Una de las grandes incógnitas de esta pandemia ha sido el conocer a qué tipo de personas les podía afectar más la infección de la Covid-19 y desarrollar complicaciones que podrían llevarles hasta la muerte. Cuando comenzaron a extenderse los casos y no había mucha información al respecto, se habló de múltiples circunstancias, desde la edad, hasta la obesidad, la diabetes, enfermedades autoinmunes, el asma o incluso el embarazo.
Pero hacía falta tiempo para poder determinar cuáles de estos factores tenía una mayor implicación en el desarrollo de la enfermedad. Ahora, con las variantes preocupantes del SARS-CoV-2 en aumento, los estudios al respecto continúan. Un equipo de investigadores de la Sociedad Americana de Química han publicado un trabajo científico en el que 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 trabajadores de la salud a priorizar a los pacientes para la hospitalización y cuidados intensivos.
Aunque muchas personas que contraen Covid-19 no presentan síntomas o presentan síntomas leves, algunos requieren cuidados intensivos para la neumonía con síndrome de dificultad respiratoria aguda. Se sabe ya que la edad avanzada, las enfermedades cardíacas, el cáncer y la diabetes, son características que, por sí solas, no son suficientes para predecir qué pacientes enfermarán más. La medición de los niveles de ciertas proteínas o metabolitos en la sangre podría ayudar, pero estas pruebas suelen ser lentas, complicadas o costosas.
Para una clasificación más eficaz de los pacientes con Covid-19 en los hospitales, Michelle Hill, Sanjeeva Srivastava y un grupo de expertos se propuso desarrollar un método fácil de usar que pudiera predecir de manera rápida y rentable la gravedad del Covid-19.
La investigación
Para medir los cambios en la bioquímica sanguínea que ocurren con el Covid-19 severo, los investigadores eligieron una técnica llamada espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier de reflectancia total atenuada (ATR-FTIR), que ha sido probada previamente como una herramienta de diagnóstico de Covid-19.
Dos regiones de los espectros FTIR de 128 muestras de plasma de pacientes mostraron diferencias pequeñas pero observables entre aquellos con Covid-19 grave y no grave. Usando estos datos junto con información clínica sobre los pacientes, los investigadores desarrollaron un modelo estadístico para predecir la gravedad de Covid-19. Descubrieron que el mejor predictor era si el paciente tenía diabetes, seguido de las dos regiones en los espectros FTIR. La adición de los datos de FTIR al modelo mejoró la sensibilidad para detectar enfermedades graves en un grupo diferente de 30 pacientes del 41,2% al 94,1%, pero redujo la especificidad del 84,6% al 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, parece prometedora como una prueba de clasificación rápida, simple y económica para los hospitales, según aseguran los investigadores.