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Seis biomarcadores predicen la severidad de la COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 07 Sep 2020
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Imagen: Diagrama esquemático del inmunoensayo basado en la tecnología de ensayo de extensión por proximidad (PEA) (Fotografía cortesía de Olink Proteomics).
Imagen: Diagrama esquemático del inmunoensayo basado en la tecnología de ensayo de extensión por proximidad (PEA) (Fotografía cortesía de Olink Proteomics).
Los pacientes con enfermedad por coronavirus 2019, ingresados en la UCI, tienen una alta mortalidad. La respuesta del huésped a la enfermedad por coronavirus 2019 solo se ha dilucidado parcialmente y no se han identificado biomarcadores de pronóstico.

La COVID-19 afecta principalmente a los pulmones y, en los casos más graves, produce un síndrome de dificultad respiratoria aguda asociado con o sin disfunción de múltiples órganos. Una “tormenta de citoquinas” puede determinar la gravedad de la COVID-19, que es la liberación excesiva o incontrolada de citoquinas en respuesta a un evento patológico, como una infección viral.

Científicos de varias instituciones que colaboran con el Instituto de Investigación de Salud Lawson (London, ON, Canadá), inscribieron pacientes consecutivos que fueron admitidos en sus UCI académicas de nivel 3 en el Centro de Ciencias de la Salud de Londres (LHSC, Londres, ON, Canadá) y de los que se sospechaba que tenían COVID-19 según los procedimientos estándar de detección del hospital. El muestreo de sangre comenzó al momento de la admisión a la UCI durante un máximo de tres días en pacientes COVID-19 negativos o hasta siete días en pacientes COVID-19 positivos (con una extracción de sangre adicional el día 10).

El equipo midió 1.161 proteínas plasmáticas en la sangre de 30 participantes: 10 pacientes con COVID-19 y 10 pacientes con otras infecciones ingresados en la UCI del LHSC, así como 10 participantes control sanos. Se midieron un total de 1.161 proteínas plasmáticas mediante un inmunoensayo basado en la tecnología de ensayo de extensión por proximidad (PEA) (Olink Proteomics, Uppsala, Suecia). El equipo identificó seis moléculas de importancia (CLM-1, IL12RB1, CD83, FAM3B, IGFR1R y OPTC). Descubrieron que estas moléculas estaban elevadas en pacientes con COVID-19 que se enfermarían aún más gravemente. Descubrieron que cuando se miden en el primer día de ingreso a la UCI de un paciente con COVID-19, las moléculas se podían usar para predecir qué pacientes sobrevivirán después del tratamiento estándar en la UCI.

Douglas D. Fraser, MD, PhD, médico de cuidados intensivos y autor principal del estudio, dijo: “Cuando un paciente ingresa en la UCI, normalmente esperamos para ver si va a empeorar antes de considerar cualquier intervención riesgosa. Para mejorar los resultados, no solo necesitamos nuevas terapias, sino también una forma de predecir el pronóstico o cuáles pacientes van a empeorar”.

Los autores concluyen que han descrito un proteoma único en pacientes de UCI, positivos para COVID-19, con la identificación de seis proteínas nuevas que parecen ser biomarcadores de resultados exactos para estudios futuros. Dada la alta morbilidad y mortalidad asociadas con la enfermedad COVID-19 crítica, sus datos exploratorios pueden ser invaluables para guiar la movilización de recursos y/o los objetivos de la discusión de la atención, pero solo después de la validación en cohortes positivas de COVID-19 más grandes. Además, la estratificación de los pacientes es de vital importancia para futuros ensayos de intervención de COVID-19. El estudio fue publicado en la edición de septiembre de 2020 de la revista Critical Care Explorations.

Enlace relacionado:
Instituto de Investigación de Salud Lawson
Centro de Ciencias de la Salud de Londres
Olink Proteomics


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