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Purpose
The ongoing pandemic caused by the novel severe acute respiratory coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has stressed health systems worldwide. Patients with chronic kidney disease (CKD) seem to be more prone to a severe course of coronavirus disease (COVID-19) due to comorbidities and an altered immune system. The study’s aim was to identify factors predicting mortality among SARS-CoV-2-infected patients with CKD.
Methods
We analyzed 2817 SARS-CoV-2-infected patients enrolled in the Lean European Open Survey on SARS-CoV-2-infected patients and identified 426 patients with pre-existing CKD. Group comparisons were performed via Chi-squared test. Using univariate and multivariable logistic regression, predictive factors for mortality were identified.
Results
Comparative analyses to patients without CKD revealed a higher mortality (140/426, 32.9% versus 354/2391, 14.8%). Higher age could be confirmed as a demographic predictor for mortality in CKD patients (> 85 years compared to 15–65 years, adjusted odds ratio (aOR) 6.49, 95% CI 1.27–33.20, p = 0.025). We further identified markedly elevated lactate dehydrogenase (> 2 × upper limit of normal, aOR 23.21, 95% CI 3.66–147.11, p < 0.001), thrombocytopenia (< 120,000/µl, aOR 11.66, 95% CI 2.49–54.70, p = 0.002), anemia (Hb < 10 g/dl, aOR 3.21, 95% CI 1.17–8.82, p = 0.024), and C-reactive protein (≥ 30 mg/l, aOR 3.44, 95% CI 1.13–10.45, p = 0.029) as predictors, while renal replacement therapy was not related to mortality (aOR 1.15, 95% CI 0.68–1.93, p = 0.611).
Conclusion
The identified predictors include routinely measured and universally available parameters. Their assessment might facilitate risk stratification in this highly vulnerable cohort as early as at initial medical evaluation for SARS-CoV-2.
Transmission of measles virus (MV) from dendritic to airway epithelial cells is considered as crucial to viral spread late in infection. Therefore, pathways and effectors governing this process are promising targets for intervention. To identify these, we established a 3D respiratory tract model where MV transmission by infected dendritic cells (DCs) relied on the presence of nectin-4 on H358 lung epithelial cells. Access to recipient cells is an important prerequisite for transmission, and we therefore analyzed migration of MV-exposed DC cultures within the model. Surprisingly, enhanced motility toward the epithelial layer was observed for MV-infected DCs as compared to their uninfected siblings. This occurred independently of factors released from H358 cells indicating that MV infection triggered cytoskeletal remodeling associated with DC polarization enforced velocity. Accordingly, the latter was also observed for MV-infected DCs in collagen matrices and was particularly sensitive to ROCK inhibition indicating infected DCs preferentially employed the amoeboid migration mode. This was also implicated by loss of podosomes and reduced filopodial activity both of which were retained in MV-exposed uninfected DCs. Evidently, sphingosine kinase (SphK) and sphingosine-1-phosphate (S1P) as produced in response to virus-infection in DCs contributed to enhanced velocity because this was abrogated upon inhibition of sphingosine kinase activity. These findings indicate that MV infection promotes a push-and-squeeze fast amoeboid migration mode via the SphK/S1P system characterized by loss of filopodia and podosome dissolution. Consequently, this enables rapid trafficking of virus toward epithelial cells during viral exit.
Dendritische Zellen (DCs) sind als Zielzellen des MV für dessen Pathogenese von zentraler Bedeutung und fördern sowohl Dissemination und Transmission des Virus. Auf zellulärer Ebene findet sich eine Modulation des Sphingolipidmetabolismus in MV-infizierten DC-Kulturen. S1P selbst ist ein bioaktives Sphingolipid, das über auto- und parakrine S1P-Rezeptorstimulation Funktion, Migration und Positionierung von Immunzellen, aber auch als intrazellulärer Botenstoff Calcium-Haushalt, Apoptose und Proliferation reguliert. Über die an der Vermittlung der intrazellulären S1P-Effekte beteiligten Strukturen ist bisher weniger bekannt und der S1P-Metabolismus einzelner Zellen trotz Kompartiment-abhängiger Schwankungen der S1P-Konzentrationen kaum adressiert. Für murine DCs konnte eine kontinuierliche S1P-Produktion und Sekretion nachgewiesen werden. Ob dies auch auf humane DCs zutrifft und pathophysiologisch im Rahmen einer MV-Infektion moduliert wird, ist bisher nicht bekannt. In dieser Arbeit wurde das Vorkommen S1Ps sowie dessen Metabolismus in humanen DCs quantitativ erfasst, und der Einfluss inflammatorischer, bakterieller und viraler (MV) Stimuli einbezogen. In Anbetracht der bekannten chemoattraktiven Potenz wurde nachfolgend der Beitrag S1Ps für die DC-induzierte T-Zellmigration untersucht.
