Ирина Анатольевна Руслякова - к.м.н., ассистент кафедры анестезиологии и реаниматологии им. В.Л. Ваневского.
195067, Санкт-Петербург, Пискаревский пр., д. 47
Irina A. Ruslyakova - Ph.D. of Medical Sciences, Assistant of the Department of Anesthesiology and Resuscitation named after V.L. Vanevsky.
47 Piskarevskii prospect, 195067 St. Petersburg
Эльвина Зинуровна Шамсутдинова - клинический ординатор кафедры анестезиологии и реаниматологии им. В.Л. Ваневского.
195067, Санкт-Петербург, Пискаревский пр., д. 47
Elvina Z. Shamsutdinova - Clinical Resident of the Department of Anesthesiology and Intensive Care named after V.L. Vanevsky.
47 Piskarevskii prospect, 195067 St. Petersburg
Лариса Борисовна Гайковая - д.м.н., заведующий кафедрой клинической лабораторной диагностики, биологической и общей химии им. В.В. Соколовского.
195067, Санкт-Петербург, Пискаревский пр., д. 47
Larisa B. Gaikovaya - MD of Medical Sciences, Head of the Department of Clinical Laboratory Diagnostics, Biological and General Chemistry named after. V.V. Sokolovsky.
47 Piskarevskii prospect, 195067 St. Petersburg
Кластеризация новых подгрупп заболеваний, которые невозможно предсказать, используя только клинические ковариаты, у пациентов с тяжелой внебольничной пневмонией (ТВП), позволит улучшить подходы к диагностике и будет способствовать адаптации конкретных методов лечения пациентов к их индивидуальным особенностям.
Цель исследования. Выделить фенотипы сепсиса у пациентов с ТВП для повышения эффективности терапии и улучшения прогнозирования исхода.
Материалы и методы. Провели ретроспективный анализ 664 историй болезни пациентов с сепсисом в отделении реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) Северо-Западного государственного медицинского университета им. И. И. Мечникова с 2016 г. по 2023 г. В исследование включили 568 (85,5%) пациентов с ТВП вирусного генеза (группа ТВПв) и 96 (14,5%) пациентов с ТВП бактериального генеза (группа ТВПб). По алгоритму, предложенному C. Seymour W. и соавт., выделили фенотипы сепсиса. Пациентам с ТВП COVID-19 (n=293, 51,6%) провели генно-инженерную биологическую терапию (ГИБТ). Сравнили выборки пациентов, получивших и не получивших ГИБТ. Информацию обработали статистически в пакетах программ Statistica 10.0 и SPSS.
Результаты. Среди всех пациентов выделили 4 фенотипа сепсиса: α- (n=323, 48,6%); β- (n=128, 19,3%); γ- (n=87, 13,1%); δ - (n=126, 19%). В группе ТВПв наибольшую долю составили пациенты с α-фенотипом сепсиса — 295 (51,9%), в то время как в группе ТВПб преобладал δ -фенотип — 53 (55,2%). Частота применения ГИБТ при α-фенотипе сепсиса была выше по сравнению с другими фенотипами: при α- у 61,8% пациентов, при β- у 16%, γ- у 12,6%, при δ - у 9,6%, p<0,05. Наилучший эффект применения ГИБТ моноклональными антителами к рецептору интерлейкина-6 получили у пациентов с α-фенотипом сепсиса при ТВП COVID-19 — 87,5% благоприятных исходов, p=0,0419. При α- и δ -фенотипах сепсиса у пациентов, получивших ГИБТ, бактериальный сепсис развивался значительно реже, чем у не получивших: при α-фенотипе — у 12,71 vs 23,2%, p=0,0131; при δ -фенотипе — у 25,0 vs 70,41%, p=0,0254, соответственно.
Заключение. Выявленные различия в фенотипах сепсиса у пациентов с вирусной и бактериальной ТВП дают возможность использовать дифференцированный подход при выборе терапевтической тактики ведения больных и точнее прогнозировать осложнения и исходы.
New subgroups of patients with severe community-acquired pneumonia (SCAP) are hardly predicted by the use of clinical covariates; clusterization may significantly improve diagnostic approaches and facilitate the adaptation of specific treatment modalities to patient’s individual characteristics.
The aim of the study. To identify linking the sepsis phenotype in patients with SCAP and preferable treatment option to forecasting the outcome and improve treatment results.
Materials and methods. Case histories of 664 of intensive care unit (ICU) patients with sepsis (2016–2023) from I. I. Mechnikov Northwestern State Medical University were analyzed. The study included 568 (85.5%) patients with viral SCAP (SCAPv group) and 96 (14.5%) patients with bacterial SCAP (SCAPb group). Sepsis phenotypes were identified using algorithm proposed by Seymour C.W. et al. In SCAP cases associated with COVID-19 infection (n=293, 51.6%) patients received genetically engineered biological therapy (GIBT). The study compared two cohorts of patients: those who received GIBT and did not receive GIBT. Data were statistically processed using the Statistica 10.0 and SPSS software packages.
Results. Analysis revealed 4 sepsis phenotypes: α- (N=323, 48.6%); β- (N=128, 19.3%); γ- (N=87, 13.1%); δ - (N=126, 19%). The majority of SCAPv group patients — 295 (51.9%) — had α-phenotype of sepsis, while δ -phenotype prevailed in the SCAPb group — 53 (55.2%). The proportion of patients receiving GIBT and exhibiting α- sepsis phenotype dominated over other sepsis phenotypes: 61.8% of patientspossesed α- phenotype, whereas β-, γ- and δ -phenotypes were determined in 16% , 12.6%, and 9.6% of GIBT patients, respectivelty (P<0.05). The best effect of using monoclonal antibodies to interleukin-6 receptors as a GIBT was obtained in patients with the α-phenotype sepsis and COVID-19-associated SCAP: 87.5% favorable outcomes, P=0.0419. Rate of bacterial sepsis was significantly lower in patients with α- and δ -phenotypes of sepsis receiving GIBT vs those who did not receive this therapy: 12.71% vs 23.2% of patients with α-phenotype, P=0.0131; 25.0% vs 70.41% of patients with δ -phenotype, P=0.0254, respectively.
Conclusion. Differences in sepsis phenotype between patients with viral or bacterial SCAP may stratify patients for different therapeutic management and more accurately predict potential complications and unfavorable outcome.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.