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Warum leiden einige Patienten an einer schweren Krankheit, andere nicht? Diese Frage hat Experten seit Beginn der COVID-19-Pandemie geplagt. In einer Studie eines chinesischen Forscherteams wurden molekulare Marker im Blut identifiziert, die nachweislich schwerwiegende COVID-19-Ergebnisse aufgrund einer SARS-CoV-2-Coronavirus-Infektion vorhersagen. Die Studienergebnisse erweitern das Verständnis der Pathophysiologie und des klinischen Fortschritts von COVID-19 mit dem Potenzial, frühzeitig im Verlauf der Infektion zu erkennen, bei welchen Personen das größte Risiko besteht, schwere Erkrankungen zu entwickeln und eine Krankenhausversorgung zu benötigen. Lesen Sie auch – Delhi Gesundheitspersonal leidet nach dem COVID-19-Impfstoff unter einer leichten Reaktion: Was Sie erwarten sollten
ACE2-Rezeptoren in anderen Organen als der Lunge
Neben Lungenentzündung und septischem Syndrom hat ein geringerer Anteil der Patienten auch schwere gastrointestinale und / oder kardiovaskuläre Symptome sowie neurologische Manifestationen nach einer SARS-COV-2-Infektion entwickelt. Dies ist möglich, weil der Angiotensin-Converting-Enzym 2 (ACE 2) -Rezeptor, der von SARS-COV-2 für den Zelleintritt verwendet wird, in anderen Organen neben der Lunge gefunden wird, einschließlich Herz, Leber, Niere, Bauchspeicheldrüse, Dünndarm und auch dem ZNS (Zentrales Nervensystem), insbesondere die nicht-neuronalen Gliazellen des Gehirns. Lesen Sie auch – Schneller Bluttest sagt COVID-19-Patienten mit hohem Risiko für schwere Erkrankungen voraus: Studie
Blut- und Rachenabstriche halfen bei der Identifizierung von Biomarkern für schwere Krankheiten
Die Studie verfolgte einen Multi-Omics-Ansatz, bei dem Daten aus verschiedenen Disziplinen integriert wurden, einschließlich modernster transkriptomischer, proteomischer und metabolomischer Technologien, um signifikante korrelierte molekulare Veränderungen bei Patienten mit COVID-19, insbesondere in schweren Fällen, zu identifizieren. Die Arbeit bewertete Daten von 83 Personen in drei Gruppen, 16 schweren Fällen, 50 milden und 17 gesunden Kontrollen ohne das Virus. Von allen Teilnehmern wurden serielle Blut- und Rachenabstrichproben entnommen. Um festzustellen, ob die Pathophysiologie von COVID-19 mit bestimmten molekularen Veränderungen verbunden war, zirkulierten insgesamt 23.373 Gene, 9.439 Proteine, 327 Metaboliten und 769 extrazelluläre RNAs (exRNAs) Das Blut wurde untersucht. Die Profile waren zwischen allen drei Gruppen signifikant unterschiedlich. Lesen Sie auch – “Ansteckender” britischer Stamm könnte bis März 2021 zur dominanten COVID-19-Variante werden, warnt CDC
Verschiedene Immunmarker in leichten und schweren Fällen identifiziert
Es gab signifikante Unterschiede zwischen leichten und schweren Fällen bei verschiedenen Immunmarkern wie Typ-1-Interferon und entzündlichen Zytokinen, die bei letzteren erhöht waren, während erstere robuste T-Zell-Reaktionen zeigten, die vermutlich dazu beitrugen, das Fortschreiten der Krankheit zu stoppen. Ein bemerkenswerter und unerwarteter Befund war das Vorhandensein signifikanter Korrelationen zwischen den Multi-Omics-Daten und den klassischen diagnostischen Blut- oder biochemischen Parametern. Dies spiegelte sich insbesondere in der Proteomanalyse wider, bei der eine signifikante Herunterregulierung des Tricarbonsäure- oder Krebszyklus (TCA) und der glykolytischen Wege zur Freisetzung gespeicherter Energie bei milden und schweren Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollen auftrat. Umgekehrt waren bekannte Abwehrwege des Wirts, wie der T-Zell-Rezeptor-Signalweg, bei Patienten mit COVID-19 erhöht.
Wertvoller Befund für die zukünftige klinische Anwendung
Ein weiterer potenziell wertvoller Befund für die zukünftige klinische Anwendung war das Vorhandensein eines Zusammenhangs zwischen Viruslast und Krankheitsprognose bei schweren COVID-19-Patienten. Leider starben sechs der Patienten mit schweren Symptomen und sie hatten früher bei der Aufnahme in ein Krankenhaus SARS-CoV-2-RNA-Belastungen im Hals registriert, die signifikant höher waren als die der Überlebenden. Ein bemerkenswerter Befund hierbei war, dass Proteine, die an antiviralen Prozessen beteiligt waren, einschließlich der T-Zell- und B-Zell-Rezeptor-Signalwege, bei schweren überlebenden Patienten positiv mit Veränderungen der Viruslast assoziiert waren.
Schließlich wurden spezifische Moleküle als Biomarker für nachfolgende COVID-19-Ergebnisse identifiziert und zur Erstellung prognostischer Klassifizierungsmodelle verwendet. Vorhersagemodelle, die auf vier Arten von Daten basieren, haben gut funktioniert, insbesondere diejenigen, die die klinischen Kovariaten und Proteomdaten nutzen, und legen einen möglichen Rahmen für die Identifizierung von Patienten nahe, bei denen wahrscheinlich im Voraus schwere Symptome auftreten, damit die Behandlungen entsprechend gezielt werden können.
(Mit Eingaben von Agenturen)
Veröffentlicht: 16. Dezember 2020 23:06 | Aktualisiert: 17. Dezember 2020, 10:16 Uhr