El ARN del SARS-CoV-2 en el suero sanguíneo podría predecir la mortalidad por COVID-19


Un equipo interdepartamental del Hospital Universitario La Princesa y la Universidad Autónoma de Madrid, España, analizó el material genético del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2), el patógeno causante de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) – en el suero de pacientes positivos. Los hallazgos del equipo sugieren que la detección inicial del ARN del SARS-CoV-2 en la sangre (CoVemia) se asocia con peores resultados en los pacientes hospitalizados con COVID-19.

Los hallazgos del estudio publicados recientemente en el medRxiv* servidor de preimpresión.

Estudio: La detección de ARN del SARS-Cov-2 en suero se asocia con un mayor riesgo de mortalidad en pacientes hospitalizados con COVID-19.  Haber de imagen: bajars / Shutterstock

Observaciones exhaustivas en todo el mundo indican que COVID-19 manifiesta un cuadro clínico heterogéneo. Para aliviar el exceso de trabajo de los servicios de salud en todas partes y ayudar a los pacientes a sobrevivir, los investigadores argumentan que es fundamental identificar a los pacientes con mal pronóstico desde el principio. Por lo tanto, los investigadores sugieren que la detección del ARN del SARS-CoV-2 en suero puede ser un biomarcador eficaz para predecir la mortalidad por COVID-19.

El mal pronóstico puede evaluarse como una mayor probabilidad de deterioro clínico, niveles más altos de interleucina (IL) -6, IL-5 o CXCL10, ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI), enfermedad crítica y muerte. En este contexto, se proponen varios biomarcadores: recuento bajo de linfocitos totales, niveles séricos elevados de LDH, aumento de los reactantes de fase aguda (proteína reactiva C325, ferritina, fibrinógeno, etc.) o niveles séricos elevados de IL-6.

En este estudio, los investigadores evaluaron CoVemia con la gravedad de COVID-19 utilizando dos técnicas diferentes de reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa en tiempo real (rRT-PCR) y las compararon con otros biomarcadores de gravedad sugeridos. Descubrieron que CoVemia está asociado con muertes relacionadas con COVID-19 y han presentado cómo se puede usar para predecir la mortalidad en pacientes.

La cohorte de estudio incluyó a 193 pacientes ingresados ​​por COVID-19 en el Hospital Universitario La Princesa (HUP) durante las primeras semanas de la primera oleada del brote de COVID-19 en España (4 de marzo al 17 de abril de 2020). Las muestras se recolectaron a las 48-72 horas de ingreso mediante dos técnicas de Roche y Thermo Fischer Scientific (TFS).

Las principales variables de resultado fueron la mortalidad y la necesidad de ingreso a la UCI durante la hospitalización por COVID-19. Solo 14 pacientes de los 89 ingresados ​​en UCI no requirieron ventilación mecánica invasiva. Los investigadores afirman haber cumplido con los estándares STROBE para la investigación observacional.

Dependiendo de la técnica utilizada en el estudio (Roche y TFS), la CoVemia se detectó en 95 (48%; Roche) y 117 (59%; TFS) pacientes. Encontraron que la correlación entre Ct (umbral de ciclo) en el suero obtenido con ambas técnicas era muy buena. También encontraron que, a la inversa, la correlación de Ct entre el frotis nasofaríngeo y faríngeo (NPTS) y las muestras de suero era débil con las técnicas TFS o Roche.

Este estudio apoya que los pacientes con CoVemia detectable eran mayores, con peor oxígeno arterial, menor recuento de linfocitos y mayores niveles séricos de LDH, IL-6, proteína C reactiva y procalcitonina en comparación con pacientes sin el ARN viral en su suero.

Luego, los investigadores analizaron si un umbral de CoVemia (como Ct) podría ayudar a predecir la mortalidad durante la hospitalización. El mejor punto de corte para predecir la mortalidad fue 34 Ct para Roche (sensibilidad 91%, especificidad 38%) y 31 Ct para TFS (sensibilidad 93%, especificidad 32%).

Aunque la sensibilidad de la técnica TFS fue ligeramente mejor para la detección del ARN del SARS-CoV-2 en suero, los investigadores observaron que esta diferencia desaparecía cuando se aplicaban los valores de corte específicos de Ct para cada kit para definir la CoVemia relevante.

Para validar aún más CoVemia como predictor de mortalidad en COVID-19, los investigadores analizaron su asociación con parámetros clínicos y de laboratorio relacionados con peores resultados. Encontraron que se correlaciona con varias variables que se han propuesto que se asocian con mala evolución en COVID-19, a saber, vejez, comorbilidad, qSOFA y CURB-65, y con marcadores como niveles séricos elevados de IL-6 o LDH y niveles graves linfopenia.

Los investigadores encontraron que los mejores predictores siempre incluían la “CoVemia relevante” de referencia y los niveles séricos elevados de LDH. Definen “CoVemia relevante” como la cantidad de carga viral que predice mejor la mortalidad obteniendo una sensibilidad del 95% y una especificidad del 35%.

Análisis integral de CoVemia como marcador pronóstico de mortalidad en pacientes hospitalizados por COVID-19 grave.  Análisis de la curva ROC para la predicción de la mortalidad con valores de Ct en el suero de todos los pacientes, según Roche (A) y Thermo Fisher Scientific [TFS] (B) técnicas.  Proporción de pacientes fallecidos según CoVemia relevante determinada por las técnicas de Roche (C) y TFS (D).  Análisis de supervivencia con estimador de Kaplan-Meier de pacientes hospitalizados por COVID-19 que presentaron (líneas punteadas) y pacientes que no presentaron (líneas continuas) CoVemia relevante según técnicas de Roche (E) y TFS (F).

Análisis integral de CoVemia como marcador pronóstico de mortalidad en pacientes hospitalizados por COVID-19 grave. Análisis de la curva ROC para la predicción de la mortalidad con valores de Ct en el suero de todos los pacientes, según Roche (A) y Thermo Fisher Scientific [TFS] (B) técnicas. Proporción de pacientes fallecidos según CoVemia relevante determinada por las técnicas de Roche (C) y TFS (D). Análisis de supervivencia con estimador de Kaplan-Meier de pacientes hospitalizados por COVID-19 que presentaron (líneas punteadas) y pacientes que no presentaron (líneas continuas) CoVemia relevante según técnicas de Roche (E) y TFS (F).

Este estudio proporciona el biomarcador más útil en un entorno clínico para predecir la mortalidad en pacientes con COVID-19. La CoVemia relevante proporciona una razón de riesgo tres veces mayor que la de la otra variable significativa: nivel sérico alto de LDH.

Los investigadores también advierten que por la necesidad de una estandarización cuantitativa de CoVemia relevante. Lo que significa CoVemia persistente, por ejemplo, debe abordarse y evaluarse en más estudios longitudinales.

Los resultados de este estudio refuerzan datos previos con una contribución principal al manejo de COVID-19: hemos determinado un umbral semicuantitativo para la detección del ARN del SARS-CoV-2 en suero precozmente después del ingreso que permite establecer valores de ARN (“CoVemia relevante”) asociado con un mayor riesgo de mortalidad “.

En resumen, los investigadores creen que su estudio presenta evidencia de que la detección de CoVemia es el mejor biomarcador para predecir la muerte en pacientes con COVID-19.

*Importante darse cuenta

medRxiv publica informes científicos preliminares que no son 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.

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