La tormenta de citoquinas se ha convertido en un término habitual desde que convivimos con la pandemia de la Covid-19. Hace referencia a una sobreactivación del sistema inmune que se produce en algunas personas infectadas por el virus por la cual se liberan grandes cantidades de leucocitos y citoquinas proinflamatorias que puede derivar en un síndrome de insuficiencia respiratoria aguda, una de las principales causas de mortalidad por Covid-19, o en un daño orgánico irreversible.
Predecir qué pacientes con Covid-19 desarrollarán una tormenta de citocinas es un desafío, debido a las muchas variables que influyen en la función inmunológica. Un nuevo estudio llevado a cabo en la Facultad de Medicina Lewis Katz de la Universidad de Temple ha establecido una serie de criterios predictivos para la identificación temprana de pacientes con Covid-19 que están desarrollando respuestas hiperinmunes, lo que aumenta la posibilidad de una intervención terapéutica temprana.
La tormenta de citoquinas puede derivar en un síndrome de insuficiencia respiratoria aguda o en un daño orgánico irreversible
“Si podemos anticiparnos a la tormenta de citoquinas, podremos aplicar el tratamiento antes y posiblemente disminuir la mortalidad”, explican los expertos del informe publicado en Annals of the Rheumatic Diseases. Estas conclusiones son las primeras en identificar criterios que pueden usarse fácilmente en la práctica clínica para prevenir potencialmente este ataque hiperinmune contra el SARS-CoV-2.
La investigación se ha llevado a cabo recabando datos de un gran número de pacientes con Covid-19 que han sido tratados en Temple desde que surgió la pandemia en los Estados Unidos. En total, se han tenido en cuenta más de 60 variables de laboratorio recopiladas diariamente hasta el momento de la recuperación o el momento de la muerte. Entre las variables que se miden todos los días se encuentran factores como el recuento de glóbulos blancos, la actividad de las enzimas metabólicas y los marcadores de inflamación y función respiratoria. Es importante destacar que estos marcadores se usan comúnmente en hospitales de todo el mundo y, por lo tanto, están fácilmente disponibles.
El estudio
El grupo de investigación llevó a cabo análisis estadísticos con datos de laboratorio de 513 pacientes con COVID-19 hospitalizados en marzo y abril, 64 de los cuales desarrollaron tormenta de citoquinas. Se utilizó un algoritmo genético para identificar valores de corte para cada variable de laboratorio individual que definiera los requisitos predictivos para la tormenta. Los algoritmos genéticos imitan los procesos de selección natural y evolución al analizar los datos y, en este caso, durante múltiples iteraciones, el algoritmo mostró variables que indican qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar este proceso.
El algoritmo del estudio mostró variables que indican qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar este proceso
En general, los análisis arrojaron seis criterios predictivos que comprenden tres grupos de resultados de laboratorio relacionados con la inflamación, la muerte celular y el daño tisular, y el desequilibrio electrolítico. En particular, los pacientes con tormenta de citoquinas presentaron un estado proinflamatorio y niveles elevados de enzimas que indican un daño tisular sistémico significativo. Además, los pacientes que cumplieron con los criterios tuvieron estancias hospitalarias prolongadas y un mayor riesgo de muerte por Covid-19, y casi la mitad de los pacientes que experimentaron una tormenta de citoquinas cumplieron con todos los criterios durante el primer día de hospitalización.
Los investigadores validaron los criterios en una cohorte posterior de 258 pacientes ingresados por infección por Covid-19. "El algoritmo predijo correctamente la tormenta de citoquinas en casi el 70 por ciento de los pacientes", dicen los expertos.