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Los marcadores de la proteína podrían ayudar a predecir cómo se convertirá la enfermedad un paciente COVID-19

Investigadores en el instituto y el Charité de la tortícolis de Francisco - Universitätsmedizin Berlín ha determinado 27 biomarkers de la proteína que se podrían utilizar para predecir si un paciente con COVID-19 es probable hacer seriamente enfermo con la enfermedad.

Los marcadores de la proteína podrían ayudar a predecir cómo se convertirá la enfermedad un paciente COVID-19
Imagen de la morfología ultraestructural exhibida por los 2019 Coronavirus nuevo (2019-nCoV) (CDC). Haber de imagen: CDC Alissa Eckert, ms; Dan Higgins, MAM/public domain

La gente infectada con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19, responde diferentemente. Algunos no desarrollan ninguna síntomas, una cierta necesidad de ser hospitalizado y, para alguno, la enfermedad es fatal.

En este estudio, publicado en sistemas de la célula, los investigadores encontraron 27 biomarkers potenciales que están presentes en diversos niveles en pacientes con COVID-19, dependiendo de la severidad de sus síntomas. Los marcadores podrían ayudar a doctores a predecir cómo la enfermedad un paciente se convertirá y proveerá de científicos los nuevos objetivos para el revelado de la droga.

Los investigadores refinaron un método de análisis llamado espectrometría de masa para probar rápidamente para la presencia y la cantidad de diversas proteínas en el plasma de sangre. Esta plataforma fue desarrollada en el instituto de la tortícolis de Francisco y aplicada para analizar el suero de 31 pacientes COVID-19 en el hospital Charité de la universidad de Berlín. Sus resultados fueron validados más a fondo en 17 pacientes con COVID-19 en el mismo hospital y en 15 personas sanas.

La esperanza de los investigadores que sus conclusión llevarán al revelado de pruebas rutinarias simples para verificar para saber si hay los niveles para uno o algunos de estas proteínas en pacientes con COVID-19. Los resultados de tales pruebas se podrían utilizar para apoyar a doctores en decidir a qué tratamiento a dar.

Una prueba para ayudar a doctores a predecir si un paciente COVID-19 es probable hacer crítico o no sería inestimable. Les ayudará para tomar decisiones sobre cómo al mejor manejar la enfermedad para cada paciente así como determinar esos la más en peligro. Esperamos que los biomarkers que hemos determinado lleven al revelado de estas pruebas vital necesarias.”

Cristóbal Messner, uno de los autores importantes y del postdoc en la biología molecular del laboratorio del metabolismo en la tortícolis

Tres de las proteínas dominantes que las personas determinaron fueron asociados al interleukin IL-6, una proteína que causa la inflamación, un marcador sabido para los síntomas severos. Los investigadores sugieren que pueda ser posible aliviar algunos de estos síntomas usando las drogas que apuntan estas proteínas asociadas.

El método robusto que hemos utilizado en este estudio es una herramienta valiosa y potente para predecir la progresión de la enfermedad y también para encontrar los objetivos potenciales para los tratamientos. Nuestra aproximación se podía también aplicar fácilmente a otras enfermedades, ahora y en el futuro, para entender más sobre sus efectos sobre la carrocería.”

Markus Ralser, autor de papel y líder del grupo en la tortícolis y el Charité

Vadim Demichev, otro autor importante y científico en la biología molecular del laboratorio del metabolismo en la tortícolis agrega, “mientras que nuestra plataforma de la tecnología no fue desarrollada específicamente para COVID-19, él ha probado altamente útil para ganar discernimientos nuevos en esta enfermedad. Esperamos que ayude al revelado de las pruebas analíticas pronósticas para una amplia gama de condiciones en un futuro próximo”.

Todos los protocolos y software para ejecutar esta aproximación están libremente disponibles.

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.