Фенотипы постковидного синдрома по результатам кластерного анализа и их связь с метаболическими маркерами

Введение. Постковидный синдром поражает около 36% лиц, перенёсших коронавирусную инфекцию COVID-19, и характеризуется клинической гетерогенностью. Кардиоваскулярные проявления постковидного синдрома (миокардит, нарушения ритма, тромбоэмболические осложнения) и дислипидемия сохраняются до 3 лет после острой инфекции, однако фенотипическая структура постковидного синдрома и её связь с метаболическими маркерами риска у молодых пациентов изучены недостаточно.

Цель – выделить основные фенотипы пациентов с постковидным синдромом в возрастной группе 18–44 лет методом кластерного анализа симптомов и оценить их связь с метаболическими маркерами (липидный профиль, индексы системного воспаления, показатели гемостаза), потенциально ассоциированными с кардиоваскулярным риском.

Материалы и методы. Одноцентровое поперечное исследование (n = 251, возраст 18–44 лет). Фенотипирование выполнялось методом кластерного анализа k-средних по 9 бинарным симптомным признакам. Оптимальное число кластеров определялось по коэффициенту силуэта. Оценивались липидный профиль (холестерин-липопротеиды низкой плотности, общий холестерин, триглицериды, холестерин-липопротеиды высокой плотности), индексы системного воспаления (нейтрофильно-лимфоцитарный индекс, тромбоцитарно-лимфоцитарный индекс, индекс системного иммунного воспаления), показатели гемостаза (D-димер, фибриноген), уровни ферритина и С-реактивного белка. Статистический анализ включал критерий Краскела–Уоллиса, тест Манна–Уитни с поправкой Бонферрони, критерий χ².

Результаты. Выделены три фенотипа: малосимптомный (Фенотип 1, n = 100; 39,8%), нейрокогнитивно-психоэмоциональный (Фенотип 2, n = 83; 33,1%) и мультисистемный (Фенотип 3, n = 68; 27,1%). Фенотипы достоверно различались по синдромной нагрузке (медиана 4, 8 и 12 баллов; H = 160,8; p < 0,001), полу (χ² = 15,9; p = 0,0004), возрасту (H = 18,2; p = 0,0001) и частоте избыточной массы тела (p = 0,003). Метаболическим маркером с межфенотипическими различиями оказался ферритин (p = 0,030): наибольший уровень – Фенотип 1 (медиана 64,8 нг/мл), что может отражать субклиническое воспаление. По показателям липидного профиля, индексам системного воспаления и гемостаза значимых различий между фенотипами не выявлено (все p > 0,10). Вместе с тем в когорте молодых пациентов с постковидным синдромом зафиксирована высокая распространённость дислипидемии: холестерин-липопротеиды низкой плотности > 3,0 ммоль/л отмечен у 52,0%, холестерин-липопротеиды низкой плотности > 2,6 ммоль/л – у 70,5%.

Заключение. Мультисистемный фенотип несет наибольшее кардиоваскулярное бремя (наибольший возраст, преобладание женщин, высокая частота артериальной гипертензии в анамнезе и избыточной массы тела) и представляет приоритетную группу для углубленного кардиологического наблюдения. Высокая распространенность дислипидемии в выборке, независимая от фенотипа, обосновывает рутинное исследование липидного профиля у молодых лиц с ПКС в первичном звене здравоохранения.

1. Global Prevalence of Long COVID, Its Subtypes, and Risk Factors: An Updated Systematic Review and Meta-analysis / Y. Hou, T. Gu, Z. Ni [et al.] // Open Forum Infect Dis. – 2025. – Vol. 12, № 9. – P. ofaf533. – doi: 10.1093/ofid/ofaf533.

2. Long COVID is not the same for everyone: a hierarchical cluster analysis of Long COVID symptoms 9 and 12 months after SARS-CoV-2 test / M. Moniz, C. Ruivinho, A.R. Goes [et al.] // BMC Infect Dis. – 2024. – Vol. 24, № 1. – P. 1001. – doi: 10.1186/s12879-024-09896-8.

3. ORCHESTRA Study Group. Clinical phenotypes and quality of life to define post-COVID-19 syndrome: a cluster analysis of the multinational, prospective ORCHESTRA cohort / E. Gentilotti, A. Górska, A. Tami [et al.] // EClinicalMedicine. – 2023. – Vol. 62. – P. 102107. – doi: 10.1016/j.eclinm.2023.102107.

4. Symptom Trajectories and Clinical Subtypes in Post-COVID-19 Condition: Systematic Review, Meta-analysis, and Network Analysis / M. Hu, T. Song, Z. Gong [et al.] // JMIR Public Health Surveill. – 2025. – Vol. 11. – P. e72221. – doi: 10.2196/72221.

