Identifica la causa de la hipoxemia silenciosa causada por el Covid-19

Archivo - Sede del Instituto de Biomedicina de Sevilla
Archivo - Sede del Instituto de Biomedicina de Sevilla - JUNTA DE ANDALUCÍA - Archivo
Publicado: miércoles, 4 agosto 2021 12:54

SEVILLA, 4 Ago. (EUROPA PRESS) -

Investigadores del Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBiS), centro mixto en el que participa la Universidad de Sevilla (US), liderados por los doctores Javier Villadiego, Juan José Toledo-Aral y José López-Barneo, han desarrollado un estudio que ha identificado la causa de la 'hipoxemia silenciosa', una de las características del Covid-19 que "más ha desconcertado a la comunidad científica y médica".

Este fenómeno consiste en la disminución pronunciada de los niveles de oxígeno en sangre arterial sin manifestar síntomas, como la sensación de falta de aire o el incremento de la frecuencia respiratoria, según ha indicado la US en un comunicado.

Las conclusiones del equipo de investigadores apuntan a que la infección del cuerpo carotídeo por el SARS-CoV-2 podría ser el origen de la 'hipoxemia silenciosa'.

Desde el comienzo de la alerta sanitaria por la pandemia de Covid-19, los investigadores de la US "se han implicado en la lucha contra el coronavirus desde sus distintas áreas de conocimiento".

Algunos miembros "han dejado de lado temporalmente sus estudios para atender la demanda social de respuestas y soluciones ante esta grave crisis" mientras que otros "han adaptado los proyectos en los que ya trabajaban para buscar resultados que ayuden a acabar con la Covid-19".

Desde el IBiS también se presentó un grupo de*seis indicadores bioquímicos que permiten sospechar que existe infección por Covid-19 a partir de un análisis de sangre en 60 minutos.

Al mismo tiempo, investigadores de la Escuela Técnica Superior (ETS) de Ingeniería Informática y la Cátedra de Telefónica 'Inteligencia en la Red' han trabajado en un sistema de ayuda al diagnóstico de la Covid-19 basado en imágenes de rayos X de los pulmones*de los pacientes.

El sistema utiliza "aprendizaje profundo para entrenar*un modelo de red neuronal" que clasifica entre pacientes sanos, pacientes con neumonía y pacientes con Covid-19.

El grupo Minerva, integrado por investigadores del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la US, participa en el proyecto 'Sensing-Ai' para desarrollar una plataforma capaz de recibir datos sobre el estadio de pacientes con Covid-19 persistente.

La herramienta, liderada por la empresa estadounidense Adhera Health, recibirá datos de diversas fuentes y tratará de obtener patrones para clasificar el riesgo potencial de cada paciente. Estos logros permitirán mejorar los tiempos de asistencia y diagnóstico.

Por su parte, la profesora del departamento de Medicina de la US Elisa Cordero ha liderado un proyecto en el que han participado miembros de doce hospitales españoles y que ha permitido*conocer con mayor precisión las complicaciones de la Covid-19 en los receptores de trasplantes de órgano.

Además, el estudio ha aportado indicadores clínicos útiles para la identificación precoz de la enfermedad. El análisis de estos datos permitirá a los profesionales sanitarios optar por una actuación personalizada acorde con la situación de cada paciente.

Investigadores de la US también han colaborado con miembros de la Unidad de Salud Mental del Hospital Universitario Virgen del Rocío en un trabajo que concluye que los fármacos antipsicóticos podrían tener un efecto protector frente al SARS-CoV-2.

Por ello, los pacientes que usan habitualmente estos medicamentos tienen un menor riesgo de infectarse y, si lo hacen, sufren la enfermedad de una manera más leve.