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Einer Forschungsgruppe unter der Leitung von Onur Boyman, Klinikdirektor für Immunologie am Universitätsspital Zürich, ist es gelungen, mittels eines Modells das Risiko einer Long-COVID-Erkrankung besser vorherzusagen.
Unabhängig vom Schweregrad einer COVID-19-Infektion kommt es bei einer Vielzahl der Infizierten zu Beschwerden, die länger als vier Wochen dauern und sogar über Monate anhalten können: Sie entwickeln eine Long-COVID-Erkrankung, in der Fachsprache auch post-akutes COVID-19 Syndrom (PACS) genannt. Die Beschwerden bei Long-COVID können sehr unterschiedlich sein, wobei Müdigkeit, Kurzatmigkeit und Konzentrationsschwierigkeiten häufig auftreten. Die Ursache der anhaltenden Beschwerden ist derzeit noch unbekannt.
Verschiedene Risikofaktoren identifiziert
In einer Studie haben Forschende des Universitätsspitals Zürich insgesamt 175 COVID-19 Patientinnen und Patienten sowie 40 gesunde Probanden über ein Jahr beobachtet, um das Krankheitsbild und die Immunantwort auf das Virus besser zu verstehen. Dabei konnten die Forschenden Faktoren ermitteln, die eine Entwicklung von Long-COVID begünstigen. „Nebst den Faktoren eines höheren Alters, einer Vorerkrankung mit Asthma und der Anzahl Beschwerden zu Beginn der COVID-19-Erkrankung, identifizierten wir immunologische Marker im Blut, die bei zu niedriger Menge zu einem erhöhten Risiko für eine Long-COVID-Erkrankung führen“, erklärt Carlo Cervia, Erstautor der Studie. Aufgrund dieser Erkenntnisse entwickelten die Forschenden ein Modell, mit dem das individuelle Risiko einer Long-COVID-Erkrankung berechnet werden kann und überprüften dieses in einer zweiten, unabhängigen Gruppe von 395 COVID-19 Patientinnen und Patienten.
Modell als Anhaltspunkt für zukünftige Therapien
Das Modell kann Aufschluss darüber geben, wer ein erhöhtes Risiko für eine Long-COVID-Erkrankung hat und sich aus diesem Grund vor einer Infektion schützen sollte. Daneben ist aber auch die Prävention und Behandlung von Long-COVID Gegenstand zahlreicher Studien. „Das Modell zur individuellen Einschätzung des Long-COVID-Risikos kann Hinweise darauf geben, wer am besten von allfälligen Therapien profitieren könnte“, erläutert Carlo Cervia den Nutzen.