Urin-Peptidomics beim Syndrom longCoVID (UriCoV)

Die Belastung und die gesellschaftlichen Auswirkungen der Langzeitfolgen von COVID-19 sind enorm. Auch bekannt als long COVID oder (besser) postakute Folgen einer SARS-CoV- 2-Infektion (PASC), haben diese langfristigen Auswirkungen von COVID-19 massive Folgen für die persönliche Gesundheit und sogar den sozioökonomischen Status betroffener Individuen. Mitglieder des Konsortiums des vorliegenden Projektes haben bereits zuvor ein Vorhersagetool entwickelt und veröffentlicht, das in der Lage ist, zwischen schwerem COVID-19 und einem moderateren Krankheitsverlauf zu unterscheiden. Dieses Vorhersagetool analysiert Proteinfragmente (Peptide) im Urin und kann schon zu Beginn der SARS-CoV-2 Infektion angewendet werden. Peptide im Urin, die mit einem schweren COVID-19-Krankheitsverlauf assoziiert sind, sind unter anderem Fragmente von CD99, einem Protein, das an der Bildung der intakten Endothelbarriere beteiligt ist. (Es kann daher vermutet werden, dass sich eine Schädigung der kleinen Blutgefäße, beispielsweise in der Lunge, mit der Folge einer Flüssigkeitsansammlung [Lungenödem] im Urin in Form von CD99-Fragmenten abbildet. Dieses Signal ist neben anderen Signalen- im Urin-Peptidom- Klassifikator CoV-50 erhalten und hilft mit bei der Unterscheidung zwischen einem nachfolgenden kritischen und einem moderaten COVID-19-Krankheitsverlauf.) Im vorliegenden Projekt werden wir eine ähnliche Methodik wie zuvor verwenden, um long COVID bereits zu Beginn der SARS-CoV-2-Infektion vorherzusagen. Zu diesem Zweck werden wir i) COVID-Patient*Innen aus der vorherigen Studie Prospective Validation of a Proteomic Urine Test for Early and Accurate Prognosis of Critical Course Complications in Patients with SARS-CoV-2 Infection Study (Crit-CoV-U ) befragen und dadurch PASC bei ihnen identifizieren; ii) das Baseline-Peptidmuster im Harn hinsichtlich prädiktiver Biomarker in Bezug auf PASC bewerten; iii) weitere diagnostische Werkzeuge für die Vorhersage von PASC entwickeln; iv) den molekularen Mechanismus von PASC untersuchen, basierend auf den identifizierten PASC-assoziierten Veränderungen; v) die gesellschaftlichen Kosten von PASC bewerten. Die Studie wird die bereits gesammelten Daten von über 1000 COVID-19-Patient*Innen verwenden, die bereits an der Crit-CoV-U-Studie teilgenommen haben. Diese Patient*Innen werden erneut kontaktiert, um Informationen über ihren Gesundheitszustand und PASC- Symptome zu sammeln. Die Zusammenarbeit mit Patient*Innen Vertretern wird es erlauben, die Standpunkte der Patient*Innen und die sozioökonomische Dimension von PASC zu bewerten. Die Datenanalyse wird maschinelle Lernansätze mit herkömmlicher Multivariatanalyse kombinieren. Das Wiener Team hat eine zusätzliche und besondere Aufgabe. Da aktuelle, prominent publizierte Arbeiten Geschlechts-spezifische Ungleichheit im Verlauf der Pandemie vermuten lassen (Flor et al., Lancet. 2022 Jun 25;399), analysieren wir in Form einer qualitativen Interviewstudie die Erfahrungen von Männern und Frauen mit PASC. Wir werden den Augenmerk unserer Interviews insbesondere auf die Geschlechterunterschiede legen. Unsere Interviews folgen einem vorgegebenen Interviewleitfaden, werden auf Tonband aufgezeichnet, wörtlich transkribiert und thematisch analysiert, wofür die Prinzipien der Grounded Theory zur Anwendung kommen. An diesem Projekt sind neben Österreich noch weitere Forschungsgruppen aus sowohl Deutschland, Schweden, Frankreich und Polen beteiligt. Die meisten Partner waren bereits an der vorherigen Crit-CoV-U-Studie beteiligt, die vom Bundesgesundheitsministerium in Deutschland finanziert wurde. Das in diesem Projekt generierte Wissen hilft nun bei der Kontaktaufnahme mit den früheren Patient*Innen und derer sowohl klinischer als auch molekularer Charakterisierung. Unser Team wurde von der deutschen Koordinatorin ausgewählt, wird von Manfred Hecking geleitet und besteht aus mindestens zwei weiteren Forscherinnen (einer Doktorandin und einer medizinisch-technischen Assistentin oder Diplomandin).

