Determination of both the expression and serum levels of epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-β1 (TGFβ1) genes in SARS-CoV- 2 Running title: SARS coronavirus-2 and EGF- TGFβ1

Determination of both the expression and serum levels of epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-β1 (TGFβ1) genes in SARS-CoV- 2 Running title: SARS coronavirus-2 and EGF- TGFβ1 | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article Determination of both the expression and serum levels of epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-β1 (TGFβ1) genes in SARS-CoV- 2 Running title: SARS coronavirus-2 and EGF- TGFβ1 Pınar Yıldız Gülhan, Recep Eröz, Cihadiye Elif Öztürk, Dilek Yekenkurul, and 5 more This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-4831106/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract Aim: We aimed to evaluate the effects of both the expression and serum levels of Epidermal growth factor ( EGF ) and Transforming growth factor-β1 ( TGF-β1 ) genes that can lead to fibrosis SARS-CoV-2, which has different degrees of cellular damage as mild, moderate, severe, and critical illness. Method: Totally 45 individuals (male:21(46.67%); female:24(53.33%)) with COVID-19 infection were included in this study. Four groups were constituted as mild (n=16)], moderate(n=10), severe(n=10), and critical(n=9) according to the severity of the disease. Blood samples were drawn from the patients, and hemograms, EGF and TGFβ1 gene expression, and serum levels were evaluated. Results: The mean age of individuals was 57.311±18.383 (min:28, max:94). Significant differences were found among the groups for PLT (χ 2 =9.955; p=0.019), CRP (χ 2 =7.693; p=0.053), Ferritin (χ 2 =22.196; p<0.001), D-dimer (χ 2 =21.982; p=0.000), LDH (χ 2 =21.807; p<0.001) and all these parameters (exclude PLT in severe groups) was increased depending on the severity of the disease. Additionally, significant differences were detected for EGF (χ 2 =29.528; p<0.001), TGFB1 (χ 2 =28.981; p<0.001) expression (that increased depending on the disease severity), and EGF (χ 2 =7.84; p=0.049), TGFB1 (χ 2 =17.451; p=0.001) serum concentration levels (that decreased depending on the disease severity). Conclusion: This study found statistically significant differences for both EGF 2 -ΔΔCt . TGFβ1 2 -ΔΔCt and EGF, TGFβ1 serum concentration values among all patient groups. As disease severity increased, EGF 2 -ΔΔCt . TGFβ1 2 -ΔΔCt levels increased, while EGF and TGFβ1 serum concentration levels decreased . Perhaps this study will be useful in managing COVID-19 infection severity and pulmonary fibrosis cases secondary to COVID-19. Cellular damage Epidermal growth factor infection pulmonary fibrosis SARS-CoV-2 Transforming growth factor-β1 Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 Figure 5 Figure 6 Introduction The rapid spread of coronavirus disease 19 (COVID-19) has prompted significant shifts within the medical and scientific communities in a remarkably short period. Despite the wealth of research on the epidemiology and immediate clinical symptoms of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, the long-term effects of this disease are only beginning to emerge [ 1 ]. While COVID-19 affects multiple systems, it primarily targets the lungs, leading to pneumonia and, in severe cases, acute respiratory distress syndrome (ARDS) [ 2 , 3 ]. Concerns about potential chronic pulmonary complications of COVID-19 infection, particularly pulmonary fibrosis, have been raised early in the pandemic due to its association with ARDS [ 4 ]. Recent studies indicate an increased risk of pulmonary fibrosis following severe COVID-19 infection, particularly among patients with comorbidities like diabetes, hypertension, or coronary disease. Furthermore, inflammation appears to contribute to permanent lung structural changes, including fibrosis [ 4 – 7 ]. Transforming growth factor-β1 ( TGF-β1 ) plays a pivotal role in fibrogenesis, with the nucleocapsid protein of SARS-CoV-1 directly enhancing its activity. Given the similarity between the nucleocapsid proteins of SARS-CoV-2 and SARS-CoV-1, this mechanism may also contribute to lung fibrosis. Additionally, angiotensin II, which accumulates in the lungs due to virus-induced downregulation of ACE-2, upregulates TGF-β1 along with connective tissue growth factor [ 8 ]. TGF-β1 activation stimulates fibroblasts to transform into myofibroblasts, driving fibrosis. Numerous studies have identified TGF-β1 as a key pro-fibrotic factor that triggers Epithelial-mesenchymal transition (EMT) in pulmonary fibrosis, primarily through Smad-dependent or Smad-independent pathways [ 8 – 12 ]. Epidermal growth factor ( EGF ), a polypeptide growth factor, mediates its biological effects through the transmembrane protein EGF receptor ( EGFR ). It belongs to the group I EGF family, which includes transforming growth factor-α (TGF-α), heparin-binding EGF (HB-EGF) , betacellulin, amphiregulin, epiregulin, and epigen [ 13 ]. Biological effects of EGF are mediated through the transmembrane protein EGF receptor ( EGFR ). EGFR (ErbB1) belongs to a structurally related family of tyrosine kinase receptors [ 14 ]. The EGFR signaling pathway is known to play a role in various processes, including inflammation and fibroblast proliferation in fibrosis [ 15 ]. We aimed to evaluate the effects of both the expression and serum levels of EGF and TGFβ1 genes that can lead to fibrosis SARS-CoV-2, which has different degrees of cellular damage as mild, moderate, severe, and critical illness. Perhaps this study will be useful in managing pulmonary fibrosis cases secondary to COVID-19 infection. Methods Patients and Groups Totally 45 individuals (male:21(46.67%); female:24(53.33%)) with COVID-19 infection were included in this study. Four groups were constituted as mild (n = 16)], moderate(n = 10), severe(n = 10), and critical(n = 9) according to the severity of the disease. The classification of the disease severity was performed according to the WHO classification system (WHO/2019-nCoV/clinical/2021.1). Pregnant women and individuals under 18 years were excluded from the study. The current study was approved by the Ministry of Health and Local Ethics Committee (Düzce University Local Ethic Committee, Date/Number 11.05.2020/89). Detection of Blood Parameters and Biomarkers This study employed various laboratory techniques to detect several blood parameters and biomarkers. Hemogram parameters, including hemoglobin (HB), platelets (PLT), and lymphocytes, were analyzed using a Beckman Coulter LH 780 Analyzer. C-reactive protein (CRP) levels were determined using original commercial kits with a Roche Cobas Integra 400 plus autoanalyzer. D-dimer levels were measured using a Cobas Roche t511 analyzer, while a Roche Cobas 702 auto-analyzer was employed to measure serum LDH and ferritin levels. The presence of SARS-CoV-2 was detected using a SARS-CoV-2 RTqPCR Detection Kit (Bioeksen, Turkey). Polymerase chain reactions (PCR) were performed using a Real-Time PCR analyzer (Anatolia Gene Works, Turkey). Detection of Human EGF and TGFB1 Serum Concentrations via Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) Serum EGF and TGFB1 levels of individuals participating in the study were determined using an Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) based on biotin double antibody sandwich technology. This process utilized Human EGF and TGFB1 kits from Bioassay Technology Laboratory. Following each washing step with a Bio-Tek Instruments E.L.X. 50 Strip Washer, the optical density (OD value) of each well was measured using a 450 nm wavelength microplate reader (Bio-Tek Instruments ELX 800 Absorbance Microplate Reader). Results were obtained by substituting the absorbance values from the device into the calibration graph. RNA Isolation and cDNA Synthesis RNA was isolated from peripheral blood samples of individuals using RiboEx (Catalog No: 301-001) and Hybrid-R (Catalog No: 305 − 101) kits, following the manufacturer's instructions. The extracted RNA was stored in RNase-free water at -20°C until further analysis. cDNA was synthesized from the isolated RNA using the WizScript™ cDNA Synthesis Kit (High Capacity) (Catalog No: W2211). The reverse transcription reaction employed for cDNA synthesis followed these conditions: step 1 (25°C for 10 min), step 2 (37°C for 120 min), step 3 (85°C for 5 min), and step 4 (4°C, ~). Relative Gene Expressions of EGF and TGFB1 Gene by Real-Time qPCR EGF, TGFB1 , and the reference gene (ACTB) expression levels were determined for each cDNA sample using Applied Biosystems 7500 and ViiA7 Real-Time PCR Systems. The PCR was carried out using the WizPure™ 2X qPCR Master (SYBR) (Catalog No: W1711) kit in a final volume of 20 µL. The Real-Time qPCR cycle conditions included an initial denaturation at 95°C for 600 seconds, followed by 40 cycles of denaturation at 95°C for 15 seconds, and 40 cycles of annealing at 60°C for 60 seconds. ACTB served as the reference gene for quantifying mRNA expressions, which were normalized to the control group. Fold change calculations were performed by processing ΔΔCt values as 2−ΔΔCt Statistical analysis The Statistical analysis was performed via the Statistical Package for Social Sciences (I.B.M. Corp., Armonk, NY, U.S.A.) for Windows 23.0. After the Shapiro-Wilk test, non-parametric tests were carried out because the data were not normally distributed (P < 0.05). The descriptive statistics [number, mean, standard deviation (S.D.), percentage] were performed for each variable. Also, the Kruskal-Wallis and polynomial regression tests were performed to compare and correlate the groups. For statistical significance level, p < 0.05 was accepted. Results The mean age of individuals was 57.311 ± 18.383(min:28, max:94). Statistically significant differences were found among the groups for age, and the severity of the disease was increased depending on the age. (χ 2 = 21.414; p < 0.001). Significant differences were found among the groups for PLT (χ 2 = 9.955; p = 0.019), CRP (χ 2 = 7.693; p = 0.053), Ferritin (χ 2 = 22.196; p < 0.001), D-dimer (χ 2 = 21.982; p = 0.000), LDH (χ 2 = 21.807; p < 0.001) and all these parameters (exclude PLT in severe groups) was increased depending on the severity of the disease. Also, significant differences were detected among the groups for SpO2 saturation that decreased depending on the severity of the disease (χ 2 = 39.389; p < 0.001) (Table 1 ). Additionally, significant differences were detected for EGF (χ 2 = 29.528; p < 0.001) (Table 1 , Fig. 1 b), TGFB1 (χ 2 = 28.981; p < 0.001) (Table 1 , Fig. 2 b) expression (that increased depending on the disease severity) and EGF (χ 2 = 7.84; p = 0.049) (Table 1 , Fig. 1 c), TGFB1 (χ 2 = 17.451; p = 0.001) (Table 1 , Fig. 2 c) serum concentration levels (that decreased depending on the disease severity). Table 1 The Hemogram values, EGF 2 −ΔΔCt . TGFβ1 2 −ΔΔCt and EGF, TGFβ1 concentration levels of each group Groups Mild (n = 16) Moderate (n = 10) Severe (n = 10) Critical (n = 9) Χ 2 /p Age (years) 41.125 ± 15.297 57.3 ± 12.311 69.7 ± 11.373 72.333 ± 11.587 21.414/ 0.000* HB 12.994 ± 1.323 12.76 ± 1.974 12.1 ± 1.352 12.71 ± 1.02 3.271/0.352 PLT 201.5 ± 40.135 282.1 ± 132 310.3 ± 90,532 237.778 ± 127.694 9.955/ 0.019* Lymphocyte 687.5 ± 116.3 662 ± 309.365 590.4 ± 200.437 564 ± 240.269 2.866/0.413 CRP 2.6584 ± 1,884 6,928 ± 5.197 7.339 ± 8,349 8,14 ± 6.277 7.693/ 0.053* Ferritin 216.75 ± 61.623 497.5 ± 273.618 664 ± 421.937 1146.111 ± 470.134 22.196/ 0.000* D-dimer 0.359 ± 0.14 0.748 ± 0.544 1.156 ± 1.103 6.336 ± 7.114 21.982/ 0.000* LDH 311.688 ± 104.52 310.6 ± 89.077 361.4 ± 95.336 721.111 ± 220.898 21.807/ 0.000* SpO2 95.561 ± 1.151 90.3 ± 2.908 81.8 ± 5.181 68.3 ± 7.416 39.389/ 0.000* EGF 2 −ΔΔCt 1.227 ± 0.8 1.661 ± 1.621 4.6 ± 2.259 7.827 ± 3.802 29.528/ 0.000* EGF conc. 24.759 ± 15.329 17.052 ± 4.72 14.776 ± 6.059 13.314 ± 3.481 7.84/ 0.049* TGFβ1 2 −ΔΔCt 1.296 ± 1.136 1.927 ± 0.981 4.248 ± 2.345 10.28 ± 5.934 28.981/ 0.000* TGFβ1 conc. 192.332 ± 213.327 129.772 ± 105.792 90.949 ± 21.962 68.561 ± 14.589 17.451/ 0.001* EGF : Epidermal Growth Factor TGFβ1 : Transforming Growth Factor Beta 1 Conc : Concentration HB : Hemoglobin PLT : Platelet CRP : C-reactive protein LDH : Lactate dehydrogenase SpO2 : Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant When the binary comparison of the groups to be considered, statistically significant differences were detected between mild and severe, mild and critical, moderate and severe, moderate and critical for both EGF and TGFB1 expression levels (p < 0.05); between mild and critical for EGF serum concentration levels (p < 0.05); between mild and severe, mild and critical, moderate and critical for TGFB1 serum concentration levels (p < 0.05); between mild and moderate, mild and severe, mild and critical, moderate and critical, severe and critical for Ferritin (p < 0.05). Also significant differences were detected between mild and severe, mild and critical, moderate and critical for D-dimer (p < 0.05); between mild and critical, moderate and critical, severe and critical for LDH(p < 0.05); between mild and moderate, mild and severe, mild and critical, moderate and severe, moderate and critical, severe and critical for SpO2 (p < 0.05); between mild and moderate, mild and critical for CRP (p < 0.05); between mild and moderate, mild and severe for platelet (p < 0.05); between mild and severe for Hb (p < 0.05) (Table 2 ). Table 2 Binary comparison of the groups for EGF 2 −ΔΔCt , EGF, TGFB1 2 −ΔΔCt , TGFB1 levels and blood parameters Grps Mild Moderate Severe Critical EGF 2 −ΔΔCt χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P Mild - - 2.5 0.114 14.003 < 0.001* 16.615 < 0.001* Moderate 2.5 0.114 - - 7.823 0.005* 13.5 < 0.001* Severe 14.003 < 0001* 7.823 0.005* - - 4.686 0.030* Critical 16.615 < 0.001* 13.5 < 0.001* 4.686 0.030* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P EGF Conc Mild - - 1.112 0.292 3.505 0.061 5.791 0.016* Moderate 1.112 0.292 - - 0.692 0.406 3.527 0.060 Severe 3.505 0.061 0.692 0.406 - - 0.240 0.624 Critical 5.791 0.016* 3.527 0.060 0.240 0.624 - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 TGFB1 2 −ΔΔCt Mild - - 3.803 0.051* 13.225 < 0.001* 15.705 < 0.001* Moderate 3.803 0.051* - - 7.823 0.005* 11.760 0.001* Severe 13.225 < 0.001* 7.823 0.005* - - 7.707 0.006* Critical 15.705 < 0.001* 11.760 0.001* 7.707 0.006* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P TGFB1 Conc Mild - - 0.757 0.384 6.541 0.011* 15.271 < 0.001* Moderate 0.757 0.384 - - 0.691 0.406 4.507 0.034* Severe 6.541 0.011* 0.691 0.406 - - 6.407 0.011* Critical 15.271 < 0.001* 4.507 0.034* 6.407 0.011* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P Ferritin Mild - - 4.903 0.027* 7.511 0.006* 16.615 < 0.001* Moderate 4.903 0.027* - - 0.823 0.364 8.409 0.004* Severe 7.511 0.006* 0.823 0.364 - - 4.167 0.041* Critical 16.615 < 0.001* 8.409 0.004* 4.167 0.041* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P D-dimer Mild - - 2.597 0.107 15.835 < 0001* 15.307 < 0001* Moderate 2.597 0.107 - - 1.465 0.226 4.873 0.027* Severe 15.835 < 0001* 1.465 0.226 - - 2.162 0.141 Critical 15.307 < 0001* 4.873 0.027* 2.162 0.141 - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P LDH Mild - - 0.011 0.916 3.211 0.073 15.260 < 0.001* Moderate 0.011 0.916 - - 1.202 0.273 13.5 < 0001* Severe 3.211 0.073 1.202 0.273 - - 12.327 < 0.001* Critical 15.260 < 0.001* 13.5 < 0001* 12.327 < 0.001* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P SpO2 Mild - - 16.047 < 0.001* 18.214 < 0001* 17.075 < 0001* Moderate 16.047 < 0.001* - - 12.487 < 0.001* 13.619 < 0001* Severe 18.214 < 0001* 12.487 < 0.001* - - 11.336 0.001* Critical 17.075 < 0001* 13.619 < 0001* 11.336 0.001* - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P CRP Mild - - 3.805 0.051* 3.028 0.082 5.931 0.015* Moderate 3.805 0.051* - - 0.280 0.597 0.167 0.683 Severe 3.028 0.082 0.280 0.597 - - 0.376 0.540 Critical 5.931 0.015* 0.167 0.683 0.376 0.540 - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P Platelet Mild - - 4.671 0.031* 9.841 0.002* 0.080 0.777 Moderate 4.671 0.031* - - 2.063 0.151 0.667 0.414 Severe 9.841 0.002* 2.063 0.151 - - 1,5 0.321 Critical 0.080 0.777 0.667 0.414 1,5 0.321 - - Mild Moderate Severe Critical χ2 P χ2 P χ2 P χ2 P Hb Mild - - 0.137 0.712 3.712 0.054* 1.104 0.293 Moderate 0.137 0.712 - - 0.575 0.448 0.137 0.711 Severe 3.712 0.054* 0.575 0.448 - - 0.334 0.563 Critical 1.104 0.293 0.137 0.711 0.334 0.563 - - EGF : Epidermal Growth Factor TGFβ1 : Transforming Growth Factor Beta 1 Conc : Concentration HB : Hemoglobin CRP : C-reactive protein LDH : Lactate dehydrogenase SpO2 : Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant The differences were meaningful among the groups for additional disease (χ 2 = 17.117; p < 0.001), hypertension (χ 2 = 13.46; p = 0.004), chronic respiratory disease (χ 2 = 8.75; p = 0.033), and Last situation of the patients (χ 2 = 13.388; p = 0.004) (Table 3 ). Table 3 The sex, additional diseases and last situation of each group Groups Mild (n = 16) Middle (n = 10) Severe (n = 10) Critical (n = 9) Χ 2 /p Sex(M/F) 4(25%)/12(75%) 5(50%)/5(50%) 5(50%)/5(50%) 7(77.8%)/2(27.2%) 6.607/0.086 AD(Y/N) 4(125%)/12(75%) 8(80%)/2(20%) 9(90%)/1(10%) 8(88.9%)/1(11.1%) 17.117/ 0.000* DM(Y/N) 3(18.8%)/13(81.3%) 5(50%)/5(50%) 2(20%)/8(80%) 3(33.3%)/6(66.7%) 3.441/0.328 HT(Y/N) 2(12.5%)/14(87.5%) 5(50%)/5(50%) 2(20%)/8(80%) 3(33.3%)/6(66.7%) 13.46/ 0.004* CVA(Y/N) 0(0%)/16(100%) 1(10%)/9(90%) 0(0%)/10(100%) 2(22.2%)/7(77.8%) 5.536/0.137 CRD(Y/N) 0(0%)16(100%) 1(10%)/9(90%) 4(40%)/6(60%) 1(11.1%)/8(88.9%) 8.75/ 0.033* CRF(Y/N) 0(0%)16(100%) 1(10%)/9(90%) 0(0%)/10(100%) 0(0%)/9(100%) 3.58/0.311 Malig(Y/N) 0(0%)16(100%) 1(10%)/9(90%) 0(0%)/10(100%) 2(22.2%)/7(77.8%) 11.869/0.221 CVD(Y/N) 3(18.8%)/13(81.2%) 3(30%)/7(70%) 2(20%)/8(80%) 1(11.1%)/8(88.9%) 1.085/0.781 Last Sit(Ex/Dis) 0(0%)/16(100%) 1(10%)/9(90%) 0(0%)/10(100%) 4(44.4%)/5(55.6%) 13.388/ 0.004* M :Male F :Female AD : Additional Disease Y :Yes N :No DM : Diabetes Mellitus HT : Hypertension CVA : Cerebrovascular accident CRF : Chronic renal Failure Malig : Malignancy *: Statistically significant CVD : Cardiovascular disease CRD : Chronic respiratory disease Sit :Situation Ex :Exitus Dis : discharged When the polynomial regression test was carried out, significant relation between EGF expression levels and age, EGF expression levels and CRP, EGF expression levels and Ferritin, EGF expression levels and D-dimer, EGF expression levels and LDH, EGF expression levels and SpO2, EGF expression levels and EGF serum concentration levels, EGF expression levels and TGFB1 expression levels, EGF expression levels and TGFB1 serum concentration levels, EGF serum concentration levels and age, EGF serum concentration levels and Hb, EGF serum concentration levels and Ferritin, EGF serum concentration levels and and SpO2, EGF serum concentration levels and TGFB1 serum concentration levels (p < 0.05) (Table 4 , Fig. 3 , 5 ). Table 4 Model Summary and Parameter Estimates for between both EGF 2 −ΔΔCt and EGF Concentration levels and hemogram parameters Model Summery Parameter Estimates Variable Equation R 2 F df1 df2 sig Constant b1 b2 b3 EGF 2 −ΔΔCt and Age Linear ,209 11,358 1 43 ,002 48,780 2,514 Log . . . . . . . Cubic ,317 6,337 3 41 ,001 44,288 4,287 ,099 -,018 EGF 2 −ΔΔCt and PLT Linear ,081 3,791 1 43 ,058 220,953 8,809 Log . . . . . . . Cubic ,143 2,276 3 41 ,094 230,624 12,047 -2,388 ,155 EGF 2 −ΔΔCt and CRP Linear ,081 3,769 1 43 ,059 4,071 ,493 Log . . . . . . . Cubic ,086 1,287 3 41 ,292 4,015 ,331 ,058 -,003 EGF 2 −ΔΔCt and Ferritin Linear ,403 28,997 1 43 ,000 269,386 86,946 Log . . . . . . . Cubic ,429 10,272 3 41 ,000 217,881 104,126 2,099 -,254 EGF 2 −ΔΔCt and D-dimer Linear ,387 27,091 1 43 ,000 -,612 ,716 Log . . . . . . . Cubic ,497 13,502 3 41 ,000 ,269 ,427 -,037 ,004 EGF Conc. and LDH Linear ,180 9,419 1 43 ,004 316,032 26,037 Log . . . . . . . Cubic ,228 4,028 3 41 ,013 315,264 4,284 6,821 -,370 EGF 2 −ΔΔCt and SPO2 Linear ,587 61,002 1 43 ,000 94,511 -2,541 Logarithmic . . . . . . . Cubic ,618 22,078 3 41 ,000 95,036 -2,075 -,219 ,013 EGF 2 −ΔΔCt and EGF Conc. Linear ,079 3,669 1 43 ,062 21,628 -,910 Logarithmic . . . . . . . Cubic ,092 1,384 3 41 ,261 22,761 -1,539 ,031 ,001 EGF 2 −ΔΔCt and TGFB1 2 −ΔΔCt Linear ,706 103,029 1 43 ,000 ,088 1,120 Logarithmic . . . . . . . Cubic ,786 50,107 3 41 ,000 1,123 -,314 ,294 -,013 EGF 2 −ΔΔCt and TGFB1 Conc. Linear ,051 2,301 1 43 ,137 163,887 -9,649 Logarithmic . . . . . . . Cubic ,079 1,175 3 41 ,331 164,251 2,050 -3,661 ,199 EGF Conc. And Age Linear ,266 15,596 1 43 ,000 73,514 -,874 Logarithmic ,248 14,209 1 43 ,000 112,008 -19,536 Cubic ,297 5,776 3 41 ,002 52,274 2,485 -,145 ,002 EGF Conc. And Hb Linear ,134 6,662 1 43 ,013 11,779 ,049 Logarithmic ,205 11,119 1 43 ,002 8,762 1,402 Cubic ,220 3,853 3 41 ,016 8,972 ,379 -,010 8,705 EGF Conc. And PLT Linear ,057 2,585 1 43 ,115 292,925 -2,270 Logarithmic ,071 3,296 1 43 ,076 415,613 -58,851 Cubic ,071 1,040 3 41 ,385 354,172 -8,770 ,167 -,001 EGF Conc. And Ferritin Linear ,085 4,004 1 43 ,052 792,706 -12,315 Logarithmic ,069 3,201 1 43 ,081 1283,929 -256,995 Cubic ,143 2,286 3 41 ,093 -55,425 116,456 -5,361 ,059 EGF Conc. And SPO2 Linear ,107 5,156 1 43 ,028 79,690 ,334 Logarithmic ,104 5,010 1 43 ,030 64,503 7,638 Cubic ,133 2,088 3 41 ,117 89,382 -1,269 ,072 -,001 EGF Conc. And TGFB1 Conc. Linear ,318 20,078 1 43 ,000 -6,763 7,439 Logarithmic ,297 18,124 1 43 ,000 -333,995 166,135 Cubic ,489 13,087 3 41 ,000 413,185 -57,670 2,761 -,031 EGF : Epidermal Growth Factor TGFβ1 : Transforming Growth Factor Beta 1 Conc : Concentration HB : Hemoglobin PLT : Platelet LDH : Lactate dehydrogenase SpO2 : Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant Additionally, there is significant relation between TGFB1 expression levels and age, TGFB1 expression levels and CRP, TGFB1 expression levels and Ferritin, TGFB1 expression levels and D-dimer, TGFB1 expression levels and LDH, TGFB1 expression levels and SpO2, TGFB1 expression levels and EGF expression levels, TGFB1 expression levels and TGFB1 concentration levels, TGFB1 serum concentration levels and age, TGFB1 serum concentration levels and Hb, TGFB1 serum concentration levels and CRP, TGFB1 serum concentration levels and Ferritin, TGFB1 serum concentration levels and LDH, TGFB1 serum concentration levels and SpO2, TGFB1 serum concentration levels and EGF serum concentration levels (p < 0.05) (Table 5 , Fig. 4 , 6 ). Table 5 Model Summary and Parameter Estimates for between both TGFB1 2 −ΔΔCt and TGFB1 Concentration levels and hemogram parameters Model Summery Parameter Estimates Variable Equation R 2 F df1 df2 sig Constant b1 b2 b3 TGFB1 2 −ΔΔCt and Age Linear ,191 10,173 1 43 ,003 50,296 1,804 Log ,235 13,203 1 43 ,001 50,067 8,609 Cubic ,256 4,700 3 41 ,007 42,837 6,449 -,439 ,010 TGFB1 2 −ΔΔCt and PLT Linear ,005 ,214 1 43 ,646 244,493 1,633 Log ,010 ,453 1 43 ,505 242,259 10,203 Cubic ,013 ,173 3 41 ,914 240,718 1,821 ,411 -,024 TGFB1 2 −ΔΔCt and CRP Linear ,060 2,749 1 43 ,105 4,502 ,319 Log ,107 5,154 1 43 ,028 4,200 1,835 Cubic ,142 2,254 3 41 ,096 3,335 ,716 ,028 -,003 TGFB1 2 −ΔΔCt and Ferritin Linear ,237 13,348 1 43 ,001 369,973 49,996 Log ,360 24,188 1 43 ,000 341,041 265,451 Cubic ,422 9,993 3 41 ,000 143,890 167,698 -6,542 -,012 TGFB1 2 −ΔΔCt and D-dimer Linear ,266 15,621 1 43 ,000 ,084 ,446 Log ,207 11,258 1 43 ,002 ,392 1,695 Cubic ,450 11,164 3 41 ,000 1,393 -,935 ,242 -,009 TGFB1 Conc. and LDH Linear ,207 11,239 1 43 ,002 322,850 20,965 Log ,201 10,828 1 43 ,002 329,522 88,962 Cubic ,290 5,594 3 41 ,003 291,283 27,313 2,037 -,134 TGFB1 2 −ΔΔCt and SPO2 Linear ,574 57,929 1 43 ,000 93,218 -1,885 Logarithmic ,593 62,635 1 43 ,000 92,831 -8,251 Cubic ,684 29,514 3 41 ,000 96,765 -3,531 ,044 ,003 TGFB1 2 −ΔΔCt and EGF 2 −ΔΔCt Linear ,706 103,029 1 43 ,000 ,944 ,630 Logarithmic ,645 78,048 1 43 ,000 1,211 2,593 Cubic ,742 39,227 3 41 ,000 ,510 ,772 ,012 -,001 TGFB1 2 −ΔΔCt and TGFB Conc Linear ,058 2,647 1 43 ,111 161,204 -7,729 Logarithmic ,098 4,696 1 43 ,036 167,647 -43,380 Cubic ,107 1,637 3 41 ,196 218,789 -46,488 4,234 -,112 TGFB1 Conc. And Age Linear ,199 10,655 1 43 ,002 64,820 -,057 Logarithmic ,268 15,760 1 43 ,000 133,101 -16,326 Cubic ,303 5,955 3 41 ,002 84,946 -,327 ,001 -3,754 TGFB1 Conc. And Hb Linear ,049 2,233 1 43 ,142 12,391 ,002 Logarithmic ,090 4,238 1 43 ,046 9,229 ,745 Cubic ,129 2,016 3 41 ,127 10,590 ,029 -7,848 5,530 TGFB Conc. And PLT Linear ,019 ,828 1 43 ,368 263,880 -,099 Logarithmic ,021 ,926 1 43 ,341 370,396 -25,753 Cubic ,027 ,376 3 41 ,771 301,008 -,624 ,001 -9,361 TGFB1 Conc. And CRP Linear ,033 1,484 1 43 ,230 6,715 -,007 Logarithmic ,090 4,242 1 43 ,046 19,590 -2,983 Cubic ,128 2,014 3 41 ,127 14,407 -,119 ,000 -2,176 TGFB1 Conc. And Ferritin Linear ,079 3,693 1 43 ,061 682,425 -,900 Logarithmic ,157 8,017 1 43 ,007 2009,323 -311,256 Cubic ,192 3,257 3 41 ,031 1295,675 -9,520 ,023 -1,500 TGFB1 Conc. And LDH Linear ,035 1,562 1 43 ,218 439,605 -,269 Logarithmic ,093 4,414 1 43 ,042 902,982 -107,406 Cubic ,149 2,399 3 41 ,082 742,681 -4,701 ,013 -8,942 TGFB1 Conc. And SPO2 Linear ,090 4,248 1 43 ,045 82,841 ,023 Logarithmic ,174 9,038 1 43 ,004 49,099 7,925 Cubic ,231 4,110 3 41 ,012 65,176 ,277 -,001 4,844 TGFB1 Conc. And EGF Conc. Linear ,318 20,078 1 43 ,000 12,927 ,043 Logarithmic ,450 35,228 1 43 ,000 -39,430 12,487 Cubic ,548 16,574 3 41 ,000 ,478 ,193 ,000 8,787 EGF : Epidermal Growth Factor TGFβ1 : Transforming Growth Factor Beta 1 Conc : Concentration HB : Hemoglobin PLT : Platelet CRP : C-reactive protein LDH : Lactate dehydrogenase SpO2 : Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant Discussion This study found a statistically significant difference for both EGF 2 −ΔΔCt TGFβ1 2 −ΔΔCt and EGF, TGFβ1 serum concentration values among all patient groups. As disease severity increased, EGF 2 −ΔΔCt , TGFβ 1 2 −ΔΔCt levels increased, while EGF and TGFβ1 serum concentration levels decreased. Research findings indicate that a decrease in hemoglobin [ 16 , 17 ] and lymphocyte levels [ 18 ] is associated with an increase in LDH [ 19 , 20 ], D-dimer [ 21 – 23 ], and ferritin [ 24 , 25 ] levels, correlating with the severity of the disease. Statistical analyses across all groups revealed significant differences for Ferritin (p < 0.001), D-dimer (p < 0.001), LDH (p < 0.001), and SpO2 (p < 0001). In our investigation, we observed a non-significant trend toward increased disease severity with decreasing lymphocyte values, while no statistically significant association was found with hemoglobin levels. Cellular infection by SARS-CoV-2 relies on ACE-2 receptors, which also regulate the Renin-Angiotensin System (RAS). The virus has a preference for infecting type II pneumocytes due to their elevated ACE-2 expression compared to type I pneumocytes. However, the interaction between the S-Spike protein and ACE-2 can lead to ACE-2 downregulation, causing Ang II accumulation. This activates the ACE-AngII-AT1 axis, resulting in adverse effects such as vasoconstriction, inflammation, and fibrosis [ 26 – 28 ]. Ang II-induced collagen expression depends on TGF-β1 , and increased Ang II activity usually leads to TGF-β1 upregulation [ 29 ]. Despite studies investigating the correlation between TGF-β1 and COVID-19 severity, findings remain inconclusive. TGF-β1 influences immune cell development, differentiation, tolerance induction, and homeostasis, with pleiotropic effects contributing to either immune response or tolerance establishment. While previous research has implicated TGF-β1 in various pathological processes, its role in COVID-19 progression and outcome remains inadequately explored [ 30 ]. A study by Caroline et al. [ 31 ], revealed that COVID-19 patients exhibit more extensive diffuse alveolar damage and fibrosis in the alveolar septa compared to H1N1 patients. This was accompanied by a greater density of Collagen I and III, indicating a more pronounced fibrotic response. Notably, COVID-19 patients displayed elevated expression of several tissue biomarkers, including ACE-2, AKT-1, CD44v6, IL-4, MMP-9, α-SMA, Sphingosine-1, and TGF-β1. This heightened immunoexpression, particularly of TGF-β1, suggests a potential role of TGF-β1 pathways in the development of pulmonary fibrosis associated with COVID-19. In another study by Laloğlu et al. [ 32 ], TGF-β1 serum levels increased with COVID-19 severity on the first and seventh days, but decreased by the seventh day in severe and critical patients. Karadeniz et al. [ 33 ] found no significant difference in TGF-β1 concentrations between COVID-19 patients and healthy controls. Ghazavi et al. [ 34 ] reported higher serum TGF-β1 concentrations among COVID-19 patients in a prospective case-control study.According to our results, TGF-β1 gene expression begins to increase to respond to disease when the virus is encountered. It may be said that the severity of the disease probably decreases depending on the TGF-β1 gene expression capacity increase. Although the TGF-B1 gene expression level increases depending on the severity of the disease in order