Лия Нурлановна Ваджди
100008, г. Караганда, ул. Гоголя, 40
100008, Karaganda c., Gogolya str., 40
100008, г. Караганда, ул. Гоголя, 40
100008, Karaganda c., Gogolya str., 40
100008, г. Караганда, ул. Гоголя, 40
100008, Karaganda c., Gogolya str., 40
415000, провинция Хунань, г. Чандэ, Дорога Дунтин, 3150
415000, Hunan Province, Changde c., Dongting Road, 3150
Цель исследования. Изучить связь исходного уровня ACE2 и его изменений в динамике с изменениями уровней компонентов комплемента C3 и C4 и гипоксия-ассоциированного биомаркера HIF-1α в период с 3 по 6 месяц после инфекции SARS-CoV-2.
Материалы и методы. В проспективное продольное наблюдательное исследование были включены 69 пациентов, у которых образцы плазмы крови были получены через 3 и 6 мес. после COVID-19. Концентрации ACE2, C3, C4 и HIF-1α в плазме определяли методом иммуноферментного анализа. Изменения показателей в динамике оценивали с использованием методов анализа парных данных и моделей смешанных эффектов со случайным интерсептом. Дополнительный анализ включал в себя регрессионные модели с поправкой на исходные значения, анализ взаимосвязей между изменениями показателей, корреляционный анализ Пирсона и Спирмена, а также оценку траекторий ACE2. Устойчивость результатов проверяли с использованием исходных и логарифмически преобразованных значений, анализа влиятельных наблюдений, альтернативных пороговых значений траекторий и исследовательских нелинейных моделей ACE2. Для заранее определенных групп гипотез применяли коррекцию на множественные сравнения с контролем частоты ложных открытий (FDR).
Результаты и обсуждение. В период с 3 по 6 месяц ACE2, C3, C4 и HIF-1α демонстрировали различную динамику. Характер взаимодействия времени и исходного уровня ACE2 различался для трех биомаркеров: наиболее выраженный сигнал связи с ACE2 наблюдался для C4, затем для C3 и HIF-1α. Хотя после FDR-коррекции линейные эффекты взаимодействия не сохраняли статистической значимости, дополнительные анализы с поправкой на исходные значения и анализ изменений показателей указывали на различия между динамикой компонентов системы комплемента и гипоксияассоциированного биомаркера. Анализ чувствительности показал, что наиболее выраженные признаки сложной, в том числе нелинейной, связи с ACE2 характерны для C4, тогда как HIF-1α демонстрировал выраженные изменения во времени при сравнительно слабой связи с ACE2.
Выводы. Компоненты системы комплемента и гипоксия-ассоциированный биомаркер HIF-1α характеризовались различной динамикой и неодинаковой связью с ACE2 в период восстановления после длительного COVID. Наиболее выраженные признаки потенциально сложной связи с ACE2 были выявлены для C4, тогда как C3 и HIF-1α демонстрировали иные варианты динамики. Результаты свидетельствуют о том, что изменения биомаркеров в постковидный период зависят от конкретного биологического пути и не могут быть полностью объяснены единым линейным ACE2-центрированным механизмом.
Aim. To characterize the longitudinal relationships of baseline ACE2 and within-patient ACE2 change with complement components C3 and C4 and the hypoxia-related biomarker HIF-1α between 3 and 6 months after SARS-CoV-2 infection.
Materials and methods. This prospective longitudinal observational study included 69 patients with paired plasma samples collected at 3 and 6 months after COVID-19. Plasma concentrations of ACE2, C3, C4, and HIF-1α were quantified using enzyme-linked immunosorbent assays. Longitudinal changes were evaluated using paired analyses and random-intercept mixed-effects models. Secondary analyses included baseline-adjusted regression, change-score associations, Pearson and Spearman correlations, and ACE2 trajectory evaluation. Robustness was assessed using raw and log-transformed variables, influential-observation analyses, alternative trajectory thresholds, and exploratory nonlinear ACE2 models. False-discovery-rate correction was applied to prespecified hypothesis families.
Results and discussion. ACE2, C3, C4, and HIF-1α showed distinct longitudinal patterns between 3 and 6 months. Time-by-baseline-ACE2 interactions differed across the three biomarkers, with C4 showing the strongest ACE2-related signal, followed by C3 and HIF-1α. Although the linear interaction terms did not remain statistically significant after false-discovery-rate correction, complementary baseline-adjusted and change-score analyses indicated differentiated complement and hypoxia-related responses. Sensitivity analyses identified C4 as the leading candidate for a complex ACE2-associated longitudinal pattern, including evidence of nonlinearity, whereas HIF-1α showed pronounced temporal change with comparatively limited ACE2-centered association.
Conclusions. Complement and hypoxia-related biomarkers displayed distinct longitudinal behavior in relation to ACE2 during long COVID recovery. C4 showed the most prominent evidence of a potentially complex ACE2-associated pattern, while C3 and HIF-1α demonstrated different longitudinal profiles. These findings indicate that post-COVID biomarker evolution is pathway specific and cannot be fully represented by a single uniform linear ACE2-centered mechanism.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.