Nach einer Infektion mit SARS-CoV-2 entwickeln in Deutschland bis zu zehn Prozent der Betroffenen Long COVID. Die damit einhergehenden Symptome wie Fatigue, Atemwegsbeschwerden, Konzentrationsstörungen oder andere neurologische Probleme können über Monate oder Jahre anhalten. Dabei kann das Krankheitsbild bei Betroffenen jeweils anders aussehen und bisher gibt es keine Heilung. „Long COVID ist eine äußerst komplexe Erkrankung mit verschiedenen Ausprägungen“, sagt Prof. Yang Li, Leiterin der Abteilung „Bioinformatik der Individualisierten Medizin“ und Direktorin des Centre for Individualised Infection Medicine (CiiM). „Wie und in welcher Ausprägung Long COVID entsteht, ist bislang noch nahezu unverstanden. Bildlich gesprochen liegt hier leider erst ein extrem lückenhaftes Mosaik vor.“
Untersuchung mit Einzelzell-Multiomics-Ansatz
Neue molekulare Zusammenhänge werden nun durch eine aktuelle Studie, die federführend am CiiM entstanden ist, beleuchtet. Mit ihrem Ansatz, in einzelnen Zellen verschiedene molekulare Ebenen zu untersuchen, konnten die Forscherinnen und Forscher einen spezifischen Zustand im Inneren einer Immunzelle ausmachen, der in direktem Zusammenhang mit erhöhten Entzündungsmarkern, Fatigue und Atemwegsproblemen bei Patientinnen und Patienten mit Long COVID stand. Das Forschungsteam um Studienleiterin Yang Li und die Teams von Prof. Thomas Illig (MHH) und Prof. Jie Sun (University of Virginia, USA) sowie weitere Kooperationspartner haben daher Immunzellen von Patientinnen und Patienten mit Long COVID genauer unter die Lupe genommen. Die Proben stammten aus der zentralen Biobank der MHH. „Wir haben die Zellen in einem sogenannten Einzelzell-Multiomics-Ansatz untersucht. Auf diese Weise konnten wir den molekularen Status innerhalb einer Zelle erfassen und Einblicke in zelluläre Zusammenhänge erhalten“, erklärt Dr. Saumya Kumar, CiiM-Wissenschaftlerin und Erstautorin der Studie. Außerdem ermittelten die Forschenden den Gehalt an Zytokinen im Blutplasma.
Einteilung der Patientendaten nach dem Schweregrad
„Der zentrale und innovative Ansatz unserer Studie ist die Einteilung der Patientendaten nach dem Schweregrad der ursprünglich durchlaufenen COVID-19-Erkrankung“, sagt Yang Li. „Auf diese Weise kann die damit zusammenhängende unterschiedliche Immunreaktion erfasst werden. Und nur so ist es möglich, eindeutige molekulare Merkmale zu identifizieren, die den chronischen Symptomen von Long COVID tatsächlich zugrunde liegen.“ Mit dem Big-Data-Ansatz wollten die Forscherinnen und Forscher Fragen wie „gibt es eindeutige molekulare Marker, die im Zusammenhang stehen mit der Ausprägung von Fatigue oder Atemwegssymptomen?“ oder „wie verändert sich das molekulare Setting in den Immunzellen im Verlauf von Long COVID?“ auf den Grund gehen.
CD14+-Monozyten rückten in den Mittelpunkt
Und was aus dem umfangreichen Datenschatz dann in den Fokus der Forschenden rückte, war ein bestimmter molekularer Zustand im Zellinneren eines sogenannten CD14+-Monozyten. Diese Immunzellen gehören zu den weißen Blutkörperchen und sind ein wichtiger Teil der Immunabwehr. „Mithilfe der Einzelzellanalyse konnten wir in diese Zellen hineinzoomen. Dabei zeigte sich, dass Monozyten mit einem bestimmten molekularen Zustand in ihrem Zellinneren, den wir ‚LC-Mo‘ nannten, insbesondere bei Long COVID-Patienten vorhanden waren, die zuvor eine milde bis moderate COVID-19-Erkrankung durchlaufen hatten“, sagt Saumya Kumar. „Außerdem korrelierte LC-Mo mit der Schwere von Fatigue und Atemwegssymptomen und ging mit erhöhten Zytokin-Werten im Blutplasma einher, die ein Anzeiger für Entzündungsprozesse im Körper sind.“
Ansatzpunkte für weiterführende Studien
Mit LC-Mo haben die Forschenden somit einen neuen wichtigen Mosaikstein hinzugefügt. Allerdings: „Sein genauer Platz im Entstehungsbild von Long COVID muss zwar noch gefunden werden, doch er bietet spannende Ansatzpunkte für weiterführende Studien, etwa mit Blick auf genetische Risikofaktoren oder individualisierte Medizin“, sagt Yang Li. „Wenn wir die Hintergründe für die Entstehung von Long COVID besser verstehen lernen, hilft uns das auch, die Entstehung möglicher Spät- oder Langzeitfolgen anderer Infektionskrankheiten besser zu verstehen.“
Quelle: idw/HZI
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