Analyty klinické biochemie a hematologie u COVID-19


Analytes of clinical biochemistry and hematology in COVID-19

Minireview deals with possibilities of use of routine biochemical and haematological analytes for monitoring patients with COVID-19. Communication contents information on the changes some analytes (mainly CRP, ferritin, D-dimer,

procalcitonin, lymphocytes, LD and many more). We assessed magnitudes of their changes during therapy of disease and for their prediction potential to discrimination of severity, fatality and survivability in this disease. Text is based on the recommendations from Task Force IFCC on COVID-19 and we used also results of some longitudinal and metaanalytic studies. In this communication are introduced some aspects of harmonization levels in analytes used for given purpose.

Keywords:

COVID-19 – routine analytes – Biochemistry – haematology – recommendations


Autoři: B. Friedecký 1;  J. Kratochvíla 2
Působiště autorů: Ústav klinické biochemie a diagnostiky Fakultní nemocnice, Hradec Králové 1;  SEKK spol. s r. o., Pardubice 2
Vyšlo v časopise: Klin. Biochem. Metab., 29, 2021, No. 1, p. 25-30

Souhrn

Jde o přehlednou informační studii (minireview), založenou na aktuálních literárních datech. Předmětem je role rutinních metod klinické biochemie a hematologie při sledování pacientů s nemocí COVID-19. Jsou uvedeny příslušné analyty, které se v průběhu sledování nemoci mění, velikost a význam těchto změn zejména k prognóze stavu a stupni choroby a k přežití nemocných. Text minireview je založený na doporučeních pracovní skupiny IFCC (Task Force IFCC on COVID-19), a na údajích vybraných aktuálních retrospektivních a metaanalytických studiích. Zabýváme se stručně i problémy harmonizace jak těchto metod, tak i jejich klinické interpretace.

Klíčová slova:

COVID-19 – rutinní analyty – biochemie – hematologie – doporučení

Úvod

Biochemické a hematologické změny u pacientů s COVID-19, pozorované pomocí rutinních laboratorních metod nemohou sloužit přímo k diagnóze choroby, ale sledování výrazných změn v průběhu choroby umožňuje:

posouzení stupně a závažnosti nemoci,

monitorování průběhu choroby,

prognózu jejího vývoje, zejména u pacientů s těžkým průběhem choroby.

Shrnutí změn biochemických a hematologických analytů u COVID-19

Souhrn dat, doporučených pracovní skupinou IFCC “Task Force on COVID-19“ k monitorování pacientů [1, 2] je uveden v Tabulce 1.

Table 1. List of analytes recommended to monitoring in patients according to IFCC Task Force on COVID-19 [1, 2].
Table 1. List of analytes recommended to monitoring in patients according to IFCC Task Force on COVID-19 [1, 2].

Vyšetření parametrů krevního obrazu je pro monitorování onemocnění COVID-19 základní. Změna počtu leukocytů patří k typickým nálezům pro tuto chorobu, stejně jako pokles počtu eozinofilů. Ten, společně se zvýšením počtu neutrofilů, ukazuje možný nepříznivý trend vývoje. Trombocyty společně s dalšími parametry hemokoagulace uvedenými v Tabulce 1, jsou pro monitorování choroby důležité zejména pro jejich schopnost posoudit závažnost nemoci.

Zvýšení hodnot markerů zánětu je dalším typickým nálezem pro pacienty s COVID-19. Prokalcitonin navíc může detekovat výskyt druhotných bakteriálních infekcí. Kromě v tabulce uvedených markerů zánětu byly nově použity i některé další (IL-6, presepsin a jiné, například k případné detekci cytokinové „bouře“). Klíčové k monitoringu průběhu choroby, a zejména ke sledování hypoxie a metabolické acidózy, jsou parametry acidobáze, jmenovitě pH, pCO2, pO2, bikarbonátů a laktátu.

U pacientů s COVID-19 se často objevují zvýšené hodnoty kardiálních markerů [3, 4]. Může jít nejen o symptom akutního koronárního syndromu, ale i o nespecifické zvýšení, související se změnami myokardiálního ACE 2 (angiotensin converting enzyme) [3], takže výsledky vyžadují opatrnou interpretaci. Detailní studie ukazují, že zvyšování troponinu u pacientů s COVID-19 úměrně zvyšuje riziko mortality, což je demonstrováno Kaplanovými-Maierovými křivkami přežití v podrobné práci [4]. Při hodnocení kardiálních markerů je vzhledem k stavu jejich harmonizace nezbytné pečlivé zohlednění použité metody a hodnot 99 percentilů. Nezbytné je sledování a hodnocení markerů ledvinových (kreatinin, močovina) a jaterních funkcí (ALT, bilirubin). Nejčastěji jsou z klasických biochemických analytů registrovány změny hodnot LD a albuminu. Obojí mohou detekovat zvýšení rizika těžkého průběhu choroby.

