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Diagnóstico rápido basado en el aprendizaje automático lee el sistema inmune para predecir el riesgo de estabilidad de la COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Oct 2020
Imagen: El diagnóstico rápido basado en aprendizaje automático lee el sistema inmunológico para predecir el riesgo de severidad de la COVID-19 (Fotografía cortesía de Inflammatix)
Imagen: El diagnóstico rápido basado en aprendizaje automático lee el sistema inmunológico para predecir el riesgo de severidad de la COVID-19 (Fotografía cortesía de Inflammatix)
Está en desarrollo un diagnóstico rápido que lee el sistema inmunológico para predecir el riesgo de insuficiencia respiratoria grave en pacientes con COVID-19 para ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones de admisión hospitalaria y de recursos para los pacientes con COVID-19 en la presentación hospitalaria.

Inflammatix (Burlingame, CA, EUA) recibió 1,1 millones de dólares de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), para continuar el desarrollo del diagnóstico rápido denominado Prueba de gravedad CoVerity COVID-19. El enfoque de Inflammatix, conocido como diagnóstico de respuesta del huésped, lee rápidamente el sistema inmunológico utilizando múltiples biomarcadores de ARNm y un algoritmo de aprendizaje automático. La compañía está desarrollando otras pruebas de diagnóstico de respuesta del huésped que identifican la presencia y el tipo de infección (viral o bacteriana), además de predecir el riesgo de enfermedad grave, con el fin de permitir a los médicos tomar decisiones más informadas para los pacientes con infección aguda y sepsis.

El método de diagnóstico de respuesta del huésped, de la compañía, para predecir el riesgo de gravedad de COVID-19, demostró ser superior a los biomarcadores clínicos, incluida la IL-6, en un nuevo estudio presentado recientemente en la Conferencia de la Sociedad Europea de Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas (ESCMID) 2020, sobre Enfermedad por Coronavirus (ECCVID). En un estudio prospectivo de 97 pacientes con neumonía por SARS-CoV-2, confirmada por PCR, y extracción de sangre el día de la admisión al hospital, CoVerity demostró un área bajo la curva de características operativas del receptor (AUROC) de 0,88 (IC del 95%: 0,81-0,95) para identificar a los pacientes que desarrollaron insuficiencia respiratoria o fallecieron, independientemente de la edad, mientras que la IL-6 tuvo una AUROC de 0,73 (IC 95%: 0,62 - 0,85). El nuevo clasificador tuvo la mayor exactitud entre todos los biomarcadores individuales probados, incluidos IL-6, procalcitonina, proteína C reactiva, lactato y SuPAR.

“Si bien se ha logrado un gran progreso en el desarrollo de plataformas rápidas para diagnosticar la infección por SARS-CoV-2, predecir la gravedad en pacientes con COVID-19 sigue siendo una necesidad médica insatisfecha”, dijo Evangelos J. Giamarellos-Bourboulis, MD, profesor de Medicina Interna y Enfermedades Infecciosas en el Hospital General de la Universidad ATTIKON en Atenas, Grecia, presidente de la Alianza de Sepsis Europea, presidente de la Sociedad Europea de Shock e investigador principal del estudio. “En este estudio, el enfoque de respuesta del huésped demostró una exactitud muy alta para identificar enfermedades graves en pacientes con COVID-19 y superó a los marcadores clínicos para la estratificación del riesgo. Las herramientas existentes han demostrado una exactitud limitada para la identificación con seguridad de los pacientes de alto riesgo de manera temprana que necesitan un seguimiento cercano o dar de alta a los pacientes no graves para que se puedan recuperar en casa”.

“Estamos agradecidos de que DARPA haya reconocido la promesa de nuestro enfoque de respuesta del huésped para beneficiar a los pacientes y cuidadores de COVID-19 y, esperamos acelerar el desarrollo y la disponibilidad de nuestra prueba de gravedad CoVerity COVID-19 como resultado de este acuerdo”, dijo el director ejecutivo y cofundador de Inflammatix, Tim Sweeney, MD, PhD. “El clasificador de 5-ARNm para CoVerity se desarrolló en un conjunto de capacitación de más de 20 estudios clínicos y tenemos la intención de traducirlo en un ensayo rápido que se pueda usar como una herramienta clínica para ayudar a clasificar a los pacientes después del diagnóstico con COVID-19. Una clasificación mejorada tiene el potencial de reducir la morbilidad y la mortalidad al tiempo que permite a los hospitales asignar recursos de manera más eficaz”.

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