Чому довгий COVID не минає: вчені знайшли відповідь у генах і молекулярних збоях Для мільйонів людей COVID-19 не закінчився разом із негативним тестом. Інфекція минула, але хвороба — ні. Тижні перетворюються на місяці, а симптоми продовжують втручатися в повсякденне життя, змінюючи роботу, фізичні можливості та навіть мислення. Постійна втома не зникає після відпочинку, задишка з’являється під час простих справ, пам’ять підводить у найнесподіваніший момент. Пацієнти роками ходять між лікарями, тоді як медицина стикається з синдромом, який не вписується у звичні діагностичні рамки. Нове масштабне дослідження австралійських учених пропонує інший погляд: проблема не в тому, чому симптоми тривають, а в тому, які внутрішні зміни в організмі не дають йому повернутися до норми. Довгий COVID — це не виняток, а глобальна проблема Довгим COVID називають стан, коли симптоми зберігаються понад чотири тижні після перенесеної інфекції. У когось це виснаження і «туман у голові», у когось — біль у грудях, порушення серцевого ритму або неврологічні ускладнення, які з’являються через місяці. Одужання часто не є поступовим: поліпшення може раптово зупинитися або змінитися новим загостренням. За оцінками, з 2020 року з довгим COVID зіткнулися близько 400 мільйонів людей у світі, а економічні втрати від цього стану сягають приблизно одного трильйона доларів на рік. Генетичний ключ до тривалих симптомів Команда дослідників з Університету Південної Австралії вирішила шукати причини не в окремих клінічних випадках, а в масштабних біологічних даних. Вони об’єднали результати понад 100 міжнародних досліджень, проаналізувавши генетичну та молекулярну інформацію тисяч людей. Такий підхід дозволив вийти за межі окремих симптомів і побачити загальну картину. Результат виявився показовим: дослідники ідентифікували 32 гени, пов’язані з підвищеним ризиком розвитку довгого COVID. При цьому 13 із них раніше взагалі не асоціювалися з цим станом. Більшість цих генів беруть участь у роботі імунної системи, регуляції запалення та відновленні тканин — процесах, які мають ключове значення після перенесеної інфекції. Особливу увагу привернув варіант гена FOXP4, який впливає на імунну відповідь і функцію легень. Саме він може пояснювати, чому в частини людей дихальні проблеми зберігаються надовго. Організм не «перемикається» назад Щоб зрозуміти, що відбувається всередині тіла, вчені використали так звані омікс-дані — великі масиви інформації про активність генів, білків, метаболітів і регуляцію ДНК. Штучний інтелект і складні комп’ютерні моделі допомогли поєднати ці рівні між собою. Аналіз показав, що після COVID організм у багатьох людей залишається в зміненому біологічному режимі. Дослідники виявили: десятки біомаркерів хронічного запалення; ознаки порушення роботи мітохондрій, що пояснює постійну втому; 71 молекулярний «перемикач», який залишається активним навіть через рік після інфекції; понад 1 500 змінених профілів експресії генів, пов’язаних з імунітетом і нервовою системою. Іншими словами, вірус зник, але сигнали, які він запустив, продовжують працювати. Можливість виявляти ризик заздалегідь Окрему цінність має прогностичний аспект дослідження. Машинне навчання дозволило створити моделі, які оцінюють, у кого з пацієнтів найвищий ризик довготривалих ускладнень і як можуть змінюватися симптоми з часом. Це відкриває шлях до раннього втручання — спостереження, підтримки й лікування ще до того, як стан стане хронічним. На думку авторів, такий підхід може бути корисним не лише для довгого COVID, а й для інших поствірусних синдромів, зокрема хронічної втоми або фіброміалгії. Новий підхід до складних хвороб Дослідження показує обмеженість традиційної медицини, коли йдеться про багатосистемні стани. Довгий COVID — це не одна проблема, а мережа взаємопов’язаних збоїв. Поєднання глобальних даних, молекулярної біології та штучного інтелекту дозволяє побачити причинні зв’язки, які неможливо виявити в невеликих клінічних дослідженнях. Цей підхід може стати моделлю для майбутніх пандемій і складних хронічних захворювань, де швидкість і масштаб аналізу мають вирішальне значення. Дослідження опубліковане в журналах PLOS Computational Biology та Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences.