Inicio#BreakingNewsCOVID19: análisis de sangre predice la supervivencia frente al virus

COVID19: análisis de sangre predice la supervivencia frente al virus

Un nuevo estudio, publicado en la revista “PLOS Digital Health” y realizado por Florian Kurth y Markus Ralser, de la Charité – Universitätsmedizin de Berlín (Alemania), ha determinado que una sola muestra de sangre de un paciente con COVID19 en estado crítico, puede ser analizada por un modelo de aprendizaje automático, que utiliza las proteínas del plasma sanguíneo para predecir la supervivencia con dos semanas de anticipación.

Los sistemas sanitarios de todo el mundo se esfuerzan por acoger a un elevado número de participantes gravemente enfermos que necesitan atención médica especial. Sobre todo, si se les identifica como de alto riesgo. Las evaluaciones de riesgo clínicamente establecidas en la medicina de cuidados intensivos, como el APACHE II o el SOFA, solo muestran una fiabilidad limitada a la hora de predecir los resultados futuros de la enfermedad por COVID19.

Se estudiaron los niveles de 321 proteínas en pacientes COVID19

En este nuevo estudio, los investigadores estudiaron los niveles de 321 proteínas en muestras de sangre tomadas en 349 puntos temporales de 50 pacientes con COVID19 en estado crítico que estaban siendo tratados en dos centros sanitarios independientes de Alemania y Austria. Se utilizó un enfoque de aprendizaje automático para encontrar asociaciones entre las proteínas medidas y la supervivencia de los pacientes.

Los investigadores identificaron 14 proteínas que, con el tiempo, cambiaron en direcciones opuestas para los pacientes que sobreviven en comparación con los que no sobreviven en cuidados intensivos. A continuación, el equipo desarrolló un modelo de aprendizaje automático para predecir la supervivencia a partir de una única medición temporal de las proteínas relevantes y probó el modelo de una cohorte de validación independiente de 24 pacientes de COVID19 en estado crítico.

Los análisis de sangre sirven para identificar a los pacientes con mayor riesgo de mortalidad

El modelo demostró un alto poder predictivo en esta cohorte, prediciendo correctamente el resultado de 18 de 19 pacientes que sobrevivieron y de 5 de 5 pacientes que murieron.

Los investigadores concluyen que los análisis de proteínas en sangre, si validan en cohortes más amplias, pueden ser útiles tanto para identificar a los pacientes con mayor riesgo de mortalidad como para comprobar si un determinado tratamiento cambia la trayectoria prevista de un paciente individual.

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