Es pot predir l'evolució dels pacients de la COVID-19?

Un equip d'investigadors de la Universitat de les Illes Balears treballa per desenvolupar una metodologia ràpida i barata d'anàlisi del perfil proteòmic dels pacients basada en l'ús de l'espectrometria de masses

És possible que els metges puguin saber quina serà l’evolució de les persones afectades per la COVID-19 abans que en manifestin símptomes greus? I si aquesta informació clau per al tractament la poguessin aconseguir, a més, d’una manera ràpida i barata?

Un equip d’investigadors de la Universitat de les Illes Balears ja fa setmanes que hi treballa per aconseguir-ho. La seva hipòtesi es basa en la idea que el virus SARS-CoV-2, responsable de la COVID-19, indueix canvis moleculars característics que es poden detectar en el sèrum dels pacients greus. A més, aquests canvis es podrien observar mitjançant l’anàlisi per espectrometria de masses, una tècnica que permet detectar amb molta precisió i sensibilitat pràcticament totes les proteïnes que són presents en una mostra.

La informació que conté el perfil proteòmic

La metodologia que desenvolupen els investigadors de la UIB es basa en l’anàlisi per espectrometria de masses del sèrum dels pacients que en defineix els perfils proteòmics, que és la informació sobre totes les proteïnes que es troben en la sang i els teixits d’un individu. L’anàlisi del perfil proteòmic ja s’utilitza actualment per identificar i diagnosticar malalties, i per saber si el cos respon de manera adequada al tractament.

Aquesta tècnica hauria de permetre establir uns criteris de classificació dels pacients segons la informació que es pugui extreure de l’anàlisi de les seves proteïnes, i associar-los a unes variables que permetin anticipar l’evolució de la malaltia des dels estadis inicials. Aquesta informació seria clau per poder establir els protocols d’actuació més adequats segons el pronòstic previst i, de manera especial, per a aquells pacients que puguin presentar manifestacions més greus de la malaltia. En definitiva, els metges podrien tenir accés a una informació clau i anticipar quins pacients probablement evolucionaran cap a un pronòstic clínicament sever.

Anàlisis més ràpides i barates

Els investigadors de la UIB han començat un estudi amb dos-cents pacients, que ja formen part d’un altre estudi liderat per la doctora Mercedes García Gasalla, investigadora de l’IDISBA i professora associada del Departament de Medicina de la UIB. Les mostres recollides seran analitzades mitjançant dues tècniques d’espectrometria de masses, MALDI-TOF i LC-HMRS, per intentar descobrir-hi biomarcadors o patrons biomoleculars que permetin classificar les mostres en diferents grups i fer-ne prediccions.

Aquestes tècniques permeten obtenir els resultats de les anàlisis en poc temps (30 minuts, en el cas de MALDI-TOF i una hora, en el cas de LC-HMRS). A més, les anàlisis resulten més barates, atès que no necessiten cap equip comercial.  

Si l’estudi tingués l’èxit esperat, la metodologia desenvolupada es podria transferir amb rapidesa a l’Hospital Universitari Son Espases i a l’Hospital Son Llàtzer, atès que només caldria configurar els equips d’anàlisi per espectrometria de masses MALDI-TOF que ja tenen.

L’equip

L’equip d’investigadors de la UIB que participa en aquest projecte l’integren el doctor Sebastià Albertí, catedràtic de Microbiologia, investigador del grup de recerca en Resistència Antibiòtica i Patogènia de les Infeccions Bacterianes i director dels Serveis Cientificotècnics (SCT) de la UIB; el doctor Antonio Domènech-Sánchez, professor contractat doctor i membre del mateix grup; el doctor Gabriel Martorell, cap de la secció d’Anàlisi i Tecnologies Químiques dels SCT de la UIB; i la doctora Rosa Gomila, tècnica dels SCT de la UIB.

Aquest projecte és un dels set que han estat finançats per l’Institut d’Investigació Sanitària de les Illes Balears (IDISBA) en el marc de la Convocatòria d’Expressions d’Interès per al Finançament de Projectes COVID-19.

Data de l'esdeveniment: 19/05/2020

Data de publicació: Tue May 19 08:45:00 CEST 2020

Amb la col·laboració de:

 Gobierno de España. Ministerio de Ciencia e Innovación. FECYT Innovación