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Investigadores del CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES) han desarrollado un método de predicción de agresividad de un tipo de neumonía. La investigación, publicada en Intensive Care Medicine, está dirigida por el investigador José Luis Izquierdo, del Grupo de Biomarcadores Moleculares y Funcionales de CIC biomaGUNE.
El objetivo era revelar si un paciente con síntomas de infección respiratoria desarrollará una forma agresiva de neumonía. En concreto la denominada distrés respiratorio, que requiere hospitalización en la unidad de cuidados intensivos. O si evolucionará hacia una forma de enfermedad mucho más leve que simplemente requiera seguimiento médico ambulatorio. Por ello es importante alcanzar la predicción de agresividad.
La predicción de agresividad se basa en detectar una huella dactilar metabólica de la enfermedad en muestras de suero sanguíneo del paciente
El método se basa en detectar una “huella dactilar” metabólica de la enfermedad en muestras de suero sanguíneo del paciente. Gracias a esto, se puede diferenciar a los pacientes con infección vírica de los que presentaban una infección bacteriana. En concreto, entre aquellos que evolucionaban a un estado agresivo de la enfermedad. En definitiva, se trata de lograr la predicción de agresividad del distrés respiratorio.
“Este método tiene una aplicación claramente traslacional al entorno clínico hospitalario. Permitiendo el desarrollo de una medicina personalizada al paciente”, apunta el investigador Izquierdo. En primer lugar, encontraron biomarcadores metabólicos en sangre “que permiten detectar muy precozmente cómo van a evolucionar los pacientes. Permitiéndonos anticiparnos al desarrollo de la enfermedad”, aclara Izquierdo.
José Luis Izquierdo (CIBERES): “Encontramos biomarcadores metabólicos en sangre que permiten detectar muy precozmente la evolución de los pacientes”
Después, pudieron comprobar que estos biomarcadores son comunes en 2 tipos de infecciones respiratorias muy distintas. Por un lado, la Gripe A y, por otro, Neumonía por pneumococo. Por último, “al diferenciar a día 0 la naturaleza de la infección, podremos comenzar un tratamiento focalizado a la infección. Mucho antes del que se realiza hoy en día”, explica el investigador.
Herramienta de predicción de agresividad en las UCIs
Gracias a este hallazgo, se puede llegar a desarrollar una herramienta molecular/metabólica para incorporarla a las UCIs. Así como para las unidades clínicas, de forma que permita un diagnóstico diferencial de enfermedades. También para monitorizar a los pacientes ingresados para predecir su evolución y la respuesta del tratamiento.
El desarrollo de los modelos diagnósticos se desarrolló utilizando la Plataforma de Computación Estadística R
En cuanto a las dificultades encontradas, Izquierdo señala “el reclutamiento de un grupo homogéneo de pacientes. Para encontrar la huella dactilar de la enfermedad no influida por otros factores. Como puede ser la presencia de otras enfermedades simultáneas, avanzada edad, modos de vida, etc”.
Esa huella dactilar metabólica se detectó en muestras de suero sanguíneo mediante el análisis Espectroscópico de Resonancia Magnética Nuclear. Este permite cuantificar en una única prueba los metabolitos presentes en una muestra biológica. Es decir, sería como realizar 1000 pruebas de sangre convencionales en una única pasada. El desarrollo de los modelos diagnósticos se desarrolló utilizando la Plataforma de Computación Estadística R.
