Un test de sânge efectuat în momentul infectării cu coronavirus ar putea anticipa persoanele predispuse să dezvolte Covid-19 de lungă durată, sugerează un nou studiu la scară restrânsă condus de cercetători de la University College London (UCL), din Marea Britanie.
Un studiu publicat miercuri, în eBioMedicine, care aparţine grupului The Lancet Discovery Science, a analizat proteinele din sângele unor lucrători din domeniul sănătăţii infectaţi cu SARS-CoV-2, comparându-le cu mostre de la personalul neinfectat.
De obicei, nivelurile de proteine din organism sunt stabile, dar cercetătorii au descoperit o diferenţă dramatică a nivelurilor unor proteine, până la şase săptămâni după infecţie, sugerând o întrerupere a unui număr de procese biologice importante.
Folosind un algoritm de inteligenţă artificială (IA), oamenii de ştiinţă au identificat o „semnătură” în abundenţa diferitelor proteine, care a estimat cu succes dacă persoana va continua să prezinte simptome persistente şi la un an după infecţie.
Cercetătorii spun că, dacă aceste constatări vor putea fi reproduse într-un grup mai larg, independent de pacienţi, un test care ar putea estima probabilitatea indivizilor de a dezvolta „Covid lung” ar putea fi oferit împreună cu testul de reacţie în lanţ a polimerazei (PCR).
„Studiul nostru arată că chiar şi o formă uşoară de Covid-19 sau asimptomatică perturbă profilul proteinelor din plasma sanguină, ceea ce înseamnă că afectează procesele biologice normale într-un mod dramatic, până la cel puţin şase săptămâni după infecţie”, a declarat autorul principalal studiului, dr. Gaby Captur de la Unitatea MRC pentru Sănătate şi Îmbătrânire a UCL.
„Testul nostru, care poate estima forma de Covid de lungă durată, va trebui validat într-un grup independent, mai mare de pacienţi. Folosind abordarea noastră, un test care să poată estima Covid-ul de lungă durată în momentul infecţiei iniţiale ar putea fi lansat rapid şi într-un mod rentabil”, a mai spus medicul.
Metoda de analiză pe care cercetătorii au folosit-o este uşor disponibilă în spitale şi are un randament ridicat, ceea ce înseamnă că poate analiza mii de mostre într-o după-amiază, a mai precizat medicul.
„Dacă putem identifica persoanele care sunt predispuse să dezvolte Covid de lungă durată, putem testa tratamente, precum antiviralele, mai devreme, în stadiul iniţial de infecţie, şi am putea vedea dacă acestea pot reduce riscul de Covid lung”, a declarat la rândul său, autorul principal, dr. Wendy Heywood, de la Institutul pentru Sănătatea Copilului, de la UCL.
Pentru studiu, cercetătorii au analizat probe de plasmă sanguină de la 54 de lucrători din domeniul sănătăţii care au avut infecţii confirmate prin testul PCR sau pentru prezenţa anticorpilor, prelevate în fiecare săptămână, timp de şase săptămâni, în primăvara anului 2020, pe care le-au comparat cu mostre prelevate în aceeaşi perioadă de la 102 lucrători din domeniul sănătăţii, care nu au fost infectaţi.
Echipa de cercetare a folosit spectrometria de masă ţintită, o formă de analiză care este extrem de sensibilă la modificări infime ale cantităţii de proteine din plasma sanguină, pentru a vedea modul în care Covid-19 a afectat aceste proteine pe parcursul a şase săptămâni.
Cercetătorii au descoperit niveluri anormal de ridicate a unui număr de 12 proteine, din cele 91 studiate în rândul persoanelor infectate cu SARS-CoV-2, arătând că gradul de anomalie este urmat de severitatea simptomelor.
De asemenea, ei au mai descoperit că, la momentul primei infecţii, nivelurile anormale a 20 de proteine studiate erau predictive pentru simptome persistente ale bolii după un an. Cele mai multe dintre aceste proteine au fost legate de procese anticoagulante şi antiinflamatorii.
Un algoritm de învăţare automată, antrenat pe profilurile de proteine ale participanţilor la studiu, a reuşit să distingă toţi cei 11 lucrători din domeniul sănătăţii care au raportat cel puţin un simptom persistent la un an, faţă de lucrătorii din domeniul sănătăţii infectaţi care nu au raportat simptome persistente după un an.
Un alt instrument de învăţare automată a fost folosit pentru a estima probabilitatea de eroare şi a sugerat o posibilă rată de eroare de 6% pentru această metodă.
Studiul a fost realizat la Centrul Biologic de Spectrometrie de Masă (BMSC) al UCL.
