COVID-19: Neue Methode gefunden, um vorherzusagen, welche Patienten sterben werden

Die Menge des genetischen Materials von SARS-CoV-2 – viraler RNA – im Blut ist ein zuverlässiger Indikator, um festzustellen, welche Patienten an der Krankheit sterben werden, hat ein Team um den Medizinprofessor Dr. Daniel Kaufmann der Université de Montréal herausgefunden.

COVID-19: Neue Methode gefunden, um vorherzusagen, welche Patienten sterben werden

Das Ergebnis wird heute in Science Advances veröffentlicht. Kaufmann und sein Team arbeiteten am CRCHUM, dem Forschungszweig des Lehrkrankenhauses der UdeM, dem Centre hospitalier de l’Université deMontréal.

„In unserer Studie konnten wir ermitteln, welche Biomarker Prädiktoren für die Mortalität in den 60 Tagen nach Einsetzen der Symptome sind“, sagt Kaufmann, Co-Leitautor der Studie neben den CRCHUM-Forschungskollegen Nicolas Chomont und Andrés Finzi.

„Dank unserer Daten haben wir erfolgreich ein statistisches Modell entwickelt und validiert, das auf einem Blut-Biomarker basiert“, sagte Kaufmann.

Trotz der Fortschritte bei der Behandlung von COVID-19 fiel es Ärzten schwer, Patienten mit dem höchsten Risiko zu identifizieren, an der Krankheit zu sterben, und ihnen so neue Behandlungen anbieten zu können. In anderen Studien wurden mehrere Biomarker identifiziert, aber das Jonglieren mit der Fülle von Parametern ist im klinischen Umfeld nicht möglich und behindert die Fähigkeit der Ärzte, schnelle medizinische Entscheidungen zu treffen.

Eine Kombination aus drei Parametern

Anhand von Blutproben, die von 279 Patienten während ihres Krankenhausaufenthalts wegen COVID-19 entnommen wurden und deren Schweregrade von mittelschwer bis kritisch reichten, maß Kaufmanns Team die Menge an entzündlichen Proteinen und suchte nach auffälligen Proteinen.

Zur gleichen Zeit maß Chomonts Team die Menge an viraler RNA und Finzis die Menge an Antikörpern, die auf das Virus abzielen. Die Proben wurden 11 Tage nach dem Einsetzen der Symptome entnommen und die Patienten wurden danach mindestens 60 Tage lang überwacht.

Das Ziel: die Hypothese zu testen, dass immunologische Indikatoren mit einer erhöhten Mortalität verbunden sind.

“Unter allen von uns untersuchten Biomarkern haben wir gezeigt, dass die Menge an viraler RNA im Blut direkt mit der Sterblichkeit zusammenhängt und die beste prädiktive Reaktion liefert, sobald unser Modell an das Alter und das Geschlecht des Patienten angepasst wurde”, sagte Elsa Brunet -Ratnasingham, Doktorand in Kaufmanns Labor und Co-Erstautor der Studie.

„Wir haben sogar festgestellt, dass die Einbeziehung zusätzlicher Biomarker die Vorhersagequalität nicht verbessert“, fügte die junge Forscherin hinzu, deren Arbeit von einem UdeMCOVID-19-Exzellenzstipendium profitierte.

Ein starkes Modell

Um seine Wirksamkeit zu bestätigen, testeten Kaufmann und Brunet-Ratnasingham das Modell an zwei unabhängigen Kohorten infizierter Patienten aus dem Jewish General Hospital in Montreal (rekrutiert während der ersten Welle der Pandemie) und dem CHUM (rekrutiert während der zweiten und dritten Welle).

Dabei spielte es keine Rolle, in welchem ​​Krankenhaus die Patienten behandelt wurden und in welchen Zeitraum der Pandemie sie fielen: In allen Fällen funktionierte das Vorhersagemodell. Jetzt wollen Kaufmann und seine Kollegen es in die Praxis umsetzen.

“Es wäre interessant, das Modell zu verwenden, um vom Coronavirus betroffene Patienten zu überwachen”, sagte er. “Wenn Sie neue Behandlungen anwenden, die sich als wirksam erwiesen haben, dann ist die Viruslast immer noch ein prädiktiver Marker für diese Mortalität?”