Četnost změn hodnot různých markerů k monitorování COVID-19 ukazuje Tabulka 2, založená na datech belgických pacientů [4]. Z tohoto pohledu jsou zvlášť důležitá stanovení D-dimerů, feritinu, CRP, počtu eozinofilů, LD a fibrinogenu. V jiných publikacích se mohou data číselně poněkud lišit, ale trend jejich změn se zdá být obecný.

Table 2. Frequency of changed analyte values in hospital admission COVID-19 patients [5].
Table 2. Frequency of changed analyte values in hospital admission COVID-19 patients [5].

Data z Tabulky 2 jsou ve shodě s výsledky diagnostické správnosti a klinické senzitivity analytů, stanovené hodnotami ROC AUC (Receiver Operating Characteris-tic – Area Under Curve) v práci [6]. Nejvyšší hodnoty AUC u analytů s nejvýznamnějšími změnami klesají v řadě feritin, eozinofily, LD, CRP, lymfocyty, D-dimery a další (s méně významnými změnami).

Komplexnější pohled poskytuje časový průběh hodnot analytů během choroby, který také upozorňuje na existenci časných a pozdních markerů, souvisejících s jejími klinickými fázemi - zánětlivou reakcí a orgánovým poškozením [5]. Data, získaná pozorováním časových průběhů změn jsou stručně shrnuta v Tabulce 3.

Table 3. Early and late markers for monitoring of COVID-19.
Table 3. Early and late markers for monitoring of COVID-19.

Sledování doporučených analytů a parametrů dává možnost snadného rozlišení mírného a silného průběhu choroby včetně predikce výsledku léčby i případného úmrtí pacienta. Data o tomto využití testu jsou uvedená v Tabulce 4.

Table 4. Comparison of differences in „mild“ and „severe“ COVID-19 patients.
Table 4. Comparison of differences in „mild“ and „severe“ COVID-19 patients.

Pro pacienty v kritické fázi onemocnění je typické masivní zvýšení hodnot cytokinů, které může dosáhnout až hodnot, vyšších o tři řády a dosahovat maxima až po 20 i více dnech [16, 20]. Demonstrace laboratorních parametrů u starší pacientky se silným (severe) průběhem nemoci a s předpokládaným syndromem cytokinové bouře je uvedena v Tabulce 7.

Harmonizace, analytická kvalita a rozhodovací limity

Lze uvést několik příkladů zřejmé potřeby harmonizace měření při biochemickém a hematologickém sledování. Při stanovení albuminu v séru je vysoká závislost výsledků měření na metodě se signifikantně zvýšenou hodnotou bias u metody BCG (metoda s vazbou na barvivo bromkresolovou zeleň). Je proto vhodné preferovat metody imunochemické nebo metody na principu BCP (vazba na barvivo bromkresolový purpur) [11]. Při stanovení D-dimerů jsou používány dvojí jednotky měření. Doporučuje se použití jediné z obou, a to jednotky mg/L FEU [11]. Velké rezervy má způsob prezentace výsledků a hodnocení laboratorních dat. Harmonizace zde spočívá hlavně v upřesnění pojmů při dělení testovaných osob (probandů) do skupin, například do skupin mírného a silného (severe) COVID-19. Příkladem může být prokalcitonin, kde data rizika (odds ratio-OR) jsou udána u čtyř autorů v intervalu 3,2 až 10,9, patrně podle subjektivní klasifikace stupně choroby u pacientů. Podobné problémy s nedostatkem harmonizace měření a klasifikace pacientů pozorujeme u trombocytů a prealbuminu [9, 10]. Další potřebu harmonizace pozorujeme u hodnot cut-off mezi stupni závažnosti choroby, případně i rizika mortality. To je zřejmé z dat Tabulky 4 u albuminu a D-dimeru. Asi 7x až 8x vyšší hodnoty D-dimeru u těžkého průběhu (pacienti JIP) a 85 % pacientů nad cut-off, zatímco u mírného průběhu (non JIP pacienti) jen 37 % nad cut-off. Při stanovení albuminu u pacientů s mírnějším průběhem mimo JIP navrhují autoři [10] cut-off hodnotu 27 g/L a zjišťují 62 %výsledků nad něj, u pacientů s těžkým průběhem je navržen cut off 18 g/L [7] a zjištěna četnost výsledků nad cut-off 94 %.

