Científicos buscan un predictor de la evolución hacia cuadros graves aplicable a pacientes con COVID-19

Investigadores del estado de São Paulo trabajan en la elaboración de un método de test que permitiría diagnosticar la enfermedad de manera rápida y barata mediante una combinación de análisis del patrón de moléculas existente en los fluidos corporales e inteligencia artificial

Por Karina Toledo  |  Agência FAPESP – Científicos de las universidades de Campinas (Unicamp) y de São Paulo (USP), en Brasil, han aunado esfuerzos para desarrollar un test rápido y de bajo costo para el diagnóstico de casos de COVID-19 y, a su vez, detectar a los pacientes con bajo riesgo de evolucionar hacia cuadros de insuficiencia respiratoria.

Este método se basa en el análisis del patrón de moléculas hallado en los fluidos corporales y tiene un costo estimado entre los 40 y los 45 reales por paciente.

“Ya hemos remitido el expediente de aprobación a la Conep [la Comisión Nacional de Ética en la Investigación Científica, el organismo que regula los estudios clínicos en Brasil], y estamos realizando análisis previos y procesando los datos. Todo al mismo tiempo, en virtud de la situación”, le comenta Rodrigo Ramos Catharino, coordinador del Laboratorio Innovare de Biomarcadores de la Unicamp, a Agência FAPESP.

El científico desarrolla una línea de investigación en la cual se combinan herramientas de metabolómica (el estudio del conjunto de los metabolitos existentes en muestras biológicas) e inteligencia artificial (aprendizaje de máquinas) en la búsqueda de biomarcadores que ayuden a diagnosticar y evaluar el pronóstico de diversas enfermedades, entre ellas el síndrome metabólico, las infecciones virales y la fibrosis quística 

Las muestras de los pacientes se analizarán inicialmente en un espectrómetro de masas (una especie de balanza molecular), un aparato capaz de revelar todos los metabolitos presentes en el fluido corporal. Estas moléculas, a su vez, les muestran a los científicos los diversos procesos metabólicos que operan en el organismo.

El paso siguiente, que se concretará en el Instituto de Computación de la Unicamp, bajo la coordinación del profesor Anderson Rezende Rocha, consiste en aplicar herramientas de aprendizaje de máquinas para analizar tanto los resultados de las muestras de individuos con COVID-19 como los de las muestras de personas sanas que harán las veces de grupo de control. De este modo se espera “entrenar” al programa informático en el reconocimiento del patrón sano, del patrón del paciente infectado con el nuevo coronavirus y también del patrón asociado a los casos graves de la enfermedad.

La extracción del material

La captación de los voluntarios y la extracción de muestras se encuentran bajo la coordinación de Rinaldo Focaccia Siciliano, profesor colaborador de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo (FM-USP). Focaccia Siciliano está vinculado al Hospital de Clínicas (que es el hospital escuela de la FM-USP), en donde actúa como médico asistente de la División de Afecciones Infecciosas y Parasitarias y de la Unidad de Control de Infecciones Hospitalarias del Instituto del Corazón (InCor).

Y en declaraciones a Agência FAPESP, el profesor explica que la selección de los participantes se realizará entre los pacientes que ingresaron al Hospital de Clínicas con síntomas de síndrome gripal, los cuales incluyen fiebre, tos, dolor de garganta y rinitis. También se incluirá a los pacientes con los mismos síntomas atendidos en el Hospital Municipal de Lapa, en São Paulo.

“El objetivo es abarcar a una población heterogénea, pues el HC es un hospital terciario [donde llegan pacientes graves derivados por prestadores de servicios primarios y secundarios] y el Hospital Municipal de Lapa es una unidad de emergencias de puertas abiertas: llegan casos de toda índole”, sostiene el médico.

Según Focaccia Siciliano, se extraerán muestras de tres grupos distintos: pacientes con diagnóstico confirmado de COVID-19 mediante la aplicación de las técnicas moleculares actualmente empleadas como rutina, pacientes con diagnóstico confirmado de influenza (gripe) y pacientes con síntomas gripales y resultado negativo para ambos patógenos.

“Estimamos que será necesario reunir 50 muestras de cada grupo y otras 50 de personas sanas, que harán las veces de grupo de control. Creemos que, debido a la pandemia, en poco tiempo lograremos concluir esta etapa de la extracción de muestras”, afirma el investigador.

A juicio de Focaccia Siciliano, la ventaja del test rápido reside en que puede sacar al paciente de circulación y, así, impedir que transmita el virus a otras personas. “Asimismo, de poder predecir los casos de mayor riesgo, podremos también ofrecer un nivel de atención más adecuado”, afirma.

Según Ramos Catharino, una vez que el conjunto de procedimientos y el software estén listos y validados, será posible realizar más de mil test por día. “Además de ser más rápido que el método que se aplica hasta ahora, sería más barato y ofrecería más información para ayudar a los profesionales de la salud al momento de decidir las hospitalizaciones y los tratamientos”, dice.

La profesora de la FM-USP Ester Sabino, una de las mentoras del estudio, será responsable del almacenamiento del material biológico recolectado en el Instituto de Medicina Tropical (IMT) de la USP.

En tanto, el profesor de la FM-USP José Carlos Nicolau, quien dirige la Unidad Clínica de Coronariopatía Aguda del InCor, se encuentra al frente de otro objetivo del proyecto: entender de qué modo el nuevo coronavirus altera la capacidad de agregación de las plaquetas y la coagulación sanguínea, como así también las implicaciones clínicas de estos procesos.

“Pretendemos observar qué sucede con la agregación de plaquetas y con otros marcadores de coagulación de la sangre. La idea consiste en comparar esas variables en los grupos antes mencionados [pacientes con dificultades respiratorias hospitalizados con COVID-19, con influenza, sin ninguna de ambas afecciones y el grupo el control] y evaluar las diferencias entre ellos. Los resultados pueden tener implicaciones en el pronóstico y terapéuticas. Si noto que un determinado parámetro influye negativamente sobre el cuadro de un paciente, puedo intentar intervenir bloqueando ese proceso para mejorar su evolución”, comenta Nicolau.