to respond to the disease, could the decrease in serum concentration levels be due to the decrease in the translation rate of TGF-B1 mRNA due to the predominance of viral infection? Increasing the TGF-B1 serum concentration level due to increased translation of TGF-B1 mRNA may reduce the severity of the disease. To examine the daily change of TGF-β1 level in other planned studies, It may be useful to explain changes in the pathogenesis of the disease. Snezana Zivancevic-Simonovic and her colleagues [ 30 ] discovered that the concentration of TGF-β1 was lower in individuals who succumbed to COVID-19 compared to those who survived. Furthermore, their correlation analysis revealed a robust positive connection between TGF-β1 levels in patients' serum and platelet counts. Diminished serum levels of TGF-β1 were linked to unfavorable outcomes in COVID-19 cases. They concluded that both TGF-β1 levels and platelet counts exhibited a significant association with adverse disease outcomes in severely affected COVID-19 patients. In our investigation, we observed a decline in TGF-β1 serum levels with increasing disease severity, coupled with elevated platelet values. This trend was noticeable across mild, moderate, and severe cases. Critically ill patients exhibited lower platelet values compared to those with severe disease. It's important to note that all severely ill patients in our study were undergoing steroid treatment, which could also impact platelet values; however, this aspect was not explored in the study data, representing a potential limitation. The analysis of soluble cytokines and chemokines associated with COVID-19 ARDS and their correlation with mortality and disease progression has been extensively discussed. While the connection between TGF-β1 and SARS-CoV-2 has been explored, the relationship between EGF and SARS-CoV-2 is less investigated. Previous suggestions indicate that acute lung injury triggers growth factor responses that initiate repair mechanisms for restoring lung integrity. EGF , in particular, plays a role in regulating bronchial and alveolar epithelial repair post-lung injury, enhancing lung fluid clearance by influencing the permeability of the alveolar epithelial junction. Furthermore, EGF gene polymorphisms have been associated with the risk of ARDS [ 35 – 38 ]. In a study by Balnis et al. [ 39 ] that evaluated 41 patients who needed mechanical ventilators due to severe ARDS, Decreased EGF levels were associated with mortality on day 45. The strength of our study was that we also looked at EGF expression levels. Our study found that EGF gene expression levels increased depending on disease severity, whereas EGF serum levels decreased as disease severity increased. EGF expression levels may increase with disease severity as a response to viral infection and lung reorganization. We think that the serum level decreases due to decreased translation levels of EGF mRNA, and it is insufficient to prevent the severe course of the disease. Increasing EGF serum concentration level due to increased translation of EGF mRNA may reduce the severity of the disease. There are studies on EGF levels that contradict our study. In the study conducted by Marija Petrushevska and her colleagues [ 40 ] in 14 severe COVID-19 infections and 20 control groups, They found EGF levels to be higher in patients with COVID-19 infection. In this study, since they do not determine the EGF level according to disease severity, it will be difficult to explain its place in disease pathogenesis. It is likely that they will find lower EGF levels in healthy individuals, but reporting the correlation with severity will contribute more to pathogenesis. Our study has some limitations. First, it is a single center with a limited number of patients. Not examining our patients' treatment is among our study's limitations. In conclusion, considering the prevalence and characteristics of the COVID-19 epidemic, it is highly likely that SARS-CoV-2 will become an endemic virus. Vaccines have proven to be effective agents in controlling the disease, but on the other hand, there are now serious concerns about post-COVID-19 sequelae, especially those related to pulmonary fibrosis. This study is planned to shed light on further studies to reveal the effects of EGF and TGF-β1 on COVID-19-related fibrosis and the severity of the disease. However, more in-depth research is needed to understand these mechanisms fully. In particular, future studies focusing on the interactions of these factors at the cellular level and their roles in specific signaling pathways may further increase knowledge in this field. Our findings showing that EGF and TGF-β1 levels influence the severity of COVID-19 disease highlight the potential of these factors to modulate the course of infection. In this context, understanding the effects of these factors on clinical outcomes and disease course may be important in guiding future treatment strategies. Declarations Author Contribution Literature search: PTG , RE, CEÖ, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞYStudy design: PPTG , RE, CEÖ, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞYAnalysis of data: PTG , RE, CEÖ, DY, HBAManuscript preparation: PYG, RE,ŞYReview of manuscript: PTG , RE, CEÖ, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞY . All authors reviewed the manuscript Acknowledgement The Düzce University coordinatorship of scientific research projects supported this study. (DÜBAP:2020.04.03.1146). Conflict of interest: All author state that there is no conflict of interest. References Michalski JE, Kurche JS, Schwartz DA. From ARDS to pulmonary fibrosis: the next phase of the COVID-19 pandemic? Transl Res. 2022;241:13–24. Doi: 10.1016/j.trsl.2021.09.001 . Yıldırım F, Yıldız Gülhan P, Şimşek M. COVID-19 related acute respiratory distress syndrome: Pathological, radiological and clinical concordance. Tuberk Toraks. 2021;69(3):360–368. Yıldız Gülhan P. The role of mesenchymal stem cells in COVID-19 treatment. 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Supplementary Files higlight.docx Cite Share Download PDF Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Research Square lets you share your work early, gain feedback from the community, and start making changes to your manuscript prior to peer review in a journal. As a division of Research Square Company, we’re committed to making research communication faster, fairer, and more useful. We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. 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Both \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e \u003csup\u003e2−ΔΔCt\u003c/sup\u003e and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e serum concentration levels of patients were detected. After the COVID-19 infection, a cellular response occurs in the nucleus of cells. After the \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e mRNA is transcribed from the \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene, \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e proteins occur from mature \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e mRNA. The ELISA standard curve is given in Fig. 2(a). There were significant differences among all groups for \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e \u003csup\u003e2−ΔΔCt\u003c/sup\u003e levels. As the severity of COVID-19 infection increased, the expression level of \u003cem\u003ethe TGFβ1\u003c/em\u003e gene significantly increased, too. When the \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels were considered in the pairwise comparison, statistically significant differences were detected between mild and severe, mild and moderate, mild and critical, moderate and severe, moderate and critical, and severe and critical groups [Fig. 2(b)]. \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e serum concentration levels of groups are shown in Fig.\u0026nbsp;1(c). As the severity of COVID-19 infection increased, the serum \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e levels significantly decreased. A statistically significant difference was detected between mild and severe, mild and critical, moderate and critical, and severe and critical groups in terms of serum \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e concentration levels.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"image2.jpeg","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/104373a61ba4808e497c631e.jpeg"},{"id":62065259,"identity":"c0d1a700-bb7a-4c98-8097-2801a09d0205","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 00:41:02","extension":"jpeg","order_by":3,"title":"Figure 3","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":117230,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eRelationship between expression levels of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene and other parameters. Statistically significant positive relationships were detected between \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels and ages(a), \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels and CRP (c), \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003egene expression levels and ferritin (d), \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003egene expression levels and D-dimer (e), \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003egene expression levels and LDH (f) and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003egene expression levels and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene (ı). Additionally, a statistically significant negative relationship between \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels and SpO2 (g) levels, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels and EGF concentration levels (h), and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003egene expression levels and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003econcentration levels (i) were detected.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"image3.jpeg","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/9899b5bc0136ccc09c0a81df.jpeg"},{"id":62065262,"identity":"7d3cb860-2506-4083-b04d-9f9f7beee761","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 00:41:02","extension":"jpeg","order_by":4,"title":"Figure 4","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":126883,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eRelationship between expression levels of \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene and other parameters. Statistically significant positive relationships were detected between \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene expression levels and ages(a), \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene expression levels and CRP (c), \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene expression levels and ferritin (d), \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene expression levels and D-dimer (e). \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene expression levels and LDH (f) and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003egene expression levels and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene (h). Additionally, statistically significant negative relationship between \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene expression levels and SpO2 (g) levels, \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene expression levels and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e concentration levels (ı), and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e concentration levels and SpO2 levels (i) were detected.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"image4.jpeg","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/f88c39152dd7af52aebbd1f1.jpeg"},{"id":62065564,"identity":"37cfa306-7c51-42b7-bbab-2b6825057a87","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 00:49:02","extension":"jpeg","order_by":5,"title":"Figure 5","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":98387,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eRelationship between \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and other parameters. Statistically significant positive relationships were detected between \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and hemoglobin (b), \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e concentration levels (f), and \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and\u003cem\u003e \u003c/em\u003eSpO2 levels (e). A statistically significant negative relationship between \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and ages(a) and \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003econcentration levels and \u003cem\u003eFerritin\u003c/em\u003e(d) were also detected.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"image5.jpeg","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/9d8fafc9e0d1d2341b553874.jpeg"},{"id":62065563,"identity":"ac610590-5017-4ee8-bb7e-3c599904f26e","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 00:49:02","extension":"jpeg","order_by":6,"title":"Figure 6","display":"","copyAsset":false,"role":"figure","size":103285,"visible":true,"origin":"","legend":"\u003cp\u003eRelationship between \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and other parameters. Statistically significant positive relationships were detected between \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and hemoglobin (b), \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and\u003cem\u003e \u003c/em\u003eSpO2 levels (g), and \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e concentration levels (h). Additionally, statistically significant negative relationship between \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and ages(a), \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and CRP (d), \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and \u003cem\u003eFerritin (e) \u003c/em\u003e\u0026nbsp;and \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003econcentration levels and LDH (f) were detected.