WO (1) WO2022021597A1 (zh)

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0711327D0 (en) 2007-06-12 2007-07-25 Hansa Medical Ab Diagnostic method
GB201016161D0 (en) 2010-09-24 2010-11-10 Hansa Medical Ab Diagnostic method
GB201102108D0 (en) 2011-02-07 2011-03-23 Hansa Medical Ab Diagnostic method
CN108051439A (zh) * 2017-12-25 2018-05-18 苏州康和顺医疗技术有限公司 一种单试剂肝素结合蛋白检测试剂盒及其制备方法
CN108152512A (zh) * 2017-12-25 2018-06-12 苏州康和顺医疗技术有限公司 肝素结合蛋白检测试剂盒及其制备方法
CN110806487A (zh) * 2019-12-02 2020-02-18 深圳上泰生物工程有限公司 一种用于人肝素结合蛋白检测的试剂盒及其制备方法
CN111184805B (zh) * 2020-03-06 2021-07-23 江西曹洞慈善基金会 一种中药组合物及其应用
EP3670669B1 (en) * 2020-03-24 2023-09-20 DRK-Blutspendedienst Baden-Württemberg - Hessen gemeinnützige GmbH Detection of sars-cov-2 in a plurality of biological samples
CN111358905A (zh) * 2020-04-10 2020-07-03 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种治疗肺炎的中药合剂及其制备方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALTERED MOLECULAR PATHWAYS OBSERVED IN NASO-OROPHARYNGEAL SAMPLES OF SARS-CoV-2 PATIENTS;Emel Akgun等;《medRxiv》;20200518;摘要和结论 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111951963A (zh) 2020-11-17
EP4191610A1 (en) 2023-06-07
WO2022021597A1 (zh) 2022-02-03
US20230236195A1 (en) 2023-07-27
BR112023001152A2 (pt) 2023-02-14
JP2023534744A (ja) 2023-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7141382B1 (en) Methods for detection of IL-18 as an early marker for diagnosis of acute renal failure and predictor of mortality
EP2796878A1 (en) New biomarkers for diagnosis, prediction and/or prognosis of sepsis and uses thereof
JP2014505259A (ja) 慢性心不全における予後診断および診断の方法
RU2765212C2 (ru) Гистоны и/или proadm в качестве маркеров, свидетельствующих о неблагоприятном событии
RU2672561C2 (ru) Прогнозирование нежелательных явлений у пациентов с предполагаемым диагнозом хронической сердечной недостаточности
RU2764766C2 (ru) Гистоны и/или proadm в качестве маркеров, свидетельствующих об органной дисфункции
US9945873B2 (en) Methods and kits for predicting the risk of respiratory failure, renal failure or thrombopenia in a septic patient by measuring endocan levels in blood
JP2013521480A (ja) 無症候性患者における全身性炎症反応症候群およびセプシスの早期診断および予測に基づくil−6の検出
US20230030564A1 (en) Sepsis management
BR112019015612A2 (pt) Proadm como marcador que indica um evento adverso
US20140199781A1 (en) Non-invasive methods for diagnosing chronic organ transplant rejection
JP2018519499A (ja) 慢性腎疾患の発症のリスクを予測するための方法
JP2013527453A (ja) 急性炎症における生存および回復を推定するためのgdf−15に基づく手段および方法
JP2022000635A (ja) 新型コロナウイルス感染者の重症化リスクの検査方法、その検査キット、コンパニオン診断薬及びその重症化リスクマーカー
CN111951963B (zh) Hbp在covid-19患者的预后风险预警中的应用
KR102355835B1 (ko) 당뇨병성 신증의 조기 병태의 특이적 진단을 가능하게 하는 검사 방법
JP2020106382A (ja) 非アルコール性脂肪性肝炎(nash)の検出方法
KR101861055B1 (ko) Romo1을 이용한 폐질환의 진단방법
EP2647994A1 (en) Method for diagnosis of pulmonary involvement in systemic sclerosis
WO2022221264A1 (en) Methods and compositions for analysis of acute kidney injury
CN114814238A (zh) Caf22检测试剂在制备aki诊断组合物中的应用
AU2012208532B2 (en) Methods and kits for predicting the risk of respiratory failure, renal failure or thrombopenia in a septic patient by measuring endocan levels in blood
JP2024516677A (ja) 敗血症の早期検出用のngalマーカーパネル
JP2024516680A (ja) 敗血症の早期検出用のil6マーカーパネル
JP2024516678A (ja) 敗血症の早期検出用のstrem1マーカーパネル

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant