Kalziumkanalblocker verbessern die Prognose von Patienten mit Coronavirus-Krankheit 2019 und Hypertonie
Die Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19), verursacht durch das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), hat sich zu einer globalen Gesundheitskrise entwickelt. Unter den mit COVID-19 assoziierten Komorbiditäten stellt Hypertonie einen der häufigsten und bedeutendsten Risikofaktoren dar. Frühe Studien zeigten, dass COVID-19-Patienten mit Hypertonie schwerere Sekundärinfektionen, kardiale und renale Dysfunktionen aufweisen und häufiger als kritisch krank eingestuft werden als Patienten ohne Hypertonie. Dies hat die Aufmerksamkeit auf die Rolle antihypertensiver Medikamente im Management und der Prognose dieser Patientengruppe gelenkt. Die am häufigsten verwendeten Antihypertensiva umfassen Renin-Angiotensin-Aldosteron-System (RAAS)-Hemmer, Kalziumkanalblocker (CCB) und Betablocker. Der Zusammenhang zwischen diesen Medikamenten und den klinischen Ergebnissen bei COVID-19-Patienten mit Hypertonie wurde jedoch bisher unzureichend untersucht. Dieser Artikel fasst eine aktuelle Studie zusammen, die den Einfluss dieser Antihypertensiva auf die Prognose betroffener Patienten analysierte.
Hintergrund und Rationale
Hypertonie ist ein etablierter Risikofaktor für schwere COVID-19-Verläufe. Die zugrunde liegenden pathophysiologischen Mechanismen sind komplex: Hypertonie ist häufig mit Komorbiditäten wie Diabetes, kardiovaskulären Erkrankungen und chronischer Nierenerkrankung vergesellschaftet, die COVID-19 verschlimmern können. Zudem steht die Interaktion des Virus mit dem RAAS im Fokus der Forschung. SARS-CoV-2 nutzt den Angiotensin-konvertierenden Enzym 2 (ACE2)-Rezeptor für den Zelleintritt, was Bedenken hinsichtlich RAAS-Hemmern (ACE-Hemmer [ACEI], Angiotensin-II-Rezeptorblocker [ARB]) aufweckte. Einige Studien postulierten, dass RAAS-Hemmer die ACE2-Expression erhöhen und somit die Virusreplikation begünstigen könnten. Andere Arbeiten deuteten jedoch auf potenziell protektive Effekte durch Reduktion entzündlicher Prozesse hin.
CCB zeigten in präklinischen Studien antivirale Eigenschaften. Beispielsweise hemmt Verapamil, ein CCB, seit 1984 die Replikation des Influenza-A-Virus. Ähnliche Effekte wurden bei Dengue-, Zika- und Arena-Viren beobachtet. Der Mechanismus könnte auf der Senkung intrazellulärer Kalziumspiegel beruhen, die für die Virusreplikation essenziell sind. Betablocker wiederum reduzierten in früheren Studien die Mortalität bei septischem Schock und könnten durch antiinflammatorische Effekte den Zytokinsturm bei COVID-19 abschwächen. Die Evidenz hierzu bleibt jedoch widersprüchlich.
Studiendesign und Methoden
In dieser retrospektiven Kohortenstudie wurden Daten von 4.569 COVID-19-Patienten aus zwei Feldkrankenhäusern in Wuhan (China) analysiert (5. Februar bis 15. April 2020). Hypertonie wurde definiert als systolischer Blutdruck ≥140 mmHg, diastolischer Blutdruck ≥90 mmHg oder dokumentierte Hypertonie-Anamnese. Primärer Endpunkt war die Gesamtmortalität; sekundäre Endpunkte umfassten Verlegungen auf die Intensivstation (ICU) und Krankenhausverweildauer.