Kritickým problémem harmonizace výsledků je vysoký stupeň konfuze použitých jednotek měření, pozorovaná v publikované literatuře zcela běžně. Tato pak může vést i k riziku konfuze prezentovaných číselných výsledků.

Soudobé metody stanovení prokalcitoninu neposkytují dostatečné harmonizované výsledky měření. V oblasti koncentrací, blízkých hodnotě cut off jsou u čtyř nejfrekventovanějších metod stanovení (Kryptor, Vidas, Abbott, Roche) hodnoty směrnic kalibrační funkce 0,795 až 1,19 a důsledkem je 16 až 31 % rozdílných diagnostických klasifikací [12]. I u nově na trh uvedené metody BRAHMS jsou zaznamenány ve srovnání s výsledky měření Kryptor systematické rozdíly [13].

Stanovení enzymu LD, patřící při sledování pacientů s COVID-19 ke klíčovým, je naopak podle dat externího hodnocení kvality (EHK) SEKK harmonizované stoprocentně.

Data kvality některých analyticky problematických parametrů, získaná v podzimních cyklech programů EHK Referenzinstitut für Bioanalytik (RfB) Bonn Německa a SEKK Česká republika jsou v tabulce 5. V České republice data programu SEKK ukazují, že ještě stále asi 10 % účastníků používá starých jednotek při měření D-dimeru (u účastníků programu RfB Bonn dokonce 25 %). Při stanovení albuminu u účastníků SEKK stále silně převládá metoda BCG (93 %) navzdory signifikantní hodnotě pozitivního bias.

Table 5. External quality assesment in problematic analytes for monitoring COVID-19 patients. Autumn 2020, RfB
Germany and SEKK (Czech and Slovak Republic).
Table 5. External quality assesment in problematic analytes for monitoring COVID-19 patients. Autumn 2020, RfB Germany and SEKK (Czech and Slovak Republic).

Fakt zvýšení hodnot kardiálních markerů u COVID-19 (cTn, NT – proBNP) je všeobecně známý a koresponduje se zvýšením rizika akutního poškození myokardu (myocardial injury) podle univerzální definice akutního infarktu myokardu. Byla publikována celá řada prací o kardiálních markerech při COVID-19. Autoři z ACC (Americké kardiologické asociace) [4] vyhodnotili 2240 výsledků a zjistili prevalenci zvýšených hodnot troponinů v 36 % případů. Dále bylo v této studii konstatováno, že vzestup cTnI v intervalu 30 až 90 ng/L zvyšuje riziko akutní příhody o 1,75 (hazard ratio HR=1,75), zvýšení nad hodnotu cTnI 90 ng/L pak o 300 % (HR = 3,03). Tyto jasně vypadající a důvěryhodně působící údaje jsou ve skutečnosti zpochybněny nízkou úrovní harmonizace měření kardiálních troponinů, a tak je nutné uvědomit si některé nezbytné zásady jejich analytiky a interpretace. V souvislosti s COVID-19 je znovu shrnul Kavsak et al. [14]. Jde o preferenci hs-metod, zohlednění různosti 99 percentilů u různých metod, vliv pohlaví a věku na ně, vliv hodnot LoD a LoQ (mez detekce a mez stanovitelnosti), vliv diferencí mezi typy vzorků (sérum, plasma, plná krev). Opatrnosti hodnocení kardiálních markerů nezbývá ani při vědomí obecné platnosti poznatku, že jejich zvýšené hodnoty jsou pro pacienty riskantní. Speciálním problémem je orientace v jednotkách měření a používání jiných jednotek, než doporučených ng/L. Sami jsme nalezli minimálně dvě (zde necitované) práce, kde byla u hodnot cTnI evidentně uvedená chybná čísla, vzniklá právě konfuzí jednotek měření. 

Dlouhodobé a metaanalytické studie

Z pákistánských dat plyne, že nejvyšší výpovědní hodnotu o stupni fatálnosti choroby COVID-19 vykázaly D-dimery s hodnotou AUC = 0,803 a PCT s hodnotou AUC = 0,769 [15]. Shodou okolností jde o analyty se signifikantní analytickou problematičností, vyžadující efektivní kontrolu analytické kvality. Metaanalýza na bázi výsledků 32 studií s 10 500 pacienty, hospitalizovanými s chorobou COVID-19 vyhodnotila stupeň rizika příslušných analytů určením hodnot OR (odds ratio), vyjadřujících číselnou hodnotu násobku standardního rizika (OR=1) fatálnosti choroby [16]. Nejprůkazněji určují velikost rizika prokalcitonin, LD, CRP, D-dimery, počet lymfocytů s hodnotami OR = 3,3 (lymfocyty) až 6,6 (prokalcitonin). Mezi analyty s hodnotou OR=1,5 až 3 patří podle této studie AST, ALT, kreatinin, trombocyty.