\u003c/p\u003e","description":"","filename":"image6.jpeg","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/960f95659fe336fba551ac33.jpeg"},{"id":62066180,"identity":"b8fc4119-eae3-4858-a921-52c36ad001c0","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 01:05:04","extension":"pdf","order_by":0,"title":"","display":"","copyAsset":false,"role":"manuscript-pdf","size":3102277,"visible":true,"origin":"","legend":"","description":"","filename":"manuscript.pdf","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/ad92a6f5-2782-409f-82a8-38d72b35a340.pdf"},{"id":62065907,"identity":"35cbf533-5788-4d6c-a860-69b0f10bfb77","added_by":"auto","created_at":"2024-08-09 00:57:02","extension":"docx","order_by":2,"title":"","display":"","copyAsset":false,"role":"supplement","size":13183,"visible":true,"origin":"","legend":"","description":"","filename":"higlight.docx","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4831106/v1/619f6f76163a798eb425dc3d.docx"}],"financialInterests":"No competing interests reported.","formattedTitle":"Determination of both the expression and serum levels of epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-β1 (TGFβ1) genes in SARS-CoV- 2 Running title: SARS coronavirus-2 and EGF- TGFβ1","fulltext":[{"header":"Introduction","content":"\u003cp\u003eThe rapid spread of coronavirus disease 19 (COVID-19) has prompted significant shifts within the medical and scientific communities in a remarkably short period. Despite the wealth of research on the epidemiology and immediate clinical symptoms of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, the long-term effects of this disease are only beginning to emerge [\u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e1\u003c/span\u003e]. While COVID-19 affects multiple systems, it primarily targets the lungs, leading to pneumonia and, in severe cases, acute respiratory distress syndrome (ARDS) [\u003cspan citationid=\"CR2\" class=\"CitationRef\"\u003e2\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR3\" class=\"CitationRef\"\u003e3\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eConcerns about potential chronic pulmonary complications of COVID-19 infection, particularly pulmonary fibrosis, have been raised early in the pandemic due to its association with ARDS [\u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e4\u003c/span\u003e]. Recent studies indicate an increased risk of pulmonary fibrosis following severe COVID-19 infection, particularly among patients with comorbidities like diabetes, hypertension, or coronary disease. Furthermore, inflammation appears to contribute to permanent lung structural changes, including fibrosis [\u003cspan additionalcitationids=\"CR5 CR6\" citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e4\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e7\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eTransforming growth factor-β1 (\u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e) plays a pivotal role in fibrogenesis, with the nucleocapsid protein of SARS-CoV-1 directly enhancing its activity. Given the similarity between the nucleocapsid proteins of SARS-CoV-2 and SARS-CoV-1, this mechanism may also contribute to lung fibrosis. Additionally, angiotensin II, which accumulates in the lungs due to virus-induced downregulation of ACE-2, upregulates \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e along with connective tissue growth factor [\u003cspan citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e8\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e activation stimulates fibroblasts to transform into myofibroblasts, driving fibrosis. Numerous studies have identified \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e as a key pro-fibrotic factor that triggers Epithelial-mesenchymal transition (EMT) in pulmonary fibrosis, primarily through Smad-dependent or Smad-independent pathways [\u003cspan additionalcitationids=\"CR9 CR10 CR11\" citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e8\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR12\" class=\"CitationRef\"\u003e12\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eEpidermal growth factor (\u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e), a polypeptide growth factor, mediates its biological effects through the transmembrane protein \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e receptor (\u003cem\u003eEGFR\u003c/em\u003e). It belongs to the group I \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e family, which includes transforming growth factor-α (TGF-α), heparin-binding \u003cem\u003eEGF (HB-EGF)\u003c/em\u003e, betacellulin, amphiregulin, epiregulin, and epigen [\u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e13\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eBiological effects of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e are mediated through the transmembrane protein \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e receptor (\u003cem\u003eEGFR\u003c/em\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cem\u003eEGFR\u003c/em\u003e (ErbB1) belongs to a structurally related family of tyrosine kinase receptors [\u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e14\u003c/span\u003e]. The \u003cem\u003eEGFR\u003c/em\u003e signaling pathway is known to play a role in various processes, including inflammation and fibroblast proliferation in fibrosis [\u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e15\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eWe aimed to evaluate the effects of both the expression and serum levels of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e genes that can lead to fibrosis SARS-CoV-2, which has different degrees of cellular damage as mild, moderate, severe, and critical illness. Perhaps this study will be useful in managing pulmonary fibrosis cases secondary to COVID-19 infection.\u003c/p\u003e"},{"header":"Methods","content":"\u003cdiv id=\"Sec3\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003ePatients and Groups\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTotally 45 individuals (male:21(46.67%); female:24(53.33%)) with COVID-19 infection were included in this study. Four groups were constituted as mild (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;16)], moderate(n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10), severe(n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10), and critical(n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;9) according to the severity of the disease. The classification of the disease severity was performed according to the WHO classification system (WHO/2019-nCoV/clinical/2021.1). Pregnant women and individuals under 18 years were excluded from the study. The current study was approved by the Ministry of Health and Local Ethics Committee (D\u0026uuml;zce University Local Ethic Committee, Date/Number 11.05.2020/89).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec4\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eDetection of Blood Parameters and Biomarkers\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThis study employed various laboratory techniques to detect several blood parameters and biomarkers. Hemogram parameters, including hemoglobin (HB), platelets (PLT), and lymphocytes, were analyzed using a Beckman Coulter LH 780 Analyzer. C-reactive protein (CRP) levels were determined using original commercial kits with a Roche Cobas Integra 400 plus autoanalyzer. D-dimer levels were measured using a Cobas Roche t511 analyzer, while a Roche Cobas 702 auto-analyzer was employed to measure serum LDH and ferritin levels.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe presence of SARS-CoV-2 was detected using a SARS-CoV-2 RTqPCR Detection Kit (Bioeksen, Turkey). Polymerase chain reactions (PCR) were performed using a Real-Time PCR analyzer (Anatolia Gene Works, Turkey).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec5\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eDetection of Human EGF and TGFB1 Serum Concentrations via Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eSerum \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e levels of individuals participating in the study were determined using an Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) based on biotin double antibody sandwich technology. This process utilized Human \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e kits from Bioassay Technology Laboratory.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eFollowing each washing step with a Bio-Tek Instruments E.L.X. 50 Strip Washer, the optical density (OD value) of each well was measured using a 450 nm wavelength microplate reader (Bio-Tek Instruments ELX 800 Absorbance Microplate Reader). Results were obtained by substituting the absorbance values from the device into the calibration graph.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec6\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eRNA Isolation and cDNA Synthesis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eRNA was isolated from peripheral blood samples of individuals using RiboEx (Catalog No: 301-001) and Hybrid-R (Catalog No: 305\u0026thinsp;\u0026minus;\u0026thinsp;101) kits, following the manufacturer's instructions. The extracted RNA was stored in RNase-free water at -20\u0026deg;C until further analysis. cDNA was synthesized from the isolated RNA using the WizScript\u0026trade; cDNA Synthesis Kit (High Capacity) (Catalog No: W2211).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe reverse transcription reaction employed for cDNA synthesis followed these conditions: step 1 (25\u0026deg;C for 10 min), step 2 (37\u0026deg;C for 120 min), step 3 (85\u0026deg;C for 5 min), and step 4 (4\u0026deg;C, ~).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec7\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eRelative Gene Expressions of EGF and TGFB1 Gene by Real-Time qPCR\u003c/h2\u003e \u003cp\u003e \u003cem\u003eEGF, TGFB1\u003c/em\u003e, and the reference gene (ACTB) expression levels were determined for each cDNA sample using Applied Biosystems 7500 and ViiA7 Real-Time PCR Systems. The PCR was carried out using the WizPure\u0026trade; 2X qPCR Master (SYBR) (Catalog No: W1711) kit in a final volume of 20 \u0026micro;L.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe Real-Time qPCR cycle conditions included an initial denaturation at 95\u0026deg;C for 600 seconds, followed by 40 cycles of denaturation at 95\u0026deg;C for 15 seconds, and 40 cycles of annealing at 60\u0026deg;C for 60 seconds. ACTB served as the reference gene for quantifying mRNA expressions, which were normalized to the control group. Fold change calculations were performed by processing \u003csup\u003eΔΔCt\u003c/sup\u003e values as \u003csup\u003e2\u0026minus;ΔΔCt\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec8\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eStatistical analysis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe Statistical analysis was performed via the Statistical Package for Social Sciences (I.B.M. Corp., Armonk, NY, U.S.A.) for Windows 23.0. After the Shapiro-Wilk test, non-parametric tests were carried out because the data were not normally distributed (P\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05). The descriptive statistics [number, mean, standard deviation (S.D.), percentage] were performed for each variable. Also, the Kruskal-Wallis and polynomial regression tests were performed to compare and correlate the groups. For statistical significance level, p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05 was accepted.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Results","content":"\u003cp\u003eThe mean age of individuals was 57.311\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;18.383(min:28, max:94). Statistically significant differences were found among the groups for age, and the severity of the disease was increased depending on the age. (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;21.414; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Significant differences were found among the groups for PLT (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;9.955; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.019), CRP (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;7.693; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.053), Ferritin (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;22.196; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), D-dimer (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;21.982; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.000), LDH (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;21.807; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) and all these parameters (exclude PLT in severe groups) was increased depending on the severity of the disease. Also, significant differences were detected among the groups for SpO2 saturation that decreased depending on the severity of the disease (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;39.389; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e). Additionally, significant differences were detected for \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;29.528; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003eb), \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;28.981; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003eb) expression (that increased depending on the disease severity) and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e(χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;7.84; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.049) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003ec), \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;17.451; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.001) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003ec) serum concentration levels (that decreased depending on the disease severity).