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

Quando un virus come il SARS-CoV-2 si diffonde in una popolazione, la domanda più urgente per i medici e le autorità sanitarie non è solo chi sia infetto, ma chi si ammalerà gravemente. Nei primi giorni della pandemia, gli ospedali sono stati sopraffatti perché non esisteva un modo affidabile per distinguere quali pazienti avrebbero avuto bisogno di cure intensive e quali si sarebbero ripresi a casa. Le linee guida attuali spesso si basano su fattori ampi come l'età o il peso corporeo di una persona per decidere chi riceve un trattamento precoce, ma questi indizi sono imperfetti. Un approccio migliore sarebbe quello di cercare segnali specifici all'interno del corpo che compaiono molto presto dopo l'infezione, agendo come un sistema di allerta precoce. Questi segnali, noti come biomarcatori, sono sostanze misurabili nel sangue che riflettono come il sistema immunitario stia reagendo al virus. Se i medici potessero identificare questi segnali rapidamente, potrebbero gestire il triage dei pazienti in modo più efficace, garantendo che coloro che sono ad alto rischio ricevano immediatamente cure salvavita, mentre altri possano essere monitorati in sicurezza a casa.

Un team di ricercatori dalla Germania e dalla Francia si è messo in viaggio per trovare questi segnali precoci studiando un gruppo di duecentuno persone che non erano mai state vaccinate contro il virus e non avevano infezioni pregresse. I ricercatori hanno reclutato questi individui o il giorno stesso in cui risultavano positivi al SARS-CoV-2 o entro la prima settimana dalla diagnosi. Per diverse settimane, il team ha prelevato campioni di sangue da ciascuna persona per misurare una vasta gamma di marcatori chimici, inclusi i risultati dei normali esami del sangue e specifiche proteine immunitarie chiamate citochine. Hanno monitorato questi livelli mentre le condizioni dei pazienti evolvevano, confrontando i profili ematici di coloro che alla fine hanno richiesto l'ospedalizzazione rispetto a quelli che sono rimasti a casa. L'obiettivo era vedere se una specifica combinazione di questi marcatori ematici potesse predire l'andamento della malattia prima che diventasse grave.

Lo studio ha rilevato che guardare solo l'età o l'indice di massa corporea di una persona non era un predittore abbastanza forte per separare coloro che avrebbero avuto bisogno di cure ospedaliere da coloro che non ne avrebbero avute bisogno. Sebbene l'età avanzata e il peso corporeo elevato fossero effettivamente più comuni nel gruppo ospedalizzato, la chimica del sangue forniva un quadro molto più chiaro. I ricercatori hanno scoperto che due marcatori specifici si distinguevano: una proteina chiamata lattato deidrogenasi, che indica lo stress cellulare, e una proteina di segnalazione chiamata interleuchina-6, che fa parte della risposta infiammatoria dell'organismo. Quando uno di questi marcatori veniva riscontrato ad alti livelli nel sangue poco dopo la diagnosi, era un segno potente che il paziente era a rischio di ospedalizzazione. Infatti, la combinazione di questi due marcatori era così accurata da identificare correttamente ogni singolo paziente che alla fine è finito in ospedale, identificando anche quasi tutti coloro che non ci sono finiti.

Oltre a predire chi avrebbe avuto bisogno di un letto d'ospedale, il team voleva anche capire come distinguere tra persone che avrebbero avuto sintomi lievi e quelle che avrebbero sviluppato una malattia moderata, anche se non fossero finite in ospedale. Per questo, si sono concentrati su un set diverso di segnali immunitari. Hanno scoperto che un particolare schema che coinvolge quattro diverse proteine immunitarie — interferone-alfa, interferone-gamma, interleuchina-6 e interleuchina-8 — poteva separare in modo affidabile i casi lievi da quelli moderati. Questo schema funzionava bene per i pazienti testati entro i primi sei giorni dai sintomi. I ricercatori hanno notato che questi risultati erano coerenti indipendentemente dalla specifica variante del virus posseduta dal paziente, inclusa la variante Omicron, e la capacità predittiva rimaneva valida anche tenendo conto di fattori come il genere o la presenza di diabete.

I ricercatori hanno anche monitorato come questi marcatori cambiassero nel tempo. Hanno osservato che nei pazienti che finivano in ospedale, i livelli di marcatori di stress e infiammazione rimanevano elevati per settimane, mentre nei casi più lievi, questi livelli diminuivano rapidamente. Ciò suggerisce che la reazione iniziale del corpo al virus è una finestra critica per l'intervento. Se un paziente mostra alti livelli di questi specifici marcatori subito dopo la diagnosi, ciò indica una traiettoria verso una malattia grave che potrebbe essere arrestata con un trattamento precoce. Lo studio conclude che, misurando solo alcuni di questi marcatori ematici al momento della cura, i medici potrebbero fare previsioni altamente accurate sulle future necessità di salute del paziente. Questo approccio offre un modo per andare oltre le supposizioni e i dati demografici, fornendo una base biologica concreta per decidere chi necessita di attenzione medica urgente durante una pandemia.