MADRID, 29 Nov. (EUROPA PRESS) -
Un equipo investigador dirigido por el doctor Daniel Kaufmann, profesor de medicina de la Universidad de Montreal (Canadá) ha descubierto que la cantidad de material genético del SARS-CoV-2 -el ARN viral- en la sangre es un indicador fiable para detectar qué pacientes morirán de la enfermedad, según publica en la revista 'Science Advances'.
"En nuestro estudio hemos podido determinar qué biomarcadores predicen la mortalidad en los 60 días siguientes a la aparición de los síntomas", explica Kaufmann, coautor del estudio junto con sus colegas de investigación del CRCHUM, la rama de investigación del hospital universitario de la UdeM, el Centre hospitalier de l'Université de Montréal, Nicolas Chomont y Andrés Finzi.
"Gracias a nuestros datos, hemos desarrollado y validado con éxito un modelo estadístico basado en un biomarcador sanguíneo", el ARN viral, destaca Kaufmann.
A pesar de los avances en el tratamiento de la COVID-19, a los médicos les ha resultado difícil identificar a los pacientes con mayor riesgo de morir por la enfermedad y así poder ofrecerles nuevos tratamientos. Se han identificado varios biomarcadores en otros estudios, pero hacer malabarismos con la profusión de parámetros no es posible en un entorno clínico y dificulta la capacidad de los médicos para tomar decisiones médicas rápidas.
Utilizando muestras de sangre recogidas de 279 pacientes durante su hospitalización por COVID-19, con grados de gravedad que iban de moderados a críticos, el equipo de Kaufmann midió las cantidades de proteínas inflamatorias, buscando alguna que destacara.
Al mismo tiempo, el equipo de Chomont midió las cantidades de ARN viral y el de Finzi los niveles de anticuerpos dirigidos al virus. Las muestras se recogieron 11 días después de la aparición de los síntomas y los pacientes fueron controlados durante un mínimo de 60 días después con el objetivo de comprobar la hipótesis de que los indicadores inmunológicos se asociaban a una mayor mortalidad.
"Entre todos los biomarcadores que evaluamos, demostramos que la cantidad de ARN viral en la sangre se asociaba directamente con la mortalidad y proporcionaba la mejor respuesta predictiva, una vez que nuestro modelo se ajustaba en función de la edad y el sexo del paciente --subraya Elsa Brunet-Ratnasingham, estudiante de doctorado en el laboratorio de Kaufmann y coprimera autora del estudio--. Incluso comprobamos que la inclusión de biomarcadores adicionales no mejoraba la calidad predictiva".
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 oleada de la pandemia) y del CHUM (reclutados durante la segunda y tercera oleada).
No importaba en qué hospital se tratara a los pacientes, ni en qué periodo de la pandemia cayeran: en todos los casos, el modelo predictivo funcionó. Ahora Kaufmann y sus colegas quieren darle un uso práctico.
"Sería interesante utilizar el modelo para controlar a los pacientes --comenta-- con la siguiente pregunta en mente: cuando se administran nuevos tratamientos que han demostrado ser eficaces, ¿la carga viral sigue siendo un marcador predictivo de la mortalidad?".
