COVID-19: medición de ARN viral para predecir qué pacientes morirán

COVID-19: medición de ARN viral para predecir qué pacientes morirán

noviembre 29, 2021 0 Por RenzoC

La cantidad de material genético del SARS-CoV-2 (ARN viral) en la sangre es un indicador confiable para detectar qué pacientes morirán a causa de la enfermedad, según un equipo dirigido por el profesor de medicina de la Universidad de Montreal, el Dr. Daniel Kaufmann encontró.

El hallazgo se publica hoy en Avances científicos. Kaufmann y su equipo llevaron a cabo el trabajo en CRCHUM, el brazo de investigación del hospital universitario de la UdeM, el Centre hospitalier de l’Université de Montréal.

«En nuestro estudio, pudimos determinar qué biomarcadores son predictores de mortalidad en los 60 días posteriores al inicio de los síntomas», dijo Kaufmann, coautor principal del estudio junto con los colegas de investigación de CRCHUM, Nicolas Chomont y Andrés Finzi.

«Con nuestros datos, hemos desarrollado y validado con éxito un modelo estadístico basado en un biomarcador sanguíneo», dijo Kaufmann.

A pesar de los avances en el manejo de COVID-19, a los médicos les ha resultado difícil identificar a los pacientes con mayor riesgo de morir a causa de la enfermedad y, por lo tanto, poder ofrecerles nuevos tratamientos. Se han identificado varios biomarcadores en otros estudios, pero no es posible hacer malabares con la profusión de parámetros en un entorno clínico y dificulta la capacidad de los médicos para tomar decisiones médicas rápidas.

Una combinación de tres parámetros

Usando muestras de sangre recolectadas de 279 pacientes durante su hospitalización por COVID-19, que varían en severidad de moderada a crítica, el equipo de Kaufmann midió las cantidades de proteínas inflamatorias, buscando aquellas que se destacaron.

Al mismo tiempo, el equipo de Chomont midió las cantidades de ARN viral y el equipo de Finzi midió los niveles de anticuerpos contra el virus. Las muestras se recolectaron 11 días después del inicio de los síntomas y los pacientes fueron monitoreados durante un mínimo de 60 días a partir de entonces.

El objetivo: probar la hipótesis de que los marcadores inmunológicos se asociaron con un aumento de la mortalidad.

«De todos los biomarcadores que evaluamos, demostramos que la cantidad de ARN viral en la sangre estaba directamente asociada con la mortalidad y brindaba la mejor respuesta predictiva, una vez que nuestro modelo se adaptó a la edad y sexo del paciente», ha declarado.Elsa Brunet-Ratnasingham, estudiante de doctorado en el laboratorio de Kaufmann y co-primer autor del estudio.

“También encontramos que la inclusión de biomarcadores adicionales no mejoró la calidad predictiva”, agregó la joven investigadora, cuyo trabajo se benefició de una UdeM.Contribución a la excelencia de COVID-19.

Un modelo poderoso

Para confirmar su eficacia, Kaufmann y Brunet-Ratnasingham probaron el modelo en dos cohortes independientes de pacientes infectados del Hospital General Judío de Montreal (reclutados durante la primera ola de la pandemia) y CHUM (reclutados durante la segunda y tercera olas).

No hizo ninguna diferencia en qué hospital fueron tratados los pacientes, ni en qué período de la pandemia cayeron: en todos los casos, el modelo predictivo funcionó. Ahora Kaufmann y sus colegas quieren ponerlo en práctica.

«Sería interesante usar el modelo para monitorear a los pacientes», dijo, «con la siguiente pregunta en mente: ¿la carga viral sigue siendo un predictor de mortalidad cuando se administran nuevos tratamientos que han demostrado ser efectivos?»

«El perfil de inmunovirología integrado valida el ARN plasmático del SARS-CoV-2 como un predictor temprano de la mortalidad por COVID-19 « por Elsa Brunet-Ratnasingham et al., fue publicado el 26 de noviembre de 2021 en Science Advances. El estudio fue financiado por COVID-19 Immunity Task Force, Canadian Institutes of Health Research, American Foundation for AIDS Research (amfAR), Canada Foundation for Innovation, Ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec, la Fondation du CHUM, el Fonds de recherche du Québec-Santé, Génome Québec y la Agencia de Salud Pública de Canadá.

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