5. Long-term cardiovascular outcomes in COVID-19 survivors among non-vaccinated population: a retrospective cohort study from the TriNetX US collaborative net-works / W. Wang, C.Y. Wang, S.I. Wang, J.C.C. Wei // EClinicalMedicine. – 2022. – Vol. 53. – P. 101619. – doi: 10.1016/j.eclinm.2022.101619.

6. COVID-19 Is a Coronary Artery Disease Risk Equivalent and Exhibits a Genetic Interaction With ABO Blood Type / J.R. Hilser, N.J. Spencer, K. Afshari [et al.] // Arterioscler Thromb Vasc Biol. – 2024. – Vol. 44, № 11. – P. 2321–2333. – doi: 10.1161/ATVBAHA.124.321001.

7. Xu E. Risks and burdens of incident dyslipidaemia in long COVID: a cohort study / E. Xu, Y. Xie, Z. Al-Aly // Lancet Diabetes Endocrinol. – 2023. – Vol. 11, № 2. – P. 120–128. – doi: 10.1016/S2213-8587(22)00355-2.

8. Metabolic implications of COVID-19 with a focus on lipid profiles and inflammatory markers / F. Mohamed, P. Engel, N.A.B. Ntusi [et al.] // Sci Rep. – 2026. – Vol. 16. – P. 6217. – doi: 10.1038/s41598-026-37439-5.

9. COVID-19 in the Initiation and Progression of Atherosclerosis: Pathophysiology During and Beyond the Acute Phase / V. Chidambaram, A. Kumar, M.I. Sadaf [et al.] // JACC Adv. – 2024. – Vol. 3, № 8. – P. 101107. – doi: 10.1016/j.jacadv.2024.101107.

10. Cardiovascular disease as part of Long COVID: a systematic review / V. Tsampasian, M. Bäck, M. Bernardi [et al.] // Eur J Prev Cardiol. – 2025. – Vol. 32, № 6. – P. 485–498. – doi: 10.1093/eurjpc/zwae070.

11. Evaluating post-acute COVID-19 sequelae in younger population using symptom burden questionnaire / R. Dhariwal, K. Thakkar, K. Vaghela, M. Jain // BMC Public Health. – 2025. – Vol. 25, № 1. – P. 3195. – doi: 10.1186/s12889-025-24446-w.

12. Camara B. Biomarkers of long COVID in children and young adults: a scoping review / B. Camara, D. Buonsenso // Eur J Pediatr. – 2026. – Vol. 185, № 3. – P. 132. – doi: 10.1007/s00431-026-06789-7.

13. A survey on the role of artificial intelligence in managing Long COVID / G. Quer, R. Arnaout, M. Haber, R. Arnaout // Front Artif Intell. – 2024. – Vol. 6. – P. 1292466. – doi: 10.3389/frai.2023.1292466.

14. Precision phenotyping for curating research cohorts of patients with unexplained post-acute sequelae of COVID-19 / A. Azhir, J. Hügel, J. Tian [et al.] // Med. – 2025. – Vol. 6, № 3. – P. 100532. – doi: 10.1016/j.medj.2024.10.009.

15. Вопросник для первичной самооценки здоровья пациентов, перенесших новую коронавирусную инфекцию: рекомендации Междисциплинарного совета экспертов по проведению скрининга симптомов постковидного периода при углублённой диспансеризации / А.Г. Чучалин, А.С. Аметов, Г.П. Арутюнов [и др.] // Пульмонология. – 2021. – Т. 31, № 5. – С. 599–612. – doi: 10.18093/0869-0189-2021-31-5-599-612.

16. Постковидный синдром: клинические проявления и частота встречаемости у пациентов трудоспособного возраста Республики Беларусь / А.Г. Мрочек [и др.] // Кардиология в Беларуси. – 2022. – Т. 14, № 3. – С. 398–410.

17. Tissue distribution of ACE2 protein, the functional receptor for SARS coronavirus. A first step in understanding SARS pathogenesis / I. Hamming, W. Timens, M.L.C. Bulthuis [et al.] // J Pathol. – 2004. – Vol. 203, № 2. – P. 631–637. – doi: 10.1002/path.1570.

18. Endothelial cell infection and endotheliitis in COVID-19 / Z. Varga, A.J. Flammer, P. Steiger [et al.] // Lancet. – 2020. – Vol. 395, № 10234. – P. 1417–1418. – doi: 10.1016/S0140-6736(20)30937-5.

19. Functional autoantibodies against G-protein coupled receptors in patients with persistent Long-COVID-19 symptoms / G. Wallukat, B. Hohberger, K. Wenzel [et al.] // J Transl Autoimmun. – 2021. – Vol. 4. – P. 100100. – doi: 10.1016/j.jtauto.2021.100100.