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eThe Hemogram values, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e. \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e and \u003cem\u003eEGF, TGFβ1\u003c/em\u003e concentration levels of each group\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"8\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"4\" nameend=\"c5\" namest=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGroups\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c7\" namest=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c8\" namest=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eMild (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;16)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eModerate (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSevere (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eCritical (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;9)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eΧ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e/p\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eAge (years)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e41.125\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;15.297\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e57.3\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;12.311\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e69.7\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;11.373\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e72.333\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;11.587\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e21.414/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eHB\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e12.994\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.323\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e12.76\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.974\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e12.1\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.352\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e12.71\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.02\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e3.271/0.352\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003ePLT\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e201.5\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;40.135\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e282.1\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;132\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e310.3\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;90,532\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e237.778\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;127.694\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e9.955/\u003cb\u003e0.019*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eLymphocyte\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e687.5\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;116.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e662\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;309.365\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e590.4\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;200.437\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e564\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;240.269\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e2.866/0.413\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCRP\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e2.6584\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1,884\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e6,928\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;5.197\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e7.339\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;8,349\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e8,14\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;6.277\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e7.693/\u003cb\u003e0.053*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eFerritin\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e216.75\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;61.623\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e497.5\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;273.618\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e664\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;421.937\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1146.111\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;470.134\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e22.196/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eD-dimer\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0.359\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;0.14\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.748\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;0.544\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1.156\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.103\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e6.336\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;7.114\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e21.982/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eLDH\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e311.688\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;104.52\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e310.6\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;89.077\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e361.4\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;95.336\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e721.111\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;220.898\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e21.807/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSpO2\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e95.561\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.151\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e90.3\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;2.908\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e81.8\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;5.181\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e68.3\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;7.416\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e39.389/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1.227\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;0.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.661\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.621\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.6\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;2.259\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e7.827\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;3.802\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e29.528/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003econc.\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e24.759\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;15.329\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e17.052\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;4.72\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e14.776\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;6.059\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e13.314\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;3.481\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e7.84/\u003cb\u003e0.049*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1.296\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;1.136\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.927\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;0.981\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4.248\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;2.345\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e10.28\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;5.934\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e28.981/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e \u003cb\u003econc.\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e192.332\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;213.327\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e129.772\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;105.792\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e90.949\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;21.962\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e68.561\u0026thinsp;\u0026plusmn;\u0026thinsp;14.589\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c8\" namest=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e17.451/\u003cb\u003e0.001*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"8\"\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e: Epidermal Growth Factor \u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e: Transforming Growth Factor Beta 1 \u003cb\u003eConc\u003c/b\u003e: Concentration \u003cb\u003eHB\u003c/b\u003e: Hemoglobin \u003cb\u003ePLT\u003c/b\u003e: Platelet \u003cb\u003eCRP\u003c/b\u003e: C-reactive protein \u003cb\u003eLDH\u003c/b\u003e: Lactate dehydrogenase \u003cb\u003eSpO2\u003c/b\u003e: Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eWhen the binary comparison of the groups to be considered, statistically significant differences were detected between mild and severe, mild and critical, moderate and severe, moderate and critical for both \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and critical for \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and severe, mild and critical, moderate and critical for \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and moderate, mild and severe, mild and critical, moderate and critical, severe and critical for Ferritin (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05). Also significant differences were detected between mild and severe, mild and critical, moderate and critical for D-dimer (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and critical, moderate and critical, severe and critical for LDH(p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and moderate, mild and severe, mild and critical, moderate and severe, moderate and critical, severe and critical for SpO2 (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and moderate, mild and critical for CRP (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and moderate, mild and severe for platelet (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05); between mild and severe for Hb (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab2\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 2\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eBinary comparison of the groups for \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e, \u003cem\u003eEGF, TGFB1\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e, \u003cem\u003eTGFB1 levels\u003c/em\u003e and blood parameters\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGrps\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c4\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eMild\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c6\" namest=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eModerate\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" 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\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e-\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.575\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.448\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.137\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.711\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSevere\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e3.712\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e0.054*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.575\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.448\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e-\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.334\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.563\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCritical\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.104\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.293\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.137\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.711\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.334\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.563\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e-\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"10\"\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e: Epidermal Growth Factor \u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e: Transforming Growth Factor Beta 1 \u003cb\u003eConc\u003c/b\u003e: Concentration \u003cb\u003eHB\u003c/b\u003e: Hemoglobin \u003cb\u003eCRP\u003c/b\u003e: C-reactive protein \u003cb\u003eLDH\u003c/b\u003e: Lactate dehydrogenase \u003cb\u003eSpO2\u003c/b\u003e: Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe differences were meaningful among the groups for additional disease (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;17.117; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), hypertension (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;13.46; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.004), chronic respiratory disease (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;8.75; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.033), and Last situation of the patients (χ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u0026thinsp;=\u0026thinsp;13.388; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.004) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eThe sex, additional diseases and last situation of each group\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"4\" nameend=\"c5\" namest=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eGroups\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eMild (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;16)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eMiddle (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSevere (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;10)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eCritical (n\u0026thinsp;=\u0026thinsp;9)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eΧ\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e/p\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eSex(M/F)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e4(25%)/12(75%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e5(50%)/5(50%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e5(50%)/5(50%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e7(77.8%)/2(27.2%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6.607/0.086\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eAD(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e4(125%)/12(75%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e8(80%)/2(20%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e9(90%)/1(10%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e8(88.9%)/1(11.1%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e17.117/\u003cb\u003e0.000*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eDM(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e3(18.8%)/13(81.3%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e5(50%)/5(50%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2(20%)/8(80%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3(33.3%)/6(66.7%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e3.441/0.328\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eHT(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e2(12.5%)/14(87.5%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e5(50%)/5(50%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2(20%)/8(80%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3(33.3%)/6(66.7%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e13.46/\u003cb\u003e0.004*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCVA(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/16(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1(10%)/9(90%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/10(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2(22.2%)/7(77.8%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e5.536/0.137\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCRD(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)16(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1(10%)/9(90%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4(40%)/6(60%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1(11.1%)/8(88.9%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e8.75/\u003cb\u003e0.033*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCRF(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)16(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1(10%)/9(90%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/10(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/9(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e3.58/0.311\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eMalig(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)16(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1(10%)/9(90%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/10(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e2(22.2%)/7(77.8%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e11.869/0.221\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eCVD(Y/N)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e3(18.8%)/13(81.2%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e3(30%)/7(70%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2(20%)/8(80%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1(11.1%)/8(88.9%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1.085/0.781\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eLast Sit(Ex/Dis)\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/16(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1(10%)/9(90%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0(0%)/10(100%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e4(44.4%)/5(55.6%)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e13.388/\u003cb\u003e0.004*\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"6\"\u003e\u003cb\u003eM\u003c/b\u003e:Male \u003cb\u003eF\u003c/b\u003e:Female \u003cb\u003eAD\u003c/b\u003e: Additional Disease \u003cb\u003eY\u003c/b\u003e:Yes \u003cb\u003eN\u003c/b\u003e:No \u003cb\u003eDM\u003c/b\u003e: Diabetes Mellitus \u003cb\u003eHT\u003c/b\u003e: Hypertension \u003cb\u003eCVA\u003c/b\u003e: Cerebrovascular accident \u003cb\u003eCRF\u003c/b\u003e: Chronic renal Failure \u003cb\u003eMalig\u003c/b\u003e: Malignancy\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"6\"\u003e*: Statistically significant \u003cb\u003eCVD\u003c/b\u003e: Cardiovascular disease \u003cb\u003eCRD\u003c/b\u003e: Chronic respiratory disease \u003cb\u003eSit\u003c/b\u003e:Situation \u003cb\u003eEx\u003c/b\u003e:Exitus \u003cb\u003eDis\u003c/b\u003e: discharged\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eWhen the polynomial regression test was carried out, significant relation between \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and age, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and CRP, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and Ferritin, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and D-dimer, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and LDH, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and SpO2, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels and age, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels and Hb, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels and Ferritin, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels and and SpO2, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration levels and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e, \u003cspan refid=\"Fig4\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab4\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 4\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eModel Summary and Parameter Estimates for between \u003cem\u003eboth EGF\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e Concentration levels and hemogram parameters\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"12\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c12\" colnum=\"12\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"5\" nameend=\"c7\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eModel Summery\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"5\" nameend=\"c12\" namest=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eParameter Estimates\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eVariable\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eEquation\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eR\u003c/em\u003e\u003csup\u003e\u003cem\u003e2\u003c/em\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" 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And Hb\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,134\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e6,662\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,013\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e11,779\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,049\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,205\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e11,119\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,002\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e8,762\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1,402\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,220\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3,853\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,016\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e8,972\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,379\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e-,010\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e8,705\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And PLT\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,057\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2,585\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,115\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e292,925\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-2,270\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,071\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3,296\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,076\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e415,613\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-58,851\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,071\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1,040\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,385\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e354,172\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-8,770\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,167\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-,001\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And Ferritin\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,085\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4,004\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,052\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e792,706\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-12,315\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,069\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3,201\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,081\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e1283,929\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-256,995\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,143\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2,286\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,093\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-55,425\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e116,456\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e-5,361\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e,059\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. 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And\u003c/b\u003e \u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc.\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,318\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e20,078\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-6,763\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e7,439\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,297\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e18,124\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-333,995\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e166,135\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,489\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e13,087\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e413,185\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-57,670\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e2,761\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-,031\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"12\"\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e: Epidermal Growth Factor \u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e: Transforming Growth Factor Beta 1 \u003cb\u003eConc\u003c/b\u003e: Concentration \u003cb\u003eHB\u003c/b\u003e: Hemoglobin \u003cb\u003ePLT\u003c/b\u003e: Platelet \u003cb\u003eLDH\u003c/b\u003e: Lactate dehydrogenase \u003cb\u003eSpO2\u003c/b\u003e: Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eAdditionally, there is significant relation between \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and age, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and CRP, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and Ferritin, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and D-dimer, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and LDH, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and SpO2, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e expression levels and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e concentration levels, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and age, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and Hb, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and CRP, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and Ferritin, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and LDH, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and SpO2, \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e serum concentration levels and EGF serum concentration levels (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e, Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig5\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e, \u003cspan refid=\"Fig6\" class=\"InternalRef\"\u003e6\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab5\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 5\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eModel Summary and Parameter Estimates for between \u003cem\u003eboth TGFB1\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e and \u003cem\u003eTGFB1\u003c/em\u003e Concentration levels and hemogram parameters\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"12\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c12\" colnum=\"12\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"5\" nameend=\"c7\" namest=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eModel Summery\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"5\" nameend=\"c12\" namest=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eParameter Estimates\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eVariable\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eEquation\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eR\u003c/em\u003e\u003csup\u003e\u003cem\u003e2\u003c/em\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eF\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003edf1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003edf2\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003esig\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eConstant\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eb1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eb2\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eb3\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e \u003cb\u003eand Age\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,191\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e10,173\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e 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And PLT\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,019\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e,828\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,368\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e263,880\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,099\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,021\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e,926\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,341\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e370,396\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-25,753\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,027\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e,376\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,771\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e301,008\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,624\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,001\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-9,361\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And