Early and accurate prediction of COVID-19 hospitalization risk - methodological framework for pandemic preparedness

Wenn sich ein Virus wie SARS-CoV-2 in einer Bevölkerung ausbreitet, ist die dringlichste Frage für Ärzte und das öffentliche Gesundheitswesen nicht nur, wer infiziert ist, sondern wer schwer erkranken wird. In der Anfangsphase der Pandemie waren Krankenhäuser überlastet, weil es keine zuverlässige Methode gab, um zu bestimmen, welche Patienten eine Intensivbehandlung benötigen würden und welche zu Hause genesen würden. Aktuelle Leitlinien stützen sich oft auf allgemeine Faktoren wie das Alter oder das Körpergewicht einer Person, um zu entscheiden, wer eine frühzeitige Behandlung erhält, aber diese Anhaltspunkte sind unvollkommen. Ein besserer Ansatz wäre es, nach spezifischen Signalen im Körper zu suchen, die sehr bald nach der Infektion auftreten und als Frühwarnsystem fungieren. Diese Signale, bekannt als Biomarker, sind im Blut messbare Substanzen, die widerspiegeln, wie das Immunsystem auf das Virus reagiert. Wenn Ärzte diese Signale schnell identifizieren könnten, könnten sie Patienten effektiver triagieren und so sicherstellen, dass diejenigen, die das höchste Risiko tragen, sofort lebensrettende Versorgung erhalten, während andere sicher zu Hause überwacht werden können.

Ein Forschungsteam aus Deutschland und Frankreich machte sich daran, diese frühen Signale zu finden, indem es eine Gruppe von zweihundert eins Personen untersuchte, die weder gegen das Virus geimpft noch zuvor infiziert waren. Die Wissenschaftler rekrutierten diese Personen entweder an dem Tag, an dem sie positiv auf SARS-CoV-2 getestet wurden, oder innerhalb der ersten Woche nach der Diagnose. Über mehrere Wochen hinweg nahm das Team von jedem Teilnehmer Blutproben, um eine breite Palette chemischer Marker zu messen, einschließlich standardmäßiger Bluttestergebnisse und spezifischer Immunproteine, die man Zytokine nennt. Sie verfolgten diese Werte im Verlauf der Erkrankung der Patienten und verglichen die Blutprofile derjenigen, die schließlich eine Krankenhausaufnahme benötigten, mit denen, die zu Hause blieben. Das Ziel war es zu sehen, ob eine bestimmte Kombination dieser Blutmarker den Krankheitsverlauf vorhersagen konnte, bevor dieser schwerwiegend wurde.

Die Studie ergab, dass die Betrachtung des Alters oder des Body-Mass-Index einer Person allein kein starker genug Prädiktor war, um zwischen denjenigen zu unterscheiden, die eine Krankenhausbehandlung benötigen würden und denjenigen, die dies nicht tun würden. Obwohl höheres Alter und ein höheres Körpergewicht tatsächlich häufiger in der hospitalisierten Gruppe vorkamen, lieferte die Blutchemie ein viel klareres Bild. Die Forscher entdeckten, dass zwei spezifische Marker besonders herausstachen: ein Protein namens Lactatdehydrogenase, das Zellstress anzeigt, und ein Signalprotein namens Interleukin-6, das Teil der Entzündungsreaktion des Körpers ist. Wenn entweder dieser Marker kurz nach der Diagnose in hohen Konzentrationen im Blut gefunden wurde, war dies ein starkes Zeichen dafür, dass der Patient gefährdet war, im Krankenhaus behandelt werden zu müssen. Tatsächlich war die Kombination dieser beiden Marker so genau, dass sie jeden einzelnen Patienten, der schließlich ins Krankenhaus musste, korrekt identifizierte, während sie gleichzeitig fast alle jene korrekt identifizierte, die es nicht taten.

Über die Vorhersage dessen hinaus, wer ein Krankenhausbett benötigen würde, wollte das Team auch verstehen, wie man zwischen Menschen mit leichten Symptomen und solchen mit moderaten Verläufen unterscheidet, selbst wenn sie nicht im Krankenhaus landen würden. Hierfür konzentrierten sie sich auf einen anderen Satz von Immunsignalen. Sie fanden heraus, dass ein spezifisches Muster bestehend aus vier verschiedenen Immunproteinen – Interferon-alpha, Interferon-gamma, Interleukin-6 und Interleukin-8 – zuverlässig zwischen milden und moderaten Fällen unterscheiden konnte. Dieses Muster funktionierte gut bei Patienten, die innerhalb der ersten sechs Tage ihrer Symptome getestet wurden. Die Forscher merkten an, dass diese Ergebnisse unabhängig von der spezifischen Variante des Virus, einschließlich der Omicron-Variante, konsistent waren, und die Vorhersagekraft auch unter Berücksichtigung von Faktoren wie Geschlecht oder Diabetes Bestand hatte.

Die Forscher verfolgten auch, wie sich diese Marker im Zeitverlauf veränderten. Sie beobachteten, dass bei Patienten, die im Krankenhaus landeten, die Stress- und Entzündungsmarker über Wochen hinweg hoch blieben, während diese Werte bei milderen Fällen schnell abfielen. Dies deutet darauf hin, dass die anfängliche Reaktion des Körpers auf das Virus ein kritisches Zeitfenster für Interventionen darstellt. Wenn ein Patient direkt nach der Diagnose hohe Werte dieser spezifischen Marker zeigt, deutet dies auf einen Verlauf hin, der zu einer schweren Erkrankung führt und der durch eine frühzeitige Behandlung gestoppt werden könnte. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass Ärzte durch die Messung nur weniger dieser Blutmarker am Ort der Patientenversorgung hochgenaue Vorhersagen über den zukünftigen Gesundheitszustand eines Patienten treffen könnten. Dieser Ansatz bietet eine Möglichkeit, über bloßes Raten und demografische Annahmen hinauszugehen und eine konkrete, biologische Basis für die Entscheidung zu schaffen, wer während einer Pandemie dringende medizinische Hilfe benötigt.