20. Renin–Angiotensin–Aldosterone System Inhibitors in Patients with Covid-19 / M. Vaduganathan, O. Vardeny, T. Michel [et al.] // N Engl J Med. – 2020. – Vol. 382. – P. 1653–1659. – doi: 10.1056/NEJMsr2005760.

21. Oxidative stress-induced endothelial dysfunction and decreased vascular nitric oxide in COVID-19 patients / R.B. Teixeira, A.F. Maurício, A.H.M. Pereira [et al.] // EBioMedicine. – 2022. – Vol. 77. – P. 103893. – doi: 10.1016/j.ebiom.2022.103893.

22. SARS-CoV-2 induced HDL dysfunction may affect the host’s immune response and worsen COVID-19 outcome / S.A. Muhamad, A. Ugusman, J. Kumar [et al.] // Immun Inflamm Dis. – 2023. – Vol. 11, № 5. – P. e861. – doi: 10.1002/iid3.861.

23. Risks of deep vein thrombosis, pulmonary embolism, and bleeding after covid-19: nationwide self-controlled cases series and matched cohort study / I. Katsoularis, O. Fonseca-Rodríguez, P. Farrington [et al.] // BMJ. – 2022. – Vol. 377. – P. e069590. – doi: 10.1136/bmj-2021-069590.

24. Blitshteyn S. Postural orthostatic tachycardia syndrome (POTS) and other autonomic disorders after COVID-19 infection: a case series of 20 patients / S. Blitshteyn, S. Whitelaw // Immunol Res. – 2021. – Vol. 69, № 2. – P. 205–211. – doi: 10.1007/s12026-021-09185-5.

25. The long-term residual effects of COVID-associated coagulopathy / I. Mancini, E. Bottaro, M. Porretti [et al.] // Thromb Res. – 2023. – Vol. 226. – P. 100–108. – doi: 10.1016/j.thromres.2023.02.009.

26. Clinical characteristics with inflammation profiling of long COVID and association with 1-year recovery following hospitalisation in the UK: a prospective observational study / PHOSP-COVID Collaborative Group // Lancet Respir Med. – 2022. – Vol. 10, № 8. – P. 761–775. – doi: 10.1016/S2213-2600(22)00127-8.

27. Development of a Definition of Postacute Sequelae of SARS-CoV-2 Infection / T. Thaweethai, S.E. Jolley, E.W. Karlson [et al.] // JAMA. – 2023. – Vol. 329, № 22. – P. 1934–1946. – doi: 10.1001/jama.2023.8823.

28. The immunology of long COVID / D.M. Altmann, E.M. Whettlock, S. Liu [et al.] // Nat Rev Immunol. – 2023. – Vol. 23, № 10. – P. 618–634. – doi: 10.1038/s41577-023-00904-7.

29. Distinguishing features of long COVID identified through immune profiling/ J. Klein, J. Wood, J.R. Jaycox [et al.] // Nature. – 2023. – Vol. 623, № 7985. – P. 139–148. – doi: 10.1038/s41586-023-06651-y.

30. The Systemic Inflammation Index on Admission Predicts In-Hospital Mortality in COVID-19 Patients / A.G. Fois, P. Paliogiannis, V. Scano [et al.] // Molecules. – 2020. – Vol. 25, № 23. – P. 5725. – doi: 10.3390/molecules25235725.

31. Системный воспалительный индекс и нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение в стратификации риска постковидных кардиоваскулярных осложнений / И.Г. Починка, Н.В. Давыдова, Е.А. Маркова [и др.] // Российский кардиологический журнал. – 2023. – Т. 28, № 7. – С. 5356. – doi: 10.15829/1560-4071-2023-5356.

32. Особенности течения и исходов COVID-19 у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями по данным регистра COVID-19 / М.М. Лукьянов, С.А. Бойцов, С.С. Якушин [и др.] // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. – 2021. – Т. 20, № 2. – С. 2727. – doi: 10.15829/1728-8800-2021-2727.

33. Постковидный синдром в российской популяции: данные регистра COVID-19 Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины / О.М. Драпкина, Е.И. Маркелова, М.В. Шестакова [и др.] // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. – 2022. – Т. 21, № 6. – С. 3307. – doi: 10.15829/1728-8800-2022-3307.

34. Нейтрофильно-лейкоцитарное соотношение как предиктор тяжести пост-ковидного синдрома / Ф.Г. Забозлаев, Н.М. Крупнов, А.Р. Галлямова [и др.] // Терапевтический архив. – 2023. – Т. 95, № 1. – С. 28–34. – doi: 10.26442/00403660.2023.01.202064.