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Un análisis de sangre simple combinado con un modelo de riesgo personalizado mejora el diagnóstico de sepsis

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Apr 2024
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Imagen: los científicos han desarrollado una nueva herramienta en la carrera para mejorar el diagnóstico y el pronóstico de la sepsis (foto cortesía de Zaiets Roman/Shutterstock)
Imagen: los científicos han desarrollado una nueva herramienta en la carrera para mejorar el diagnóstico y el pronóstico de la sepsis (foto cortesía de Zaiets Roman/Shutterstock)

La sepsis, una afección crítica que surge de la disfunción orgánica debido a una infección grave, puede progresar a una sepsis grave y un shock séptico, lo que provoca insuficiencia multiorgánica y un aumento de las tasas de mortalidad. La complejidad del diagnóstico de la sepsis se debe a la ausencia de una prueba definitiva, y los métodos de detección actuales dependen de biomarcadores de amplio rango como la proteína C reactiva (PCR), procalcitonina (PCT) y niveles de lactato. La variabilidad de la enfermedad y el enfoque general de administrar antibióticos, antivirales y antifúngicos de amplio espectro subrayan la urgencia de estrategias de diagnóstico y tratamiento más específicos. Una nueva investigación que se presentará en ECCMID 2024 destaca el éxito logrado por los investigadores en la identificación de distintas firmas moleculares asociadas con los signos clínicos de la sepsis que podrían permitir un diagnóstico y pronóstico más precisos de la condicion, así como ayudar a diseñar terapias dirigidas para pacientes que enfrentan beneficiarse al máximo.

En este estudio, investigadores de la Universidad de Lund (Lund, Suecia) analizaron muestras de plasma recolectadas durante un período de cinco años de 1.364 adultos sospechosos de sepsis a su llegada al departamento de emergencias. De ellos, 913 fueron diagnosticados con sepsis de 1.073 que tenían infecciones. Mediante espectrometría de masas, los investigadores desarrollaron perfiles moleculares detallados, lo que les permitió identificar patrones de proteínas que predicen con precisión el shock séptico. Esta información se utilizó para crear un modelo de aprendizaje automático, categorizando a los pacientes en grupos de riesgo de desarrollar shock séptico, demostrando así el potencial del modelo para predecir con precisión la gravedad de la sepsis y los riesgos de mortalidad asociados.

Además, los investigadores identificaron paneles de proteínas indicativos de disfunciones de seis órganos (cardíaca, SNC, coagulación, hígado, riñón y respiratoria) y diversas infecciones, que influyen en las distintas vías proteómicas que influyen en la sepsis. Las clasificaciones de riesgo basadas en la disfunción de órganos y las probabilidades de infección ofrecieron información sobre los riesgos de mortalidad, allanando el camino para intervenciones terapéuticas específicas. Sin embargo, los investigadores reconocieron las limitaciones del estudio, como la necesidad de validación en diversas cohortes y la naturaleza dinámica de la sepsis que requiere un seguimiento continuo. Esta investigación marca un paso significativo hacia el avance de la comprensión y el tratamiento de la sepsis, enfatizando la necesidad de realizar más estudios para explorar la progresión de los cambios proteómicos en la sepsis a lo largo del tiempo.

"Una prueba rápida que proporcione un diagnóstico de sepsis más preciso y también pueda predecir quién tiene mayor riesgo de sufrir peores resultados ahora parece una posibilidad genuina", dijo la coautora principal, la Dra. Lisa Mellhammar, de la Universidad de Lund. “Cualquier investigación como esta necesita validación clínica y deben superarse muchos obstáculos antes de que estos biomarcadores se utilicen en la clínica. Pero imaginamos esto como una herramienta que podría implementarse en todo el mundo, como el futuro de la detección temprana de la sepsis”.

Miembro Platino
PRUEBA RÁPIDA COVID-19
OSOM COVID-19 Antigen Rapid Test
Magnetic Bead Separation Modules
MAG and HEATMAG
POCT Fluorescent Immunoassay Analyzer
FIA Go
Miembro Oro
Prueba de actividad proteasa ADAMTS-13
ATS-13 Activity Assay

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