Durante el incremento de los casos de coronavirus, algunos hospitales se vieron abrumados por el aumento de pacientes contagiados. Esta situación podría volver a ocurrir durante futuros brotes, especialmente con las variantes preocupantes del SARS-CoV-2 en aumento.
Por ello, ahora, los investigadores que informan en la Química Analítica de ACS han desarrollado un análisis de sangre para predecir qué personas infectadas con COVID-19 tienen más probabilidades de experimentar síntomas graves, lo que podría ayudar a los profesionales a priorizar a los pacientes para la hospitalización y los cuidados intensivos.
Aunque muchas personas que contraen COVID-19 no tienen síntomas o presentan síntomas leves, algunos requieren cuidados intensivos para la neumonía con síndrome de dificultad respiratoria aguda. Los factores de riesgo para la enfermedad grave incluyen la edad avanzada, las enfermedades cardíacas, el cáncer y la diabetes, pero estas características por sí solas no son suficientes para predecir qué pacientes se convertirán en los más enfermos.
Medir los niveles de ciertas proteínas o metabolitos en la sangre podría ayudar, pero estas pruebas a menudo son lentas, complicadas o costosas. Para un triaje más efectivo de pacientes con coronavirus en los hospitales, los investigadores han desarrollado un método fácil de usar que puede predecir rápida y rentablemente la gravedad de COVID-19.
A TRAVÉS DE UNA TÉCNICA LLAMADA ESPECTROSCOPIA INFRARROJA
Para medir los cambios en la bioquímica de la sangre que ocurren con COVID-19 grave, los investigadores eligieron una técnica llamada espectroscopia infrarroja de transformada total atenuada de Fourier (ATR-FTIR), que se ha probado previamente como una herramienta de diagnóstico de COVID-19.
Dos regiones de espectros FTIR de 128 muestras de plasma de pacientes mostraron diferencias pequeñas pero observables entre aquellos con COVID-19 grave y no grave. Utilizando estos datos junto con información clínica sobre los pacientes, los investigadores desarrollaron un modelo estadístico para predecir la gravedad del COVID-19 y encontraron que el mejor calculador era si el paciente tenía diabetes, seguido por las dos regiones en los espectros de FTIR.
La adición de los datos de FTIR al modelo mejoró la sensibilidad para detectar la enfermedad grave en un conjunto diferente de 30 pacientes de 41,2% a 94,1%, pero redujo la especificidad de 84,6% a 69,2%, en comparación con los factores clínicos solos.
Esto significa que la nueva prueba tenía más probabilidades de identificar casos graves, pero también tenía una tasa más alta de falsos positivos, que los datos clínicos por sí solos. Aunque la estrategia debe probarse en un mayor número de pacientes, se muestra prometedora como una prueba de triaje rápida, simple y económica para los hospitales.
Artículo publicado en Genbeta
