Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil





Estudio examina proteínas en la saliva para predecir el riesgo de severidad de COVID-19 en niños con la ayuda de un modelo de IA

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 14 Oct 2021
Ilustración
Ilustración

Un equipo de investigadores está realizando un estudio para analizar la relación entre las proteínas llamadas citoquinas en la saliva y la infección por COVID-19 para ayudar a predecir la gravedad de la infección con la ayuda de un modelo de inteligencia artificial (IA).

El estudio realizado por investigadores de la Facultad de Medicina de Penn State (Hershey, PA, EUA) está analizando citoquinas y microARN (ARN no codificantes) en la saliva de los niños. Estos biomarcadores pueden controlar la inflamación en el cuerpo una vez infectado con el virus y ayudar a determinar la gravedad de la infección.

La mayoría de los niños con infección por COVID-19 han tenido una enfermedad leve, pero algunos niños han desarrollado complicaciones graves como insuficiencia respiratoria o inflamación del corazón. Las citoquinas son proteínas que se encuentran en la sangre y la saliva que pueden producirse en respuesta a una infección. Los estudios en adultos han demostrado que ciertas citoquinas están elevadas en la sangre de pacientes con COVID-19 y pueden predecir la gravedad de la enfermedad. El objetivo del estudio es poder identificar a los niños en riesgo de enfermedad grave mediante la integración de estos biomarcadores y determinantes sociales de la salud mediante la IA. Los investigadores están obteniendo muestras de saliva de 400 niños menores de 18 años con infección por COVID-19 que buscan atención médica de emergencia y utilizan un modelo de IA.

En un análisis preliminar de muestras de saliva de 150 niños, los investigadores encontraron que los niveles de dos citoquinas eran más altos en los que tenían COVID-19 grave en comparación con los que no tenían una infección grave. Además de encontrar que los niveles de dos citoquinas en el análisis preliminar eran más altos en aquellos con COVID-19 grave en comparación con aquellos sin infección grave, se encontró que docenas de niveles de microARN estaban alterados, y la mayoría de ellos eran significativamente más bajos en la saliva de niños con infección grave. El análisis continuo buscará validar estos resultados y confirmar la importancia de las citoquinas de la saliva y los microARN, combinados con factores sociales, incluido el lugar donde viven los niños.

"Dado que las infecciones pediátricas por COVID-19 están aumentando en todo el país, existe una necesidad urgente de comprender qué niños están en riesgo de contraer una infección grave", dijo el Dr. Steven Hicks, pediatra del Hoapital Infantil Penn State Health y coautor de la estudio. "Este método no invasivo e indoloro para determinar la gravedad de COVID-19 podría tener el potencial de ayudar a los médicos a comenzar el tratamiento oportuno y apropiado, lo que puede mejorar los resultados del paciente".

Enlaces relacionados:
Facultad de Medicina de Penn State

Miembro Oro
Clinical Chemistry Assay
Sorbitol Dehydrogenase (SDH)
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Hematology Consumables
Bioblood Devices
Automated Urinalysis Solution
UN-9000

Canales

Hematología

ver canal
Crédito de la imagen: Shutterstock

Nuevos biomarcadores predicen resistencia a terapia dirigida en un cáncer hematológico raro

La neoplasia blástica de células dendríticas plasmocitoides (BPDCN, por sus siglas en inglés) es una leucemia rara y agresiva con opciones de tratamiento limitadas y un mal... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: El análisis proteómico del líquido lagrimal reveló patrones anormales en las proteínas que regulan los nervios y las células T en personas con problemas oculares (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Modelos diagnósticos detectan anomalías oculares ocultas tras una COVID-19 leve

Los síntomas oculares persistentes después de la COVID-19 pueden afectar gravemente la lectura, el trabajo y las tareas diarias, y sin embargo los exámenes oculares estándar... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.