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Biomarcador sanguíneo para el SARS-CoV-2 identifica a los pacientes infectados con mayor riesgo de muerte por COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 01 Dec 2021

Ilustración

Un modelo estadístico desarrollado por investigadores, utiliza un biomarcador sanguíneo de SARS-CoV-2 para identificar a los pacientes infectados que tienen mayor riesgo de morir de COVID-19.

El estudio realizado por investigadores de la Universidad de Montreal (Montreal, Canadá) encontró que la cantidad de material genético del SARS-CoV-2 (ARN viral) en la sangre es un indicador confiable para detectar qué pacientes morirán a causa de la enfermedad. A pesar de los avances en el manejo de la COVID-19, a los médicos les ha resultado difícil identificar a los pacientes con mayor riesgo de morir a causa de la enfermedad y, por lo tanto, poder ofrecerles nuevos tratamientos. Se han identificado varios biomarcadores en otros estudios, pero no es posible hacer malabares con la profusión de parámetros en un entorno clínico y dificulta la capacidad de los médicos para tomar decisiones médicas rápidas.

Usando muestras de sangre recolectadas de 279 pacientes durante su hospitalización por COVID-19, que varían en grados de severidad de moderada a crítica, el equipo de investigación midió las cantidades de proteínas inflamatorias, buscando cualquiera que se destacara. Al mismo tiempo, los investigadores midieron las cantidades de ARN viral y los niveles de anticuerpos dirigidos al virus. Las muestras se recolectaron 11 días después del inicio de los síntomas y los pacientes fueron monitoreados durante un mínimo de 60 días después de eso. El objetivo era probar la hipótesis de que los indicadores inmunológicos estaban asociados con un aumento de la mortalidad.

"Entre todos los biomarcadores que evaluamos, mostramos que la cantidad de ARN viral en la sangre se asoció directamente con la mortalidad y proporcionó la mejor respuesta predictiva, una vez que nuestro modelo se ajustó por la edad y el sexo del paciente", dijo Elsa Brunet-Ratnasingham, estudiante de doctorado y co-primera autora del estudio. "Incluso descubrimos que la inclusión de biomarcadores adicionales no mejoró la calidad predictiva".

"En nuestro estudio, pudimos determinar qué biomarcadores son predictores de mortalidad en los 60 días posteriores al inicio de los síntomas", dijo el Dr. Daniel Kaufmann, profesor de medicina de la Universidad de Montreal que dirigió el equipo de investigación. "Gracias a nuestros datos, hemos desarrollado y validado con éxito un modelo estadístico basado en un biomarcador sanguíneo", el ARN viral.

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Universidad de Montreal