Es konnte gezeigt werden, dass beide SphK Isoenzyme und auch die irreversibel degradierende SPL in humanen unreifen DCs (iDCs) auf mRNA-Ebene exprimiert werden. S1P konnte intrazellulär nachgewiesen werden, eine mit Erythroyzten vergleichbare Speicherkapazität ist nicht anzunehmen. Unter bakteriell oder inflammatorisch vermittelter Ausreifung (mDCs) wurde eine Reduktion des S1P Gehalts in DCs beobachtet. Abweichend davon behielten insbesondere stark MV infizierte DC-Kulturen die hohen S1P-Spiegel unreifer DCs bei, was möglicherweise neben der modulierten Chemokinsynthese und Oberflächenexpression ko-stimulatorischer Moleküle einen weiteren Parameter ihrer inkompletten Reifung nach MV Infektion reflektiert. Da die Veränderungen zwischen MV-infizierten DCs und mDCs nur für S1P, nicht aber für andere Sphingolipidmetaboliten messbar waren, liegt ihnen wohl eine Regulation der Sphingosinkinasen oder S1P degradierender Enzyme zugrunde. Bei unveränderter Akkumulation der hierfür spezifischen mRNAs müsste dies auf Ebene der Translation, Stabilität oder Aktivität der Enzyme beruhen.
Die indirekte Messung des extrazellulären S1Ps anhand der gegenläufigen S1P1-Dichte ließ vermuten, dass in DCs synthetisiertes S1P extrazellulär wirken konnte. Es kann dabei autokrin auf DCs wirken, beispielsweise deren Motilität oder Genexpression regulieren, ist aber auch Voraussetzung zum Aufbau eines S1P-Gradienten und damit parakriner Regulation lymphozytärer Migrationsvorgänge. Einen Beitrag S1Ps zur mDCs-induzierten T Zellchemotaxis konnte durch die erhobenen Daten mit hoher Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden. Bezüglich der durch iDCs oder MV infizierte DCs induzierten T Zellchemotaxis konnte aufgrund experimenteller Limitationen keine abschließende Aussage zur Beteiligung S1Ps getroffen werden. Die T-Zellmigration auf DCs erwies sich im 2 D-System als gerichtete Bewegung. Weder Ausreifung noch MV-Infektion der DCs hatten Auswirkungen auf die Quantität der T-Zellmigration. Differentielle Expressionsmuster von Chemokinen in iDCs, mDCs und MV infizierten DCs sind jedoch bekannt und legen Variationen der Subset-Komposition innerhalb der migrierenden T Zellen nahe. Diese sollten gezielt in nachfolgenden Arbeiten untersucht werden.
Zusammenfassend weist die vorliegende Arbeit eine kontinuierliche Synthese S1Ps in DCs mit Stimulus-abhängiger Fluktuation nach. Eine MV Infektion löst dabei einen zu inflammatorischen und bakteriellen Stimuli divergenten Effekt auf den S1P-Gehalt aus mit möglichen pathophysiologischen Konsequenzen. Eine Modulation der T Zellchemotaxis und damit der DC-T-Zell-Interaktion wäre im Rahmen inflammatorischer, bakterieller oder viraler Szenarien denkbar. Unter inflammatorischen und bakteriellen Bedingungen trug S1P jedoch nicht zur T-Zellchemotaxis bei, für MV blieb dies unklar. Dahingegen zeigten weitere Experimente der Arbeitsgruppe einen autokrin vermittelten Beitrag des intrazellulär produzierten S1Ps zur Migration MV-infizierter DCs im respiratorischen Epithel und identifizierten damit einen bisher unbekannten Einflussfaktor einer erfolgreichen MV-Transmission.
(1) Background: The aim of our study was to identify specific risk factors for fatal outcome in critically ill COVID-19 patients. (2) Methods: Our data set consisted of 840 patients enclosed in the LEOSS registry. Using lasso regression for variable selection, a multifactorial logistic regression model was fitted to the response variable survival. Specific risk factors and their odds ratios were derived. A nomogram was developed as a graphical representation of the model. (3) Results: 14 variables were identified as independent factors contributing to the risk of death for critically ill COVID-19 patients: age (OR 1.08, CI 1.06–1.10), cardiovascular disease (OR 1.64, CI 1.06–2.55), pulmonary disease (OR 1.87, CI 1.16–3.03), baseline Statin treatment (0.54, CI 0.33–0.87), oxygen saturation (unit = 1%, OR 0.94, CI 0.92–0.96), leukocytes (unit 1000/μL, OR 1.04, CI 1.01–1.07), lymphocytes (unit 100/μL, OR 0.96, CI 0.94–0.99), platelets (unit 100,000/μL, OR 0.70, CI 0.62–0.80), procalcitonin (unit ng/mL, OR 1.11, CI 1.05–1.18), kidney failure (OR 1.68, CI 1.05–2.70), congestive heart failure (OR 2.62, CI 1.11–6.21), severe liver failure (OR 4.93, CI 1.94–12.52), and a quick SOFA score of 3 (OR 1.78, CI 1.14–2.78). The nomogram graphically displays the importance of these 14 factors for mortality. (4) Conclusions: There are risk factors that are specific to the subpopulation of critically ill COVID-19 patients.