Un nuevo estudio intenta caracterizar el COVID prolongado en toda su complejidad

Muchos estudios han informado efectos persistentes de la infección por coronavirus 2 (SARS-CoV-2) del síndrome respiratorio agudo severo. Estas complicaciones posvirales se conocen como COVID prolongado.

Sin embargo, el rápido inicio de la pandemia de COVID-19 y la prisa por publicar datos potencialmente útiles ha llevado a una falta de estandarización de los informes fenotípicos, lo que dificulta el análisis de los datos y el descubrimiento de tendencias resultante.

En un nuevo metaestudio publicado recientemente en el servidor de preimpresión medRxiv *, se ha organizado y categorizado un gran subconjunto de tales informes, mapeando 287 hallazgos clínicos únicos relacionados con COVID prolongado.

Identificación de anomalías fenotípicas

El grupo comenzó seleccionando artículos relevantes para COVID largo, excluyendo aquellos con puntos temporales de COVID agudo o que proporcionaron detalles insuficientes. Dentro de los informes seleccionados, se identificaron 287 anomalías fenotípicas representadas por términos específicos que se asociaron con COVID prolongado, y muchas de ellas se asignaron a síntomas idénticos. Por ejemplo, la notificación de esteatosis hepática, esteatosis, esteatosis hepática, infiltración grasa del hígado e hígado graso podría agruparse en un solo término. La fatiga fue el término más comúnmente informado, en el 45,1% de los casos, y las náuseas el menos informado, en solo el 3,9%, aunque hubo una amplia variación en todos los síntomas informados.

Según se informa, el SARS-CoV-2 afecta a muchos órganos de todo el cuerpo, y muchos síntomas asociados con el COVID prolongado son específicos de cada órgano. El grupo organizó los síntomas por órgano afectado, siendo los problemas respiratorios pulmonares los más frecuentes con un 35,1%, asignándose el término de síntoma específico a disnea.

Los síntomas de alteración del sueño y disminución de la capacidad pulmonar de difusión del monóxido de carbono (DLCO) también ocuparon un lugar destacado, seguidos de los síntomas asociados con síntomas gastrointestinales como la esteatosis hepática y la diarrea. Las células de los pulmones y el sistema gastrointestinal expresan altos niveles del receptor ACE2, lo que explica el impacto más influyente del SARS-CoV-2 en estos órganos. Algunas células del cerebro y del sistema nervioso también expresan el receptor ACE2 en niveles altos en su superficie, lo que se considera la causa de la pérdida del gusto y el olfato que experimentan muchas personas con COVID-19. Este síntoma (anosmia) se informó en el 12,8% de las personas con COVID prolongado, y también se notificaron otros síntomas relacionados con el cerebro y el sistema nervioso. Estos síntomas incluyeron: ansiedad (22,2%), deterioro cognitivo (18,6%), depresión (21,1%), disfagia (1%) y mialgia (13,8%).

Algunos de los síntomas informados fueron más o menos comunes entre los que habían experimentado COVID-19 grave en comparación con los únicos individuos leves o asintomáticos, por ejemplo, la esteatosis hepática se informó con más frecuencia entre los casos graves.

Estandarización de informes

Human Phenotype Ontology (HPO) es una organización internacional que establece un vocabulario estandarizado para los síntomas de enfermedades, anomalías fenotípicas. Dado que los términos a veces complejos que la comunidad médica utiliza para describir las anomalías fenotípicas a menudo son desconocidos para el profano, el grupo reflexiona sobre las ventajas potenciales proporcionadas por la implementación de algoritmos que categorizarían automáticamente los síntomas a partir de la información del paciente proporcionada por la encuesta, según el sistema empleado aquí. . Además, se podrían emplear técnicas de minería de datos que determinen la frecuencia de las quejas de síntomas relacionados con COVID durante mucho tiempo en las redes sociales, ampliando masivamente el conjunto de datos disponible.

La estandarización de la metodología de informes de COVID largo utilizada en este estudio podría ayudar a mejorar el tratamiento y el diagnóstico de COVID largo, y la aplicación del aprendizaje automático podría acelerar la adquisición de datos útiles mediante este proceso.

Para determinar qué términos pueden ser informados por un individuo que podrían describirse mejor con un término HPO, por ejemplo, la anosmia en lugar de la pérdida del gusto, deben compilarse listas mediante el análisis de metadatos. Una vez refinados a los términos de HPO, los datos pueden ser mejor analizados y clasificados por médicos e investigadores, lo que les permite comprender mejor los efectos a largo plazo de la infección por SARS-CoV-2 y cómo se relacionan con la gravedad de la enfermedad.

Escrito y publicado por: Michael Greenwood | Medical News

5 de julio de 2021

Enlace original: https://www.news-medical.net/news/20210705/New-study-attempts-to-characterize-long-COVID-in-all-its-complexity.aspx