COVID-19 : Messung der viralen RNA zur Vorhersage, welche Patienten sterben werden
Statistisches Modell nutzt einen Blut-Biomarker für SARS-CoV-2, um infizierte Patienten zu identifizieren, die das höchste Risiko haben, an COVID-19 zu sterben
Die Menge des genetischen Materials von SARS-CoV-2 - virale RNA - im Blut ist ein zuverlässiger Indikator, um festzustellen, welche Patienten an der Krankheit sterben werden, so ein Team um den Medizinprofessor Dr. Daniel Kaufmann von der Université de Montréal.
Symbolbild
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Die Ergebnisse sind in Science Advances veröffentlicht. Kaufmann und sein Team führten die Studie am CRCHUM durch, dem Forschungszentrum des Universitätskrankenhauses der Universität Montréal (UdeM).
"In unserer Studie konnten wir feststellen, welche Biomarker die Sterblichkeit in den ersten 60 Tagen nach Auftreten der Symptome vorhersagen", so Kaufmann, der gemeinsam mit seinen CRCHUM-Kollegen Nicolas Chomont und Andrés Finzi die Studie leitete.
"Dank unserer Daten haben wir erfolgreich ein statistisches Modell entwickelt und validiert, das auf einem einzigen Biomarker im Blut basiert, der viralen RNA", so Kaufmann.
Trotz der Fortschritte bei der Behandlung von COVID-19 ist es für die Ärzte schwierig, die Patienten zu identifizieren, die am meisten gefährdet sind, an der Krankheit zu sterben, und ihnen so neue Behandlungen anzubieten. In anderen Studien wurden mehrere Biomarker identifiziert, aber die Vielzahl der Parameter ist im klinischen Umfeld nicht zu bewältigen und erschwert es den Ärzten, schnelle medizinische Entscheidungen zu treffen.
Eine Kombination aus drei Parametern
Anhand von Blutproben, die 279 Patienten während ihres Krankenhausaufenthalts wegen COVID-19 entnommen wurden und deren Schweregrad von mäßig bis kritisch reichte, maß das Team um Kaufmann die Mengen an Entzündungsproteinen und suchte nach auffälligen Parametern.
Gleichzeitig maß das Team von Chomont die Menge an viraler RNA und das Team von Finzi die Menge an Antikörpern gegen das Virus. Die Proben wurden 11 Tage nach Auftreten der Symptome entnommen, und die Patienten wurden danach mindestens 60 Tage lang beobachtet.
Ziel war es, die Hypothese zu überprüfen, dass immunologische Indikatoren mit einer erhöhten Sterblichkeit einhergehen.
"Von allen untersuchten Biomarkern zeigte sich, dass die Menge der viralen RNA im Blut direkt mit der Sterblichkeit verbunden war und die beste Vorhersagekraft hatte, nachdem unser Modell um Alter und Geschlecht des Patienten bereinigt worden war", so Elsa Brunet-Ratnasingham, Doktorandin in Kaufmanns Labor und Mitautorin der Studie.
"Wir haben sogar festgestellt, dass die Einbeziehung zusätzlicher Biomarker die Vorhersagequalität nicht verbessert hat", fügt die junge Forscherin hinzu, deren Arbeit durch ein COVID-19-Exzellenzstipendium der UdeM unterstützt wurde.
Ein leistungsstarkes Modell
Um seine Wirksamkeit zu bestätigen, testeten Kaufmann und Brunet-Ratnasingham das Modell an zwei unabhängigen Kohorten infizierter Patienten aus dem Jewish General Hospital in Montreal (rekrutiert während der ersten Welle der Pandemie) und dem CHUM (rekrutiert während der zweiten und dritten Welle).
Es machte keinen Unterschied, in welchem Krankenhaus die Patienten behandelt wurden oder in welchen Zeitraum der Pandemie sie fielen: In allen Fällen funktionierte das Vorhersagemodell. Nun wollen Kaufmann und seine Kollegen das Modell in die Praxis umsetzen.
"Es wäre interessant, das Modell zur Überwachung von Patienten zu verwenden", sagte er, "mit der folgenden Frage im Hinterkopf: Wenn man neue Behandlungen verabreicht, die sich als wirksam erwiesen haben, ist die Viruslast dann immer noch ein prädiktiver Marker für die Sterblichkeit?"
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