El COVID prolongado o COVID de larga duración”es una condición que afecta a un gran porcentaje de personas después de que se infectan con el coronavirus. Puede ser totalmente debilitante o ligeramente molesto, y está afectando a un número suficiente de personas como para preocupar a empresarios, aseguradoras y autoridades sanitarias.
Científicas del Reino Unido desarrollaron un método que incluye un análisis de sangre durante el momento de la infección por el coronavirus que podría predecir quiénes tienen más probabilidades de desarrollar el Covid prolongado. Se estima que cerca del 20% de las personas con COVID-19 pueden padecer secuelas después de la etapa aguda de la infección.
Las investigadoras elaboraron un estudio que analizó las proteínas de la sangre de trabajadores sanitarios que había adquirido la infección por el coronavirus SARS-CoV-2. Las compararon con las muestras de los trabajadores sanitarios que no habían sido infectados.
Los niveles de proteínas en el organismo suelen ser estables, pero las investigadoras descubrieron una diferencia drástica en los niveles de algunas de las proteínas hasta seis semanas después de la infección, lo que sugiere una alteración de varios procesos biológicos importantes. Utilizando un algoritmo de inteligencia artificial (IA), identificaron una “firma” en la abundancia de diferentes proteínas que predijo con éxito si la persona pasaría a presentar síntomas persistentes un año después de la infección.
Los resultados fueron publicados en la revista eBioMedicine, que es parte de The Lancet Discovery Science. Los investigadores afirman que, si estos hallazgos se repiten en un grupo más amplio e independiente de pacientes, podría ofrecerse una prueba junto con el test de PCR que podría predecir la probabilidad de que las personas desarrollen Covid prolongado.
La autora principal, la doctora Gaby Captur, de la Unidad del MRC para la Salud y el Envejecimiento a lo largo de la vida en el Colegio Universitario de Londres, dijo: “Nuestro estudio demuestra que incluso el Covid-19 leve o asintomático altera el perfil de las proteínas en nuestro plasma sanguíneo. Esto significa que incluso el Covid-19 leve afecta a los procesos biológicos normales de forma drástica, hasta al menos seis semanas después de la infección”.
Con respecto al test que desarrollaron, comentó: “Nuestra herramienta de predicción de Covid prolongado aún debe ser validada en un grupo independiente y más amplio de pacientes. Sin embargo, utilizando nuestro enfoque, una prueba que prediga el Covid de larga duración en el momento de la infección inicial podría ponerse en marcha rápidamente y de forma rentable. El método de análisis que utilizamos está fácilmente disponible en los hospitales y es de alto rendimiento, lo que significa que puede analizar miles de muestras en una tarde”.
En tanto, Wendy Heywood, otra de las coautoras, que trabaja en el Instituto de Salud Infantil del UCL Great Ormond Street y el Hospital Great Ormond Street, dijo: “Si podemos identificar a las personas que tienen probabilidades de desarrollar Covid prolongado, se abre la puerta a probar tratamientos como los antivirales en esta etapa inicial de la infección, para ver si puede reducir el riesgo de Covid largo posterior”.
Para el estudio, los investigadores analizaron muestras de plasma sanguíneo de 54 trabajadores sanitarios que tenían una infección confirmada por PCR o anticuerpos, tomadas cada semana durante seis semanas en el último cuatrimestre de 2020, y las compararon con muestras tomadas durante el mismo periodo de 102 trabajadores sanitarios que no estaban infectados.
Utilizaron la espectrometría de masas dirigida, una forma de análisis que es extremadamente sensible a los pequeños cambios en la cantidad de proteínas en el plasma sanguíneo, para observar cómo COVID-19 afectaba a estas proteínas en el transcurso de seis semanas. Los investigadores descubrieron niveles anormalmente altos de 12 proteínas de las 91 estudiadas entre los infectados por el SARS-CoV-2, y que el grado de anormalidad coincidía con la gravedad de los síntomas.
El equipo de investigación descubrió que, en el momento de la primera infección, los niveles anormales de 20 proteínas estudiadas eran predictivos de la persistencia de los síntomas al cabo de un año. La mayoría de estas proteínas estaban vinculadas a procesos anticoagulantes y antiinflamatorios.
Un algoritmo de aprendizaje automático (”machine learning” en inglés), entrenado en los perfiles de proteínas de los participantes, fue capaz de distinguir a todos los 11 trabajadores sanitarios que declararon al menos un síntoma persistente al año en comparación con los trabajadores sanitarios infectados que no declararon síntomas persistentes al cabo de un año. Se utilizó otra herramienta de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de error y sugirió una posible tasa de error del 6% para este método.
El estudio, realizado en el Centro de Espectrometría de Masas Biológicas (BMSC) de la UCL, contó con el apoyo del Centro de Investigación Biomédica del Instituto Nacional de Investigación Sanitaria y Asistencial del Hospital Great Ormond Street (NIHR GOSH BRC), así como de la Fundación Británica del Corazón y la Barts Charity.
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