Mittels Propensity-Score-Matching (1:1, Kaliber 0,05) wurden Kovariaten wie Alter, Geschlecht, Komorbiditäten (Diabetes, koronare Herzkrankheit, Nierenerkrankungen) und COVID-19-Therapien adjustiert. Statistische Analysen erfolgten mit R 4.0.2 und SAS 9.4. Kontinuierliche Variablen wurden als Mittelwert ± Standardabweichung oder Median (Interquartilsbereich), kategorische Variablen als Häufigkeiten (%) dargestellt. Gruppenvergleiche erfolgten via Chi-Quadrat-, t- oder Mann-Whitney-U-Test. Kaplan-Meier-Kurven und log-rank-Tests bewerteten die kumulative Erholungsrate, die logistische Regression identifizierte Mortalitätsrisikofaktoren.
Ergebnisse
Von 4.569 Patienten hatten 31,7 % (1.449/4.569) eine Hypertonie. Davon erhielten 74,40 % (1.078/1.449) CCB, 17,87 % (259/1.449) RAAS-Hemmer und 26,02 % (377/1.449) Betablocker.
Kalziumkanalblocker (CCB): Nach Matching (359 CCB vs. 359 Nicht-CCB) zeigte die CCB-Gruppe eine signifikant niedrigere Mortalität (1,95 % vs. 5,85 %; RR: 0,32; 95 %-KI: 0,13–0,76; p = 0,0058), längere Krankenhausverweildauer (Median 16 vs. 13 Tage; p < 0,0001) und höhere kumulative Erholungsrate (p < 0,0001).
RAAS-Hemmer: In der gematchten Kohorte (236 RAAS-Hemmer vs. 236 Nicht-RAAS-Hemmer) war die Mortalität tendenziell niedriger (1,69 % vs. 3,81 %; RR: 0,43; 95 %-KI: 0,13–1,43; p = 0,1596), jedoch ohne Signifikanz. ICU-Verlegungen (1,69 % vs. 3,39 %; p = 0,2421) und Erholungsraten (p = 0,7997) unterschieden sich nicht signifikant.
Betablocker: Die Betablocker-Gruppe (340 vs. 340) wies höhere Mortalität (3,82 % vs. 3,24 %; RR: 1,19; 95 %-KI: 0,53–2,69; p = 0,6777) und ICU-Verlegungen (4,41 % vs. 2,35 %; p = 0,1376) auf, jedoch ohne statistische Signifikanz. Die Erholungsraten unterschieden sich nicht (p = 0,1248).
Risikofaktoren: In der multivariaten Analyse waren höheres Alter, Erkrankungsschweregrad, Nierenerkrankungen sowie Antibiotika-, Antimykotika- und Glukokortikoidtherapie mit erhöhter Mortalität assoziiert. CCB-Gebrauch reduzierte das Mortalitätsrisiko signifikant (OR: 0,20; 95 %-KI: 0,09–0,46; p < 0,0001).
Diskussion
Die Studie zeigt, dass CCB die Prognose von COVID-19-Patienten mit Hypertonie verbessern könnten, möglicherweise durch antivirale und antiinflammatorische Mechanismen. Die Ergebnisse stehen im Einklang mit präklinischen Daten zur Kalziummodulation und Hemmung der Virusreplikation. RAAS-Hemmer und Betablocker zeigten hingegen keine signifikanten Effekte, was auf komplexe Interaktionen zwischen pharmakologischen Wirkungen und COVID-19-Pathogenese hinweist.
Limitationen
Retrospektives Design, unberücksichtigte Confounder (z. B. BMI), mögliche Interaktionen zwischen Antihypertensiva und regionale Begrenzung auf Wuhan schränken die Generalisierbarkeit ein.
Fazit
CCB könnten bei COVID-19-Patienten mit Hypertonie prognostische Vorteile bieten. RAAS-Hemmer und Betablocker scheinen keinen signifikanten Einfluss zu haben. Weitere Studien sind notwendig, um die zugrunde liegenden Mechanismen zu validieren und klinische Leitlinien zu optimieren.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001479