A onda de primavera do COVID-19 encheu muitos hospitais e unidades de terapia intensiva com pacientes sem fôlego. Muitas vezes esse número está sendo rastreado para admissão. A necessidade de biomarcadores de risco eficientes e confiáveis nunca foi tão grande.
Estudo:Os microbiomas intestinais e orais são preditores robustos da gravidade de covid-19, o principal preditor de fatalidade relacionada a COVID-19. Crédito da imagem:Kateryna Kon / Shutterstock O escore de mortalidade 4C foi descrito em setembro de 2020 para atender a essa necessidade pelo Consórcio Internacional de Infecções Respiratórias Agudas Graves e Emergentes (ISARIC) e a Organização Mundial da Saúde (OMS). Este amplo sistema de pontuação de risco compreende oito variáveis, incluindo a idade, sexo, outras doenças pré-existentes, Nível de consciência, saturação de oxigênio no sangue periférico, e proteína C reativa (CRP).
Com esta informação, Contudo, a precisão da previsão foi de apenas 79%, com 30% dos pacientes com alto risco de perda de mortalidade. Isso levou à tentativa de prever o risco de morte por outro método. Os pesquisadores no estudo atual fizeram uso do fato de que os microbiomas intestinais em pacientes com COVID-19 apresentam distúrbios graves, chamada disbiose, com 23 famílias de bactérias sendo particularmente ligadas à gravidade da doença entre os pacientes que foram hospitalizados com COVID-19.
Os cientistas criaram uma estrutura robusta usando ferramentas computacionais e analíticas para rastrear as redes de links entre a microbiota, características clínicas, e gravidade da doença. Eles descobriram que Enterococcus , uma espécie de bactéria oral e intestinal, pode prever de forma robusta um desfecho fatal nesses pacientes.
Este pequeno estudo incluiu 69 pacientes COVID-19 com sintomas moderados a graves, isso é, aqueles que necessitaram de menos ou mais de 4 litros de oxigênio, respectivamente. Destes, 63 tinham prontuários médicos completos. As características clínicas iniciais eram comparáveis em ambos os grupos, grave e moderado. Os pacientes graves tiveram que permanecer no hospital por mais seis dias, na média, do que pacientes moderadamente enfermos.
Ao analisar os dados sobre comorbidades, os pesquisadores descobriram que uma combinação de variáveis clínicas, incluindo a gravidade de COVID-19, teve 89% de precisão na previsão de um desfecho fatal. Na verdade, a necessidade de 4 litros de oxigênio foi o fator principal na previsão desse resultado. Quando a gravidade da doença não foi considerada, a precisão caiu para 84%. Este achado mostra que os sintomas respiratórios são importantes na previsão dos resultados do COVID-19.
A fatalidade do COVID-19 é prevista pela gravidade dos sintomas respiratórios e outras comorbidades comumente usadas para a triagem de pacientes. (A) Área sob a Curva - Curva Operacional de Recepção (AUC-ROC) para validação cruzada "leave-one-out" avaliando a previsão de precisão de fatalidade COVID-19. As linhas vermelhas correspondem ao modelo, incluindo todas as covariáveis clínicas (CC), a linha preta corresponde ao modelo incluindo todas as covariáveis clínicas, exceto a gravidade da doença (CC, sem gravidade). (B) Covariáveis selecionadas pelo modelo Random Forest Classification, classificadas de acordo com sua importância na classificação da fatalidade como um resultado de doença. (C) Para covariáveis categóricas (Sim =1, Não =0) o número de pacientes dos 63 incluídos nas análises dentro de uma categoria específica foram coloridos por resultado (Sobreviveram, Em azul; Faleceu, em vermelho). (D) Para variável numérica, gráficos de bigode (mediana, intervalo interquartil de caixa, 5º e 9º percentis para as linhas) são usados com cada ponto sólido correspondendo a um único paciente. (BH ajustado valor de p <0,05) Sabe-se que uma infecção viral do pulmão tem um impacto de longo prazo no microbioma intestinal. Os pesquisadores, Portanto, fez uso desse conhecimento para prever a gravidade da COVID-19, relacionando-o com outras medidas comuns. Eles testaram o efeito de usar apenas variáveis clínicas, composição do microbioma intestinal apenas, composição do microbioma oral apenas, os dois primeiros combinados, e o primeiro e o terceiro em combinação.
