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Le risposte di SARS-CoV-2-specific IgM/IgG predicono esattamente il risultato COVID-19

La malattia di Coronavirus (COVID-19) causata dal coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo è emerso alla fine del 2019 a Wuhan, Cina e rapido ha progredito in una pandemia devastante che pregiudica la salute pubblica globale e che paralizza le economie. Finora, la pandemia COVID-19 ha causato più di 55,4 milione infezioni ed oltre 1,33 milione morti universalmente.

COVID-19 mira ai sintomi del tipo di influenza superiori e più bassi di cause e degli apparati respiratori nella maggior parte della gente infettata. Sebbene molti pazienti COVID-19 avvertano soltanto i sintomi delicati, alcuni pazienti hanno sintomi severi piombo al danno ai polmoni massiccio. Le opzioni del trattamento per COVID-19 sono limitate ed il tasso di mortalità grezzo stimato dal WHO è intorno 2,9%. Sebbene un vaccino preventivo per COVID-19 potrebbe finalmente diventare disponibile, a meno che l'immunità sufficiente del gregge sia raggiunta, COVID-19 potrebbe potenzialmente causare la morbosità e la mortalità significative nel corso dei prossimi anni.

Ciò evidenzia il significato di comprensione del ruolo del sistema immunitario nella progressione e nel risultato clinico dei pazienti COVID-19 per migliorare la gestione clinica e per sviluppare gli efficaci vaccini e gli interventi terapeutici. Una migliore comprensione del ruolo di immunità potrebbe contribuire ad identificare i biomarcatori applicabili che possono predire il risultato clinico di COVID-19.

Studio: Impronte dell
Studio: Impronte dell'anticorpo SARS-CoV-2 per la predizione del risultato di COVID-19. Credito di immagine: Kateryna Kon/Shutterstock

Aumento e soggiorno degli anticorpi di IgM, di IgG e di IgA elevati durante la progressione COVID-19

SARS-CoV-2, come SAR-CoV e MERS-CoV, fa parte della famiglia di betacoronavirus ed il suo genoma codifica 4 proteine strutturali importanti - la busta (E), punta (s), membrana (m) e nucleocapsid (n); 15 proteine non strutturali - Nsp1-10 e Nsp12-16; e 9 proteine accessorie. La proteina di S ha il peptide dello S1 del N-terminale con un frammento chiave di regione e del C-terminale S2 del dominio dell'ricevitore-associazione. Svolge un ruolo importante in collegamento virale, nella fusione e nell'entrata nelle cellule ospiti con l'enzima di conversione dell'angiotensina virale 2. del ricevitore.

La prova sierologica rapido crescente indica che gli anticorpi di IgM, di IgG e di IgA contro le proteine di N o di S si evolvono rapido nel siero dei pazienti asintomatici come pure sintomatici COVID-19 all'interno di una settimana dell'inizio di sintomo o di infezione e del soggiorno elevato con la malattia di progressione. Tuttavia, non molto è conosciuto circa le risposte immunitarie umorali al resto delle proteine strutturali e non strutturali SARS-CoV-2 durante la progressione di malattia.

Microarray novello del proteome con 20 proteine SARS-CoV-2 per capire le risposte di IgM/IgG

I ricercatori dall'università di Huazhong di scienza e tecnologia e di Shanghai Jiao Tong University, Cina, recentemente hanno sviluppato un microarray del proteome con 20 sulle 28 proteine prevedute SARS-CoV-2 per contribuire a capire le risposte di IgM/IgG specifiche a SARS-CoV-2. Il loro studio è pubblicato sul medRxiv* del " server " della pubblicazione preliminare prima del subire il trattamento della revisione tra pari.

Il gruppo ha supposto che anti-SARS-CoV-2 IgM e gli anticorpi di IgG possono servire da biomarcatori che possono predire la prognosi ed il risultato in pazienti COVID-19. Facendo uso del microarray del proteome SARS-CoV-2, hanno analizzato le risposte di IgM/IgG in 1.034 pazienti ospedalizzati COVID-19 contro 20 proteine SARS-CoV-2.  L'analisi è stata eseguita sull'ammissione ed è continuato per i 66 giorni. I risultati dal microarray sono stati correlati con i risultati dei test del laboratorio, le informazioni cliniche ed i risultati pazienti. Hanno usato il Cox che i rischi proporzionali modellano per determinare l'associazione fra gli anticorpi di SARS-CoV-2-specific e la mortalità in pazienti COVID-19.