Podobná studie byla aktuálně publikována jako výsledek retrospektivní studie dlouhodobého sledování pacientů s COVID-19 z prvního období pandemie přímo ze zařízení ve Wuchanu [17]. Podle autorů jsou při dlouhodobém sledování kritické pro pacienty věk nad 65 let, zvýšené hodnoty LD, prokalcitoninu a snížené hodnoty počtu lymfocytů.

Tabulka 6 ukazuje hodnoty cut off (klinické rozhodovací meze), použité ve studiích [15, 16] s konstatováním, že v některých případech se signifikantně liší a budou potřebovat časem korekci. Zde lze předpokládat klíčový význam co nejvyšší úrovně harmonizace výsledků měření a interpretace těchto výsledků. Je zajímavé, že metaanalytické a dlouhodobé studie se často vyhýbají využití feritinu a eozinofilů, které se naopak v textech pracovní skupiny IFCC (International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine) pro COVID-19 silně doporučují.

Table 6. Demonstration of some used and proposed cut off values for analytes to clinical prediction of patiens
state (literature)
Table 6. Demonstration of some used and proposed cut off values for analytes to clinical prediction of patiens state (literature)

Za zvláštní zmínku stojí možnost využití cytokinů (zde interleukinu 6) v případech velmi těžkých průběhů choroby, provázených cytokinovou bouří (Tabulka 7).

Table 7. Demonstration of atypically big laboratory parameter changes including cytokine storm in elderly woman
with hypertension [20].
Table 7. Demonstration of atypically big laboratory parameter changes including cytokine storm in elderly woman with hypertension [20].

Strojová diagnostika (machine learning) a COVID-19

Také metod použití souborů big dat, neuronových výpočetních sítí a nástrojů strojové diagnostiky (machine learning) bylo pro diagnostiku a sledování COVID-19 publikováno dost, nicméně zatím bez převratných možností pro denní rutinní praxi [18, 19]. Za zmínku a k demonstraci postupu stojí výpočet „corona skóre“ [18], využívající kombinace biochemických, hematologických a demografických dat pacientů ke stanovení číselné hodnoty, která by měla rozlišovat mezi závažností stupňů COVID-19.  Zatím se zdá, že výsledky klasifikace podle tohoto skóre nevykazují stejné závěry u různých etnických populací. Studie, kombinující laboratorní a demografická data postupem ANN (arteficiální neuronová síť), určená k vyhodnocení šancí na přežití u těžkých průběhů COVID-19 zůstává u obecné úvahy nad možnostmi takového přístupu. Vcelku lze zatím říci, že pandemie COVID-19 může být do budoucnosti vhodným nástrojem k získání zkušeností s přístupy strojové diagnózy a umělé inteligence.

Shrnutí

Charakter změn koncentrací biochemických a hematologických analytů a parametrů je pro pacienty s COVID-19 typický. Velikost těchto změn je v souladu s intenzitou a časovým průběhem choroby. Jejich validita významně závisí i na harmonizaci metod vyšetření a úrovni diagnostické klasifikace pacientů.

Autoři prohlašují, že nejsou ve střetu zájmů.

Do redakce došlo 10. 12. 2020

Adresa pro korespondenci

RNDr. Bedřich Friedecký, Ph.D.