In unserem FWF-geförderten Projekt haben wir uns mit KollegInnen aus Deutschland, Schweden, Frankreich und Polen mit dem Krankheitsbild Long COVID (die wissenschaftliche Bezeichnung dafür lautet [englisch] Post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection [PASC]) auseinandergesetzt. Alle unsere Kooperationspartner (mit jeweiliger nationaler Förderung im Rahmen des internationalen ERA PerMed Programmes), hatten bereits während Beginn der COVID-Pandemie zusammen gearbeitet und dabei Harnproben von PatientInnen gesammelt, die eine Infektion mit SARS-CoV-2 erlitten hatten und sich dabei stationär ins Krankenhaus hatten begeben müssen. Der Fokus unserer damaligen, wie neuerlichen Zusammenarbeit besteht darin, die Eiweiß(Peptid)-Signatur aus dem Harn als Vorhersage-Instrument zu verwenden, um [a] (im Rahmen der damaligen CRIT-CoV-U-Studie) schwere COVID-Verläufe von leichteren Verläufen zu unterscheiden; [b] (im Rahmen der jetzigen UriCoV-Studie) eine Wahrscheinlichkeit für Long COVID bereits an der Harnsignatur erkennen zu können (sogenannte Proteomics-Analyse). Genauer gesagt stellten wir uns drei wesentliche Aufgaben: 1) PatientInnen aus dem ursprünglichen Kollektiv neuerlich kontaktieren zu dürfen (mit entsprechender Genehmigung der jeweiligen Ethik-Kommissionen), deren Krankheits-Verläufe medizinisch nachzuvollziehen und möglichst zweifelsfrei jene mit Long COVID zu identifizieren 2) Die ursprünglichen Harnproben und aktuelle Harnproben wiederum auf Proteomics-Ebene zu analysieren und mit den Outcome Daten in Beziehung zu setzen 3) Den allgemeinen Leidensdruck der PatientInnen mit Long COVID, auch auf der Basis von etwaigen Geschlechtsunterschieden, im Rahmen einer qualitativen Interviewstudie herauszuarbeiten. Zu 1 und 2: Von 893 PatientInnen aus der ursprünglichen CRIT-CoV-U-Studie wurden (nur) 651 als Überlebende identifiziert. Im Rahmen unseres UriCoV-Projektes entwickelten wir nun einen Fragebogen für long COVID, der in den verschiedenen Ländern an die ehemaligen CRIT-CoV-PatientInnen verschickt und insgesamt 320 Mal beantwortet wurde. Mit den Überlebensdaten, den Informationen aus dem Fragebogen und der Harnanalyse entwickelten wir drei, auf Harnpeptiden basierende, Klassifikatoren. Der erste Klassifikator (DP201) prognostiziert das Mortalitätsrisiko nach COVID. Der zweite Klassifikator (Post-COVIDpred70) sagt die PASC-Entwicklung vorher. Der dritte Klassifikator (PASC195) unterscheidet PASC-PatientInnen von PatientInnen mit myalgischer Enzephalomyelitis/chronischem Erschöpfungssyndrom (ME/CFS) sowie gesunden Personen. Zu 3: Die qualitative Studie wurde in drei Partner-Ländern (Österreich, Schweden und Frankreich) mit etwa 30 Teilnehmenden durchgeführt. Zu diesem Zweck wurde auf Grundlage aktueller Literatur ein semistrukturierter Leitfaden entwickelt, und die Ergebnisse nach der Grounded-Theory-Methodik thematisch ausgewertet. Das konzeptionelle Modell stellt die aus den Interviews abgeleiteten Themen -von Alltagsbelastungen über das Verstehen der Erkrankung bis zu Bewältigungsstrategien und Krankheitsmanagement- in einer analytischen Reihenfolge dar, die den möglichen Verlauf der Erfahrung nachzeichnet. Das (binäre) Geschlecht wirkt dabei als verbindender Einflussfaktor in allen Phasen. Zusammenfassend bilden unsere Ergebnisse aus der Proteomics-Analyse eine Grundlage für die frühzeitige Risikoerkennung und schlussendlich auch gesundheitspolitische Planung. Die qualitativen Ergebnisse bestätigen den erheblichen Leidensdruck betroffener Individuen, ebenso allerdings deren Lösungsansätze.