La revista ‘mSphere’ ha publicado un nuevo artículo sobre una nueva prueba que puede predecir los casos graves de COVID-19. En concreto, los investigadores han desarrollado una prueba de pronóstico en dos pasos. La misma combina una puntuación del factor de riesgo de la enfermedad con una prueba de anticuerpos producidos en las primeras fases de la infección.
Según la publicación, esta nueva prueba podría realizarse en el momento del diagnóstico. Así, podría ayudar a orientar las opciones terapéuticas antes de que aparezcan los síntomas de los casos graves de COVID-19. Asimismo, la prueba utiliza tecnología y herramientas fácilmente disponibles en los laboratorios de análisis.
Predicción de los casos graves de COVID-19
El grupo también desarrolló una herramienta que utilizaba datos sobre factores como la edad, el sexo y las condiciones de salud preexistentes. Todo para producir una puntuación del factor de riesgo de la enfermedad (DRFS).
Probaron su herramienta en un grupo de 86 personas que habían dado positivo en las pruebas del coronavirus. Los pacientes cuyas pruebas revelaron la presencia de anticuerpos del epítopo 9 eran más propensos a tener una enfermedad prolongada. También peores resultados que las personas sin los anticuerpos. De las 23 personas del estudio que sí tenían los anticuerpos asociados al epítopo 9, una DRFS alta predijo los casos graves de COVID-19, con una sensibilidad superior al 92 por ciento . Asimismo, los investigadores descubrieron que los anticuerpos del epítopo 9 son detectables entre 1 y 6 días después del inicio de los síntomas.
La mayoría de las pruebas de diagnóstico buscan anticuerpos asociados a la interrupción del virus. En esta ocasión, intentaron desarrollar su propio diagnóstico, siguiendo esta misma estrategia. Sin embargo, rápidamente se dio cuenta de que pronto habría muchas pruebas de la competencia. En su lugar, se centraron en otros anticuerpos no estudiados. Estos no necesariamente interrumpirían el virus ni ayudarían al sistema inmunitario a combatir la infección.
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