MADRID, 16 Ago. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad de Surrey (Reino Unido) han identificado lo que creen que son marcadores metabólicos sólidos de COVID-19, un descubrimiento que podría conducir a una mejor comprensión y tratamientos para las personas que sufren los síntomas de la enfermedad meses después del diagnóstico.
En su trabajo, publicado en la revista científica 'Metabolites', estos investigadores recogieron muestras de sangre de pacientes del hospital y descubrieron que la COVID-19 cambiaba el metabolismo de las personas. El equipo observó que los efectos de COVID-19 cambiaban con el tiempo, y que la primera oleada alteraba los metabolitos de forma diferente a la segunda.
Aunque los investigadores observaron que los metabolitos de muchos pacientes se relajaban hasta alcanzar los niveles normales una vez que se recuperaban dla COVID-19, un pequeño número de ellos continuaba alterado durante varios meses después de la infección.
"Se cree que alrededor de dos millones de personas sufren síntomas de COVID-19 un mes después de la infección, y 800.000 personas siguen experimentando síntomas un año después. Así pues, está claro que este virus nos acompañará durante algún tiempo y, por lo tanto, la comunidad científica tiene el deber de comprender mejor la COVID-19 y por qué, en algunos casos, los síntomas parecen durar más que la media", ha comentado la doctora Holly-May Lewis, autora principal del estudio.
El estudio analizó las muestras de sangre de 164 pacientes hospitalizados (123 con COVID-19 y 41 que proporcionaron una prueba PCR negativa) en las dos primeras oleadas de la infección. Diecinueve pacientes positivos también proporcionaron muestras entre dos y siete meses después de la infección.
Utilizando un modelo de inteligencia artificial, el equipo de investigación identificó seis metabolitos que pueden utilizarse para identificar la COVID-19 con una precisión del 91 por ciento.
"Por lo que sabemos, es la primera vez que se demuestra que COVID-19 afecta ahora al metabolismo de los pacientes de forma diferente a como lo hacía en la oleada inicial, lo que creemos que se debe a las variantes emergentes. Se sabe que las diferentes variantes de COVID tienen diversos síntomas asociados, por lo que tiene sentido que esto se relacione con cambios en la química sanguínea. Con esto en mente, desplegamos entonces la inteligencia artificial para identificar biomarcadores característicos de COVID-19, independientemente de la ola de COVID-19. Esto puede ayudarnos a comprender mejor las limitaciones de los tratamientos que se están aplicando y a elaborar otros mejores", ha remachado Melanie Bailey, autora correspondiente del estudio.