Střelničná 1680

182 00 Praha 8

e-mail: friedecky@sekk.cz


Zdroje
  1. Thompson, S.,  Bohn, M. K.,  Mancini, N., Loh, T. P., Wang, C. B. et al. IFCC Interim Guidelines on biochemical/hematological monitoring of COVID-19 patients. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(7), s. 2009-2016.
  2. Bohn, M. K., Lippi, G., Horvath, A., Sethi, S., Koch, D. et al. Molecular, serological and biochemical diagnosis and monitoring of COVID-19: IFCC Task Force Evaluation of the latest evidence. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(7), s. 1037-1052.
  3. Sandoval, Y., Januzzi, J. L., Jaffé, A. S. Cardiac troponin for assessment of myocardial injury in COVID-19: JACC Review Topic of the Week. J Am. Coll. Cardiol., 2020, 76(10), s. 1244-1258.
  4. Lala, A., Johnson, K. W., Januzzi, J. L., Rusaak, A. J., Paranjpe, I. et al. Prevalence and impact of myocardial injury in patients with COVID-19 infection. J Am. Coll. Cardiol., 2020, 76(5), s. 533-546.
  5. Khourssaji, M., Chapelle, V., Evenepoel, A., Belkhir, L., Yombi, J. C. et al. A biological profile for diagnosis and outcome of COVID-19 patients. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(12), s. 2141-2150.
  6. Santotoribio, J. D., Nuňez-Jurado, D., Lepe-Balsalobre, E. Evaluation of routine blood tests for diagnosis of suspected coronavirus disease 2020. Clin. Lab., 2020, 66(9), DOI:10.7754/Clin.Lab.2020.200522.
  7. JCTLM Database Newsletter: June 2020, [online] [cit. 2020-12-10]. Dostupné na: <https://www.bipm.org/jctlm>
  8. Lippi, G., Plebani, M. Procalcitonin in patiens with severe coronavirus dinase 2019 (COVID-19). A metaanalysis. Clin. Chim. Acta, 2020, 505, s. 190-191.
  9. Lippi, G., Plebani, M., Henry, B. M. Thrombocytopenia is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections. Clin. Chim. Acta, 2020, 506, s. 145-148.
  10. Mattiuzzi, C., Lippi, G. Serum prealbumin values predict the severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19). J Med. Virol., 2020, DOI: 10.1002/jmv.26385.
  11. Aloisio, E., Serafini, L., Chibireva, M., Dolci, A., Panteghini, M. Hypoalbuminemia and elevated D-dimer in COVID-19 patients: A call for result harmonization. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(11), e255-e256.
  12. Chambliss, A. B., Hayden, J., Colby, J. M. Evaluation of procalcitonin immunoassay concordance near clinical decision point. Clin. Chem. Lab. Med., 2019, 57(9), s. 1414-1421.
  13. Dupuy, A. M., Bargnoux, A. S., Montagnon, S., Kuster, N., Badiou, S. et al. Analytical evaluation of the novel VITROS BRAHMS procalcitonin immunoassay. Scand. J Clin. Lab. Invest., 2020, s. 541-545, DOI:10.1080/00365513.2020.1804071.
  14. Kavsak, P. A., Hammarsten, O., Worster, A., Smith, S. W., Apple, F. S. Cardiac troponin testing in patients with COVID-19. Clin. Chem., 2020, 67(1), s. 107-113.
  15. Asghar, M. S., Kazmi, S. J. H., Khan, N. A., Akram, N., Hassan, M. et al. Poor prognostic biochemical markers predicting fatalities caused by COVID-19: A retrospective observational study from a developing country. Cureus, 2020, 12(8), e9575. 
  16. Malik, P., Patel, U., Mehta, D., Patel, M., Kelkar, R. et al. Biomarkers and outcomes of COVID-19 hospitalizations: systematic review and meta-analysis. BMJ Evid. Based Med., 2020, DOI:10.1036/bnjebm.2020.111536. 
  17. Zeng, H. L., Lu, Q. B., Yang, Q., Wang, X., Yue, D. Y. Longitudinal profile of laboratory parameters and their application in the prediction of fatal outcome among patients with SARS-CoV-2. A retrospective cohort study. Clin. Infect. Dis., 2020, DOI:10.1093/cid/caa574.
  18. Lippi, G., Henry, B. M., Hoehn, J., Benoit, S., Benoit, J. et al. Validation of corona-score for rapid identification of SARS-CoV-2 infections in patiens seeking emergency departement care in the United States. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(12), e311-e313.
  19. Santos-Lozano, A., Calvo-Boyero, F., López-Jiménez, A., Cueto-Felgueroso, C., Castillo-García, A. Can routine laboratory variables predict survival in COVID-19? An artificial neural network-based approach. Clin. Chem. Lab. Med., 2020, 58(12), e299-e302.
  20. Das, B. From routine analytes to cytokines. Diagnosticians deliver value to COVID-19, diagnosis, management and risk assessment. Clin. Lab. News, 2020.
Štítky
Biochemie Nukleární medicína Nutriční terapeut
Kurzy Podcasty Doporučená témata Časopisy
Přihlášení
Zapomenuté heslo

Nemáte účet?  Registrujte se

Zapomenuté heslo

Zadejte e-mailovou adresu, se kterou jste vytvářel(a) účet, budou Vám na ni zaslány informace k nastavení nového hesla.

Přihlášení

Nemáte účet?  Registrujte se