HomeSaluteVirus e parassitiCOVID 19 grave: biomarker aiuta a prevedere il rischio di morte

COVID 19 grave: biomarker aiuta a prevedere il rischio di morte

(COVID 19-Immagine Credit Public Domain).

Un modello statistico sviluppato dai ricercatori dell’Université de Montréal utilizza un biomarcatore sanguigno di SARS-CoV-2 per identificare i pazienti infetti che sono maggiormente a rischio di morire di COVID-19.

“La quantità di materiale genetico di SARS-CoV-2 – l’RNA virale – nel sangue è un indicatore affidabile per rilevare quali pazienti moriranno a causa della malattia, secondo quanto scoperto da un team guidato dal Professore di medicina dell’Università di Montréal, il Dr. Daniel Kaufmann.

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La scoperta è stata pubblicata oggi su Science Advances. Kaufmann e il suo team hanno svolto il lavoro presso il CRCHUM, il braccio di ricerca dell’Ospedale universitario dell’UdeM, il Centre hospitalier de l’Université de Montréal.

“Nel nostro studio, siamo stati in grado di determinare quali biomarcatori sono predittori di mortalità nei 60 giorni successivi all’insorgenza dei sintomi”, ha affermato Kaufmann, co-autore principale dello studio insieme ai colleghi di ricerca del CRCHUM, Nicolas Chomont e Andrés Finzi.

“Grazie ai nostri dati, abbiamo sviluppato e convalidato con successo un modello statistico basato su un biomarcatore del sangue“, ha affermato Kaufmann. 

Nonostante i progressi nella gestione della COVID-19, i medici hanno avuto difficoltà a identificare i pazienti più a rischio di morire della malattia e quindi essere in grado di offrire loro nuovi trattamenti. Diversi biomarcatori sono stati identificati in altri studi, ma destreggiarsi tra la profusione di parametri non è possibile in un contesto clinico e ostacola la capacità dei medici di prendere decisioni rapide.

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Vedi anche:SARS-CoV-2: vaccini COVID 19 e imprinting immunitario;

Una combinazione di tre parametri per COVID 19 grave

Utilizzando campioni di sangue raccolti da 279 pazienti durante il loro ricovero per COVID-19, con gradi di gravità da moderato a critico, il team di Kaufmann ha misurato le quantità di proteine ​​infiammatorie, cercando quelle che si distinguevano.

Allo stesso tempo, il team di Chomont ha misurato le quantità di RNA virale e quello di Finzi i livelli di anticorpi contro il virus. I campioni sono stati raccolti 11 giorni dopo l’insorgenza dei sintomi e i pazienti sono stati monitorati per un minimo di 60 giorni dopo.

L’obiettivo: testare l’ipotesi che gli indicatori immunologici fossero associati ad un aumento della mortalità.

“Tra tutti i biomarcatori che abbiamo valutato, abbiamo dimostrato che la quantità di RNA virale nel sangue era direttamente associata alla mortalità e forniva la migliore risposta predittiva, una volta che il nostro modello era stato adattato all’età e al sesso del paziente“, ha affermato Elsa Brunet Ratnasingham, dottoranda nel laboratorio di Kaufmann e co-primo autore dello studio.

“Abbiamo persino scoperto che l’inclusione di ulteriori biomarcatori non migliorava la qualità predittiva”, ha aggiunto il giovane ricercatore, il cui lavoro ha beneficiato di un UdeM COVID-19 Excellence Grant.

Un modello potente

Per confermarne l’efficacia, Kaufmann e Brunet-Ratnasingham hanno testato il modello su due coorti indipendenti di pazienti infetti del Jewish General Hospital di Montreal (reclutati durante la prima ondata della pandemia) e del CHUM (reclutati durante la seconda e la terza ondata).

Non ha fatto la differenza in quale Ospedale i pazienti sono stati curati, né in quale periodo della pandemia sono caduti: in tutti i casi, il modello predittivo ha funzionato. Ora Kaufmann e i suoi colleghi vogliono metterlo in pratica.

Sarebbe interessante utilizzare il modello per monitorare i pazienti”, ha detto il ricercatore, “con la seguente domanda in mente: quando si somministrano nuovi trattamenti che si sono dimostrati efficaci, la carica virale è ancora un marker predittivo di mortalità?”.

Fonte: Università di Montreal

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