I livelli di risposte di ORF7b IgM predicono indipendente la sopravvivenza di COVID-19. (a) Confronto tra i livelli di risposta di IgM e ORF7b fra 955 superstiti e 79 nonsurvivors. I boxplots mostrano le mediane (riga media) ed i terzi e primi quartili (caselle), mentre i tentacoli mostrano 97,5 e 2,5 percentili della tomaia e delle parti inferiori della casella. (b) curve di sopravvivenza di Kaplan-Meier dei pazienti con differenti livelli di anticorpo di IgM contro ORF7b. Sulla base del livello mediano di risposte specifiche di ORF7b IgM, i pazienti sono stati classificati come sia alti che gruppi a basso livello. (c) la scanalatura cubica limitata per l
I livelli di risposte di ORF7b IgM predicono indipendente la sopravvivenza di COVID-19. (a) Confronto tra i livelli di risposta di IgM e ORF7b fra 955 superstiti e 79 nonsurvivors. I boxplots mostrano le mediane (riga media) ed i terzi e primi quartili (caselle), mentre i tentacoli mostrano 97,5 e 2,5 percentili della tomaia e delle parti inferiori della casella. (b) curve di sopravvivenza di Kaplan-Meier dei pazienti con differenti livelli di anticorpo di IgM contro ORF7b. Sulla base del livello mediano di risposte specifiche di ORF7b IgM, i pazienti sono stati classificati come sia alti che gruppi a basso livello. (c) la scanalatura cubica limitata per l'associazione fra ORF7b IgM e rischio di mortalità COVID-19. Le righe rappresentano i rapporti di rischio di regolato (HRs) basati sulle scanalature cubiche limitate per i livelli di ORF7b IgM nel modello di regressione di Cox. I nodi sono stati collocati ai quinti, cinquantesimo e novantacinquesimi percentili della distribuzione dei livelli specifici di ORF7b IgM ed il valore di riferimento è stato fissato al decimo percentile. L'età, sesso, il diabete, ipertensione, la linfopenia, ha aumentato l'amminotransferasi dell'alanina e la deidrogenasi aumentata del lattato è stata usata come coefficienti di adattamento.

I livelli di risposta IgG/di IgM alle proteine SARS-CoV-2 sono preannunciatori importanti della sopravvivenza paziente e della mortalità

Il gruppo ha trovato che quello ad alto livello di IgM contro ORF7b ai tempi dell'ospedalizzazione è un preannunciatore indipendente della sopravvivenza paziente, mentre i livelli di risposta di IgG a 6 proteine non strutturali - NSP4, NSP7, NSP9, NSP10, RdRp (NSP12), NSP14 - e 1 proteina accessoria - ORF3b - è un preannunciatore significativo della mortalità paziente.

“I nostri risultati dimostrano quello ad alto livello dell'anticorpo di IgM contro ORF7b ai tempi dell'ospedalizzazione è un preannunciatore indipendente della sopravvivenza paziente, mentre le risposte di IgG a NSP9 e a NSP10 hanno la potenza premonitrice significativa per la morte paziente.„

Questi risultati erano accurati anche dopo gli adeguamenti per i comorbidities, i dati demografici e gli indicatori comuni del laboratorio per la severità di malattia. L'analisi di regressione della scanalatura ha indicato che la correlazione fra NSP9 IgG, ORF7b IgM e NSP10 IgG e rischio della mortalità COVID-19 è lineare. Le loro aree sotto la curva per le previsioni erano risolute facendo uso delle inter-convalide di calcolo ed erano 0,74, 0,66 e 0,68, rispettivamente.

Ulteriori convalide condotte nei campioni seriali di questi casi hanno mostrato l'alta precisione della previsione per risultato clinico. Gli autori ritengono che questi risultati abbiano implicazioni significative per il miglioramento della gestione clinica e sviluppare gli interventi terapeutici e vaccini.

“La nostra ricerca ha potuto migliorare la gestione clinica e guidare lo sviluppo di efficaci interventi medici e dei vaccini migliorando ulteriore comprensione della patogenesi di COVID-19.„

Avviso *Important

il medRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

Journal reference:
  • SARS-CoV-2 antibody signatures for predicting the outcome of COVID-19 Qing Lei, Cai-zheng Yu, Yang Li, Hong-yan Hou, Zhao-wei Xu, Zong-jie Yao, Yan-di Zhang, Dan-yun Lai, Jo-Lewis Banga Ndzouboukou, Bo Zhang, Hong Chen, Zhu-qing Ouyang, Jun-biao Xue, Xiao-song Lin, Yun-xiao Zheng, Xue-ning Wang, He-wei Jiang, Hai-nan Zhang, Huan Qi, Shu-juan Guo, Mei-an He, Zi-yong Sun, Feng Wang, Sheng-ce Tao, Xiong-lin Fan medRxiv 2020.11.10.20228890; doi: https://doi.org/10.1101/2020.11.10.20228890, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.11.10.20228890v2
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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