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Les bornes de protéine pourraient aider à prévoir comment la défectuosité un patient COVID-19 sera

Chercheurs chez l'institut et le Charité de torticolis de Francis - Universitätsmedizin Berlin ont recensé 27 biomarqueurs de protéine qui pourraient être employés pour prévoir si un patient avec COVID-19 est susceptible de devenir sévèrement mauvais avec la maladie.

Les bornes de protéine pourraient aider à prévoir comment la défectuosité un patient COVID-19 sera
Image de la morphologie d'ultrastructure montrée par les 2019 coronavirus nouveaux (2019-nCoV) (CDC). Crédit d'image : CDC Alissa Eckert, milliseconde ; Dan Higgins, MAMAN/domaine public

Les gens infectés avec SARS-CoV-2, le virus qui entraîne COVID-19, répondent différemment. Certains ne développent aucun sympt40me, un certain besoin d'être hospitalisé et, pour certains, la maladie est fatale.

Dans cette étude, publiée dans des systèmes de cellules, chercheurs a trouvé 27 biomarqueurs potentiels qui sont présents dans différents niveaux dans les patients avec COVID-19, selon la gravité de leurs sympt40mes. Les bornes pourraient aider des médecins à prévoir comment la défectuosité un patient sera et fournira à des scientifiques les objectifs neufs pour le développement de médicament.

Les chercheurs ont raffiné une spectrométrie de masse appelée de méthode d'analyse pour déterminer rapidement la présence et la quantité de protéines variées dans le plasma. Cette plate-forme a été développée à l'institut de torticolis de Francis et appliquée pour analyser le sérum de 31 patients COVID-19 au centre hospitalier universitaire Charité de Berlin. Leurs résultats ont été encore validés dans 17 patients avec COVID-19 au même hôpital et dans 15 personnes en bonne santé.

L'espoir de chercheurs que leurs découvertes mèneront au développement des essais individuels de série simples pour examiner pour assurer les niveaux pour un ou certaines de ces protéines dans les patients avec COVID-19. Les résultats de tels tests pourraient être employés pour supporter des médecins en décidant quelle demande de règlement à donner.

Un test pour aider des médecins à prévoir si un patient COVID-19 est susceptible de devenir critique ou pas serait inestimable. Il les aidera pour prendre des décisions au sujet de la façon au meilleur manager la maladie pour chaque patient ainsi que recenser ces plus en danger. Nous espérons que les biomarqueurs que nous avons recensés mèneront au développement de ces tests extrèmement nécessaires. »

Christoph Messner, un des auteurs importants et du postdoc en biologie moléculaire de laboratoire de métabolisme au torticolis

Trois des protéines principales que l'équipe a recensées ont été associés à l'IL-6 d'interleukine, une protéine qui entraîne l'inflammation, une borne connue pour des symptômes sévères. Les chercheurs proposent qu'il puisse être possible d'alléger certains de ces sympt40mes à l'aide des médicaments qui visent ces protéines associées.

La méthode robuste que nous avons employé dans cette étude est un objet de valeur et un puissant outil pour prévoir la progression de la maladie et pour trouver également les objectifs potentiels pour des demandes de règlement. Notre approche a pu également être facilement appliquée à d'autres maladies, maintenant et à l'avenir, pour comprendre plus au sujet de leurs effets sur le fuselage. »

Markus Ralser, auteur de papier et chef de groupe chez le torticolis et le Charité

Vadim un Demichev, un auteur important différent et un scientifique en biologie moléculaire de laboratoire de métabolisme au torticolis ajoute, « alors que notre plate-forme technique n'était pas développée particulièrement pour COVID-19, il a hautement utile prouvé pour gagner des analyses nouvelles dans cette maladie. Nous espérons qu'elle aidera le développement des tests analytiques pronostiques pour une large gamme de conditions dans un avenir proche ».

Tous les protocoles et logiciel pour mettre en application cette approche sont librement procurables.

Source:
Journal reference:

Messner, C.B., et al. (2020) Ultra-high-throughput clinical proteomics reveals classifiers of COVID-19 infection. Cell Systems. doi.org/10.1016/j.cels.2020.05.012.