CRP\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,033\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1,484\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,230\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e6,715\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,007\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,090\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4,242\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,046\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e19,590\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-2,983\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,128\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2,014\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,127\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e14,407\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,119\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-2,176\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And Ferritin\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,079\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3,693\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,061\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e682,425\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,900\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,157\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e8,017\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,007\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e2009,323\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-311,256\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,192\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e3,257\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,031\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e1295,675\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-9,520\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,023\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-1,500\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And LDH\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,035\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1,562\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,218\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e439,605\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-,269\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,093\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4,414\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,042\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e902,982\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-107,406\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,149\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2,399\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,082\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e742,681\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e-4,701\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,013\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e-8,942\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And SPO2\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,090\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4,248\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,045\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e82,841\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,023\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,174\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e9,038\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,004\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e49,099\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e7,925\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,231\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e4,110\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,012\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e65,176\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,277\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e-,001\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e4,844\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eTGFB1\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc. And\u003c/b\u003e \u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e \u003cb\u003eConc.\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLinear\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,318\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e20,078\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e12,927\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,043\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eLogarithmic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,450\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e35,228\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e-39,430\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e12,487\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCubic\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e,548\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e16,574\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e,478\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e,193\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e,000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e8,787\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colspan=\"1\" nameend=\"c12\" namest=\"c12\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"12\"\u003e\u003cb\u003eEGF\u003c/b\u003e: Epidermal Growth Factor \u003cb\u003eTGFβ1\u003c/b\u003e: Transforming Growth Factor Beta 1 \u003cb\u003eConc\u003c/b\u003e: Concentration \u003cb\u003eHB\u003c/b\u003e: Hemoglobin \u003cb\u003ePLT\u003c/b\u003e: Platelet \u003cb\u003eCRP\u003c/b\u003e: C-reactive protein \u003cb\u003eLDH\u003c/b\u003e: Lactate dehydrogenase \u003cb\u003eSpO2\u003c/b\u003e: Oxygen saturation level in the blood *: Statistically significant\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e"},{"header":"Discussion","content":"\u003cp\u003eThis study found a statistically significant difference for both \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e and \u003cem\u003eEGF, TGFβ1\u003c/em\u003e serum concentration values among all patient groups. As disease severity increased, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e \u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003csub\u003e,\u003c/sub\u003e \u003cem\u003eTGFβ 1\u003c/em\u003e\u003cb\u003e2\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003e\u0026minus;ΔΔCt\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e levels increased, while \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e serum concentration levels decreased.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eResearch findings indicate that a decrease in hemoglobin [\u003cspan citationid=\"CR16\" class=\"CitationRef\"\u003e16\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR17\" class=\"CitationRef\"\u003e17\u003c/span\u003e] and lymphocyte levels [\u003cspan citationid=\"CR18\" class=\"CitationRef\"\u003e18\u003c/span\u003e] is associated with an increase in LDH [\u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e19\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR20\" class=\"CitationRef\"\u003e20\u003c/span\u003e], D-dimer [\u003cspan additionalcitationids=\"CR22\" citationid=\"CR21\" class=\"CitationRef\"\u003e21\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR23\" class=\"CitationRef\"\u003e23\u003c/span\u003e], and ferritin [\u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e24\u003c/span\u003e, \u003cspan citationid=\"CR25\" class=\"CitationRef\"\u003e25\u003c/span\u003e] levels, correlating with the severity of the disease. Statistical analyses across all groups revealed significant differences for Ferritin (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), D-dimer (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), LDH (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), and SpO2 (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0001). In our investigation, we observed a non-significant trend toward increased disease severity with decreasing lymphocyte values, while no statistically significant association was found with hemoglobin levels.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eCellular infection by SARS-CoV-2 relies on ACE-2 receptors, which also regulate the Renin-Angiotensin System (RAS). The virus has a preference for infecting type II pneumocytes due to their elevated ACE-2 expression compared to type I pneumocytes. However, the interaction between the S-Spike protein and ACE-2 can lead to ACE-2 downregulation, causing Ang II accumulation. This activates the ACE-AngII-AT1 axis, resulting in adverse effects such as vasoconstriction, inflammation, and fibrosis [\u003cspan additionalcitationids=\"CR27\" citationid=\"CR26\" class=\"CitationRef\"\u003e26\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR28\" class=\"CitationRef\"\u003e28\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eAng II-induced collagen expression depends on \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e, and increased Ang II activity usually leads to \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e upregulation [\u003cspan citationid=\"CR29\" class=\"CitationRef\"\u003e29\u003c/span\u003e]. Despite studies investigating the correlation between \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e and COVID-19 severity, findings remain inconclusive. \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e influences immune cell development, differentiation, tolerance induction, and homeostasis, with pleiotropic effects contributing to either immune response or tolerance establishment. While previous research has implicated \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e in various pathological processes, its role in COVID-19 progression and outcome remains inadequately explored [\u003cspan citationid=\"CR30\" class=\"CitationRef\"\u003e30\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eA study by Caroline et al. [\u003cspan citationid=\"CR31\" class=\"CitationRef\"\u003e31\u003c/span\u003e], revealed that COVID-19 patients exhibit more extensive diffuse alveolar damage and fibrosis in the alveolar septa compared to H1N1 patients. This was accompanied by a greater density of Collagen I and III, indicating a more pronounced fibrotic response. Notably, COVID-19 patients displayed elevated expression of several tissue biomarkers, including ACE-2, AKT-1, CD44v6, IL-4, MMP-9, α-SMA, Sphingosine-1, and TGF-β1. This heightened immunoexpression, particularly of TGF-β1, suggests a potential role of TGF-β1 pathways in the development of pulmonary fibrosis associated with COVID-19.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn another study by Laloğlu et al. [\u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e32\u003c/span\u003e], \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e serum levels increased with COVID-19 severity on the first and seventh days, but decreased by the seventh day in severe and critical patients. Karadeniz et al. [\u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e33\u003c/span\u003e] found no significant difference in \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e concentrations between COVID-19 patients and healthy controls. Ghazavi et al. [\u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e34\u003c/span\u003e] reported higher serum \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e concentrations among COVID-19 patients in a prospective case-control study.According to our results, \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e gene expression begins to increase to respond to disease when the virus is encountered. It may be said that the severity of the disease probably decreases depending on the \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e gene expression capacity increase. Although the \u003cem\u003eTGF-B1\u003c/em\u003e gene expression level increases depending on the severity of the disease in order to respond to the disease, could the decrease in serum concentration levels be due to the decrease in the translation rate of \u003cem\u003eTGF-B1\u003c/em\u003e mRNA due to the predominance of viral infection? Increasing \u003cem\u003ethe TGF-B1\u003c/em\u003e serum concentration level due to increased translation of \u003cem\u003eTGF-B1\u003c/em\u003e mRNA may reduce the severity of the disease. To examine the daily change of \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e level in other planned studies, It may be useful to explain changes in the pathogenesis of the disease.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eSnezana Zivancevic-Simonovic and her colleagues [\u003cspan citationid=\"CR30\" class=\"CitationRef\"\u003e30\u003c/span\u003e] discovered that the concentration of \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e was lower in individuals who succumbed to COVID-19 compared to those who survived. Furthermore, their correlation analysis revealed a robust positive connection between \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e levels in patients' serum and platelet counts. Diminished serum levels of \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e were linked to unfavorable outcomes in COVID-19 cases. They concluded that both \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e levels and platelet counts exhibited a significant association with adverse disease outcomes in severely affected COVID-19 patients. In our investigation, we observed a decline in \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e serum levels with increasing disease severity, coupled with elevated platelet values. This trend was noticeable across mild, moderate, and severe cases. Critically ill patients exhibited lower platelet values compared to those with severe disease. It's important to note that all severely ill patients in our study were undergoing steroid treatment, which could also impact platelet values; however, this aspect was not explored in the study data, representing a potential limitation.