Eles descobriram que a precisão do primeiro modelo foi de aproximadamente 76%. Novamente, as comorbidades que melhor previram a gravidade da doença foram aquelas como colesterol alto, Raça latina, doença coronariana, asma, obesidade, dificuldade respiratória associada à hipóxia, taxa respiratória rápida, número de dias no hospital, trombose, e sexo masculino.
Usando o segundo e o terceiro modelos, com a microbiota das fezes ou da boca como preditores, eles encontraram precisões de 92% e 84%, respectivamente. Isso é uma melhoria de 122% e 111% na precisão, respectivamente.
Os modelos combinados mostraram a maior precisão de previsão, em 96%, sugerindo que a microbiota oral ou intestinal é melhor em prever a gravidade do COVID-19. Em uma análise mais aprofundada da microbiota, os pesquisadores encontraram uma espécie indicadora que pode ser cultivada em laboratório clínico.
As três principais espécies bacterianas para a previsão da severidade de COVID-19 no microbioma intestinal foram Bacteroides uniformis , Enterococcus faecalis , e Monoglobus pectinilyticus , enquanto os do microbioma oral foram Porfiromonas endodontalis, Veillonella tobetsuensis, e Bifidobacterium breve.
Bactéria Enterococcus faecalis conhecida como Streptococcus faecalis. Essas bactérias são cocos arredondados ou de formato oval, visto aqui normalmente formando cadeias de células. Crédito da imagem:Shutterstock A análise direcional mostrou que uma redução na abundância de Enterococcus faecalis , e Porphyromonas endodontalis, no intestino e na boca, respectivamente, em pacientes COVID-19 moderadamente doentes, ou um aumento na abundância dessas espécies patológicas em pacientes gravemente enfermos, foram os melhores preditores de COVID-19 grave.
Os preditores de COVID-19 moderado incluíram um aumento na abundância de Bacteroides fragilis , Bacteroides caccae, e Clostridium clostridioforme , no banquinho ou Muribaculum intestinale na boca.
Eles não conseguiram detectar nenhuma correlação entre o número de bactérias de qualquer espécie e os títulos de anticorpos, embora níveis mais elevados de IgG anti-RBD estejam correlacionados com a sobrevivência. Isso pode significar que a microbiota e os níveis de IgG são preditores independentes de desfechos graves.
“ Neste estudo, demonstramos que a gravidade da doença COVID-19 pode ser prevista pela composição das fezes ou do microbioma oral com maior precisão do que os métodos tradicionais de pontuação clínica. Particularmente, dois patobiontes na microbiota oral (Porphyromonas endodontalis) ou intestinal (Enterococcus faecalis) podem servir como espécies indicadoras para prever de forma robusta a gravidade das infecções por SARS-CoV-2 . ”
Isso pode levar a uma melhor estratificação de risco dos pacientes, especialmente desde Enterococcus faecalis é fácil e barato para a cultura. Isso pode ajudar a fornecer suporte antecipado para pacientes com probabilidade de desenvolver doenças letais. Os pesquisadores pedem que esta bactéria seja incluída na estratificação de risco clínico no ambiente de saúde.
A gravidade da doença está ligada à inflamação descontrolada, e isso pode ser resultado de disbiose intestinal, que foi incriminado em várias condições inflamatórias crônicas. Esta área requer mais pesquisas, especialmente para entender o papel das células T reguladoras (Tregs), que são responsáveis pela imunomodulação em circunstâncias normais, mas podem ser anormalmente expressos em COVID-19.
Esses estudos podem ajudar a estabelecer como “ a disbiose em pacientes infectados com SARS-CoV-2, e, especificamente, o enriquecimento dos patobiontes que observamos nesta coorte, pode contribuir para a gravidade da doença COVID-19 por meio da alteração do desenvolvimento de Treg . ”
medRxiv publica relatórios científicos preliminares que não são revisados por pares e, Portanto, não deve ser considerado conclusivo, orientar a prática clínica / comportamento relacionado à saúde, ou tratadas como informações estabelecidas.
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