Predicción de infección grave basada en análisis genético de SARS-CoV-2

Predicción de infección grave basada en análisis genético de SARS-CoV-2

Un grupo de científicos ha afirmado que la gravedad de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) depende del modo de exposición, la patogenicidad del agente causante y la susceptibilidad y respuesta del huésped al patógeno.

Stady: Las predicciones de gravedad basadas en el genoma del SARS-CoV-2 son consistentes con valores de qPCR más bajos y una carga viral más alta.. Haber de imagen: Adao / Shutterstock

Sin embargo, la pandemia actual de COVID-19, causada por el rápido brote del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2), ha mostrado una gran diversidad tanto en el huésped como en el virus con una amplia gama de resultados clínicos.

antecedentes

Anteriormente, la gravedad de la enfermedad estaba relacionada en gran medida con el fenotipo del huésped, por ejemplo, sexo, edad, grupo sanguíneo, etc. Esta epidemia ha demostrado que la región geográfica, las mutaciones virales y la susceptibilidad genética al huésped tienen un papel importante en los resultados clínicos graves.

Para predecir la gravedad de la enfermedad de un individuo, los científicos utilizaron modelos computacionales basados ​​en datos fenotípicos, genéticos y demográficos.

El objetivo principal de estos modelos es diseñar el mejor tratamiento para un paciente infectado con SARS-CoV-2. La predicción temprana de la gravedad de la enfermedad puede ayudar a mantener la vida y la salud.

Los científicos informaron que los datos de PCR en tiempo real con umbrales de ciclo crecientes podrían estar relacionados con una reducción del 9% en las probabilidades de mortalidad hospitalaria. También revelaron que los pacientes con umbrales de ciclo inferiores a 23 tenían 3,9 veces más probabilidades de morir en el hospital que los pacientes cuyos umbrales de ciclo eran superiores a 33.

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Estudios anteriores revelaron que, aunque el uso de los umbrales del ciclo de PCR es un predictor eficaz de los resultados de COVID-19, no puede distinguir entre diferentes niveles de gravedad de la enfermedad.

Los científicos utilizaron una secuenciación genética extensa del SARS-CoV-2 para identificar nuevas variantes emergentes. Algunas variantes se han clasificado como variantes preocupantes, debido a su alta virulencia, susceptibilidad a la transmisibilidad y la evasión de la vacuna o la respuesta inmune inducida por una infección natural. Estas variantes aparecieron debido a una mutación en la secuencia de picos y otras partes del genoma del virus.

Un grupo de investigadores utilizó datos de la secuencia del SARS-CoV-2 y desarrolló un algoritmo para predecir la gravedad basándose en mutaciones virales.

También identificaron diecisiete variantes asociadas con resultados clínicos graves y sesenta y siete variantes asociadas con síntomas clínicos leves. Este informe demostró la capacidad discriminatoria para clasificar los casos graves realizando un análisis de área bajo curva. Los investigadores se centraron recientemente en evaluar si un algoritmo predictivo basado en el genoma desarrollado para predecir el riesgo clínico también podría predecir los resultados de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) como un proxy para determinar la carga viral y la gravedad.

Este estudio está disponible en medRxiv* Servidor de preimpresión.

sobre estudiar

El presente estudio ha validado de manera integral las predicciones de los modelos de aprendizaje automático y las ha validado a través de potentes herramientas analíticas para predecir la gravedad de la enfermedad. Los científicos creen que sus hallazgos ayudarán a los médicos a determinar una línea de tratamiento personalizada para un paciente específico. El estudio actual utilizó una muestra externa que contiene un marcador de gravedad ortogonal que respalda el algoritmo, que puede identificar cepas de virus que son biológicamente únicas y presentan diferencias clínicas significativas.

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Un estudio anterior relacionado con el virus del síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) informó que la carga viral está estrechamente asociada con la posibilidad de infección grave y muerte. Este estudio también informó que una disminución en el valor umbral del ciclo aumenta el riesgo de mortalidad en un 17%.

Sin embargo, este estudio no incluyó factores como la relación entre la edad, la carga viral y la gravedad de la enfermedad. Actualmente, si el valor del umbral del ciclo es inferior a 20, el individuo se considera «altamente infeccioso».

Los autores utilizaron el algoritmo publicado anteriormente utilizado para comparar las predicciones de gravedad basadas en el genoma viral para derivar cargas virales basadas en PCR para los genomas virales clínicos 716. Las muestras que representaron resultados graves de COVID-19 tuvieron un umbral de ciclo medio de 18,3. Además, los sujetos con síntomas leves tenían un umbral de ciclo medio de 20,4. El estudio actual esperaba una asociación significativa entre el potencial de gravedad esperado y el umbral del curso.

conclusión

Este estudio tenía algunas limitaciones que incluían el uso del umbral del ciclo de PCR como un indicador de la gravedad clínica. Sin embargo, la prueba de PCR solo puede predecir el resultado clínico de manera justa y no es una medida perfecta.

Otra limitación del estudio se relaciona con el pequeño número de genotipos virales.

A pesar de estas limitaciones, el estudio mostró que el algoritmo basado en el genoma se puede vincular a las métricas de las pruebas de diagnóstico clínico, que pueden predecir la gravedad de COVID-19.

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Los investigadores han revelado que la información genética viral y los datos demográficos del paciente pueden ayudar a los médicos a determinar el tratamiento COVID-19 adecuado para una persona infectada.

Además, los datos de la secuencia de SARS-CoV-2 junto con en silicoLos marcadores de riesgo derivados pueden ayudar a diseñar vacunas para nuevas variantes.

Este estudio también indicó que el monitoreo genético puede ayudar a identificar nuevas cepas virales con potencial pandémico y, por lo tanto, brindar a los funcionarios de salud el tiempo suficiente para preparar una estrategia de contención de la transmisión.

*Nota IMPORTANTE

medRxiv publica informes científicos preliminares que no han sido revisados ​​por pares y, por lo tanto, no deben considerarse concluyentes, guiar la práctica clínica / comportamiento relacionado con la salud o tratarse como información establecida.

Custodia Zayas

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