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe analysis of soluble cytokines and chemokines associated with COVID-19 ARDS and their correlation with mortality and disease progression has been extensively discussed. While the connection between \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e and SARS-CoV-2 has been explored, the relationship between \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and SARS-CoV-2 is less investigated. Previous suggestions indicate that acute lung injury triggers growth factor responses that initiate repair mechanisms for restoring lung integrity. \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e, in particular, plays a role in regulating bronchial and alveolar epithelial repair post-lung injury, enhancing lung fluid clearance by influencing the permeability of the alveolar epithelial junction. Furthermore, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene polymorphisms have been associated with the risk of ARDS [\u003cspan additionalcitationids=\"CR36 CR37\" citationid=\"CR35\" class=\"CitationRef\"\u003e35\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan citationid=\"CR38\" class=\"CitationRef\"\u003e38\u003c/span\u003e].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn a study by Balnis et al. [\u003cspan citationid=\"CR39\" class=\"CitationRef\"\u003e39\u003c/span\u003e] that evaluated 41 patients who needed mechanical ventilators due to severe ARDS, Decreased \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e levels were associated with mortality on day 45. The strength of our study was that we also looked at \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels. Our study found that \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e gene expression levels increased depending on disease severity, whereas \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum levels decreased as disease severity increased.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e expression levels may increase with disease severity as a response to viral infection and lung reorganization. We think that the serum level decreases due to decreased translation levels of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e mRNA, and it is insufficient to prevent the severe course of the disease. Increasing \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e serum concentration level due to increased translation of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e mRNA may reduce the severity of the disease.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThere are studies on \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e levels that contradict our study. In the study conducted by Marija Petrushevska and her colleagues [\u003cspan citationid=\"CR40\" class=\"CitationRef\"\u003e40\u003c/span\u003e] in 14 severe COVID-19 infections and 20 control groups, They found \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e levels to be higher in patients with COVID-19 infection. In this study, since they do not determine the \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e level according to disease severity, it will be difficult to explain its place in disease pathogenesis. It is likely that they will find lower \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e levels in healthy individuals, but reporting the correlation with severity will contribute more to pathogenesis.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eOur study has some limitations. First, it is a single center with a limited number of patients. Not examining our patients' treatment is among our study's limitations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn conclusion, considering the prevalence and characteristics of the COVID-19 epidemic, it is highly likely that SARS-CoV-2 will become an endemic virus. Vaccines have proven to be effective agents in controlling the disease, but on the other hand, there are now serious concerns about post-COVID-19 sequelae, especially those related to pulmonary fibrosis. This study is planned to shed light on further studies to reveal the effects of \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e on COVID-19-related fibrosis and the severity of the disease. However, more in-depth research is needed to understand these mechanisms fully. In particular, future studies focusing on the interactions of these factors at the cellular level and their roles in specific signaling pathways may further increase knowledge in this field. Our findings showing that \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e levels influence the severity of COVID-19 disease highlight the potential of these factors to modulate the course of infection. In this context, understanding the effects of these factors on clinical outcomes and disease course may be important in guiding future treatment strategies.\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003ch2\u003eAuthor Contribution\u003c/h2\u003e\u003cp\u003eLiterature search: PTG , RE, CE\u0026Ouml;, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞYStudy design: PPTG , RE, CE\u0026Ouml;, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞYAnalysis of data: PTG , RE, CE\u0026Ouml;, DY, HBAManuscript preparation: PYG, RE,ŞYReview of manuscript: PTG , RE, CE\u0026Ouml;, DY, HBA, EGB, ME, FD, ŞY . All authors reviewed the manuscript\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAcknowledgement\u003c/h2\u003e\u003cp\u003eThe D\u0026uuml;zce University coordinatorship of scientific research projects supported this study. (D\u0026Uuml;BAP:2020.04.03.1146).\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eConflict of interest:\u003c/strong\u003e All author state that there is no conflict of interest.\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cspan\u003eMichalski JE, Kurche JS, Schwartz DA. From ARDS to pulmonary fibrosis: the next phase of the COVID-19 pandemic? Transl Res. 2022;241:13\u0026ndash;24. Doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1016/j.trsl.2021.09.001\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1016/j.trsl.2021.09.001\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eYıldırım F, Yıldız G\u0026uuml;lhan P, Şimşek M. COVID-19 related acute respiratory distress syndrome: Pathological, radiological and clinical concordance. 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Role of transforming growth factor-beta 1 and connective tissue growth factor levels in coronavirus disease-2019-related lung Injury: a prospective, observational, cohort study. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55:e06152021.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eKaradeniz H., Avanoglu Guler A., Ozger H.S., Yildiz P.A., Erbas G., Bozdayi G., Deveci Bulut T., Gulbahar O., Yapar D., Kucuk H., et al. The Prognostic Value of Lung Injury and Fibrosis Markers, KL-6, TGF-beta1, FGF-2 in COVID-19 Patients. Biomark. Insights. 2022;17:11772719221135443.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eGhazavi A., Ganji A., Keshavarzian N., Rabiemajd S., Mosayebi G. Cytokine profile and disease severity in patients with COVID-19. Cytokine. 2021;137:155323.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eDesai TJ, Cardoso WV. Growth factors in lung development and disease: friends or foe? Respir Res 3: 2, 2002. Doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1186/rr169\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1186/rr169\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eRyan RM, Mineo-Kuhn MM, Kramer CM, Finkelstein JN. Growth factors alter neonatal type II alveolar epithelial cell proliferation. Am J Physiol 266: L17\u0026ndash;L22, 1994. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1152/ajplung.1994.266.1.L17\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1152/ajplung.1994.266.1.L17\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eSznajder JI, Ridge KM, Yeates DB, Ilekis J, Olivera W. Epidermal growth factor increases lung liquid clearance in rat lungs. 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Doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1183/09031936.00091308\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1183/09031936.00091308\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eBalnis J, Adam AP, Chopra A, Chieng HC, Drake LA, Martino N, Bossardi Ramos R, Feustel PJ, Overmyer KA, Shishkova E, Coon JJ, Singer HA, Judson MA, Jaitovich A. Unique inflammatory profile is associated with higher SARS-CoV-2 acute respiratory distress syndrome (ARDS) mortality. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol. 2021;320(3):R250-R257.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eMarija Petrushevska ve arkadaşları (Petrushevska M, Zendelovska D, Atanasovska E, Eftimov A, Spasovska K. Presentation of cytokine profile in relation to oxidative stress parameters in patients with severe COVID-19: a case-control pilot study. F1000Res. 2021;10:719.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e"}],"fulltextSource":"","fullText":"","funders":[],"hasAdminPriorityOnWorkflow":false,"hasManuscriptDocX":true,"hasOptedInToPreprint":true,"hasPassedJournalQc":"","hasAnyPriority":true,"hideJournal":true,"highlight":"","institution":"","isAcceptedByJournal":false,"isAuthorSuppliedPdf":false,"isDeskRejected":"","isHiddenFromSearch":false,"isInQc":false,"isInWorkflow":false,"isPdf":false,"isPdfUpToDate":true,"isWithdrawnOrRetracted":false,"journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true},"keywords":"Cellular damage, Epidermal growth factor, infection, pulmonary fibrosis, SARS-CoV-2, Transforming growth factor-β1","lastPublishedDoi":"10.21203/rs.3.rs-4831106/v1","lastPublishedDoiUrl":"https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4831106/v1","license":{"name":"CC BY 4.0","url":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"},"manuscriptAbstract":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAim: \u003c/strong\u003eWe aimed to evaluate the effects of both the expression and serum levels of \u0026nbsp;Epidermal growth factor (\u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e) \u0026nbsp;and Transforming growth factor-β1 (\u003cem\u003eTGF-β1\u003c/em\u003e) genes that can lead to fibrosis SARS-CoV-2, which has different degrees of cellular damage as mild, moderate, severe, and critical illness.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eMethod:\u003c/strong\u003e Totally 45 individuals (male:21(46.67%); female:24(53.33%)) with COVID-19 infection were included in this study. Four groups were constituted as mild (n=16)], moderate(n=10), severe(n=10), and critical(n=9) according to the severity of the disease. Blood samples were drawn from the patients, and hemograms, \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eTGFβ1\u003c/em\u003e gene expression, and serum levels were evaluated.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eResults: \u003c/strong\u003eThe mean age of individuals was 57.311±18.383 (min:28, max:94). Significant differences were found among the groups for PLT (χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=9.955; p=0.019), CRP (χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=7.693; p=0.053), Ferritin (χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=22.196; p\u0026lt;0.001), D-dimer (χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=21.982; p=0.000), LDH (χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=21.807; p\u0026lt;0.001) and all these parameters (exclude PLT in severe groups) was increased depending on the severity of the disease. Additionally, significant differences were detected for \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003e(χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=29.528; p\u0026lt;0.001), \u003cem\u003eTGFB1 \u003c/em\u003e(χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=28.981; p\u0026lt;0.001) expression (that increased depending on the disease severity), and \u003cem\u003eEGF\u003c/em\u003e(χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=7.84; p=0.049), \u003cem\u003eTGFB1 \u003c/em\u003e(χ\u003csup\u003e 2\u003c/sup\u003e=17.451; p=0.001) serum concentration levels (that decreased depending on the disease severity).\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eConclusion: \u003c/strong\u003eThis study found statistically significant differences for both \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003e\u003cstrong\u003e2\u003c/strong\u003e\u003csup\u003e\u003cstrong\u003e-ΔΔCt\u003c/strong\u003e\u003c/sup\u003e\u003cem\u003e. TGFβ1 \u003c/em\u003e\u003cstrong\u003e2\u003c/strong\u003e\u003csup\u003e\u003cstrong\u003e-ΔΔCt\u003c/strong\u003e\u003c/sup\u003e\u003cstrong\u003e \u003c/strong\u003eand\u0026nbsp; \u003cem\u003eEGF, TGFβ1 \u003c/em\u003eserum\u003cem\u003e \u003c/em\u003econcentration values among all patient groups. As disease severity increased, \u003cem\u003eEGF \u003c/em\u003e\u003cstrong\u003e2\u003c/strong\u003e\u003csup\u003e\u003cstrong\u003e-ΔΔCt\u003c/strong\u003e\u003c/sup\u003e\u003cem\u003e. TGFβ1 \u003c/em\u003e\u003cstrong\u003e2\u003c/strong\u003e\u003csup\u003e\u003cstrong\u003e-ΔΔCt \u003c/strong\u003e\u003c/sup\u003elevels increased,\u003cstrong\u003e \u003c/strong\u003ewhile\u003cem\u003e EGF \u003c/em\u003eand \u003cem\u003eTGFβ1 \u003c/em\u003eserum concentration levels decreased\u003cem\u003e.\u003c/em\u003e Perhaps this study will be useful in managing COVID-19 infection severity and pulmonary fibrosis cases secondary to COVID-19.\u003c/p\u003e","manuscriptTitle":"Determination of both the expression and serum levels of epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-β1 (TGFβ1) genes in SARS-CoV- 2 Running title: SARS coronavirus-2 and EGF- TGFβ1","msid":"","msnumber":"","nonDraftVersions":[{"code":1,"date":"2024-08-09 00:40:57","doi":"10.21203/rs.3.rs-4831106/v1","editorialEvents":[{"type":"communityComments","content":0}],"status":"published","journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true}}],"origin":"","ownerIdentity":"908cd3c7-acd3-4479-9bd1-3df172ec9fba","owner":[],"postedDate":"August 9th, 2024","published":true,"recentEditorialEvents":[],"rejectedJournal":[],"revision":"","amendment":"","status":"posted","subjectAreas":[],"tags":[],"updatedAt":"2024-08-09T00:40:58+00:00","versionOfRecord":[],"versionCreatedAt":"2024-08-09 00:40:57","video":"","vorDoi":"","vorDoiUrl":"","workflowStages":[]},"version":"v1","identity":"rs-4831106","journalConfig":"researchsquare"},"__N_SSP":true},"page":"/article/[identity]/[[...version]]","query":{"redirect":"/article/rs-4831106","identity":"rs-4831106","version":["v1"]},"buildId":"qtupq5eGEP_6zYnWcrvyt","isFallback":false,"isExperimentalCompile":false,"dynamicIds":[84888],"gssp":true,"scriptLoader":[]}