Un test multi-microRNA mejora la predicción de mortalidad en pacientes COVID-19 críticos

Un estudio ha identificado una firma de 4 microRNA que mejora la predicción temprana de mortalidad en pacientes críticos de COVID-19. Los resultados de la investigación, liderada por varios grupos del área CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), con la participación de personal investigador del Instituto de Investigación Biomédica de Lleida (IRBLleida), han sido publicados en la revista Respiratory Research.

Los microRNA son moléculas de ARN no codificantes de pequeño tamaño propuestos en los últimos años como biomarcadores innovadores en diversas patologías. Estas moléculas pueden ser cuantificadas de manera mínimamente invasiva en cualquier fluido utilizando técnicas ya establecidas en los laboratorios clínicos, como la PCR cuantitativa. Una de las autoras del estudio e investigadora de CIBERES y del grupo Investigación traslacional en medicina respiratoria del IRBLleida, Marta Molinero, afirma que "este trabajo demuestra el potencial de los microRNA como biomarcadores para la predicción temprana de mortalidad en pacientes críticos con COVID-19".

Para la investigación, se contó con la colaboración de 19 UCIs distribuidas en diferentes regiones de España, las cuales forman parte del proyecto CIBERESUCICOVID(*), y se recopilaron 503 muestras de plasma de los pacientes. Después de cuantificar el perfil de microRNA circulantes que se encontraban en el plasma, los investigadores construyeron una firma compuesta por 4 microRNA que permitía categorizar a los pacientes, en un plazo de 48 horas desde su ingreso en la UCI, según su riesgo de mortalidad.

Este test multi-microRNAs desarrollado permite mejorar la predicción de mortalidad de los pacientes, en comparación con los índices de gravedad convencionales y los modelos basados en predictores clínicos. Por tanto, esta prueba tendría un significativo impacto en la atención y el tratamiento de estos pacientes, al permitir una estratificación temprana y una intervención personalizada. Marta Molinero afirma que "los resultados del estudio respaldan la aplicación de técnicas innovadoras para mejorar la predicción y el tratamiento de enfermedades graves como la COVID-19" y añade que su objetivo final es "mejorar los resultados y la supervivencia de los pacientes más graves".

Otras rutas moleculares asociadas a la COVID-19

Mediante un análisis de enriquecimiento funcional, los autores del estudio identificaron, adicionalmente, nueve rutas moleculares asociadas a la patología de la COVID-19 grave. El coordinador del estudio e investigador principal de CIBERES y de IRBLleida y director clínico territorial de Enfermedades Respiratorias Crónicas de Lleida, Ferrán Barbé, explica que "la identificación de las rutas moleculares asociadas a la COVID-19 grave nos brinda una valiosa información sobre los mecanismos subyacentes de la enfermedad. Esto podría allanar el camino para el desarrollo de nuevas terapias y enfoques de tratamiento que ayuden a combatir esta patología de manera más efectiva".

Esta investigación ha sido financiada por el Instituto de Salud Carlos III, CIBERES, la Unión Española de Entidades Aseguradoras y Reaseguradoras (UNESPA) y la Fundació La Marató de TV3.

En concreto, la Fundació La Marató de TV3 financia el proyecto 'Una aproximación a la biología de sistemas para comprender la fisiopatología COVID-19 y predecir el resultado (SISTEMA-BIO-COVID)' liderado por el investigador, David de Gonzalo, del grupo de investigación Investigación translacional en medicina respiratoria del IRBLleida. Este proyecto fue escogido entre los 36 proyectos que financió la Marató 2020 dedicada a la COVID-19. El proyecto se realiza en colaboración con el investigador, Jesús Francisco Bermejo Martín, de la Fundación Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL).

Artículo: D. Gonzalo-Calvo, D., Molinero, M., Benítez, I.D. et al. A blood microRNA classifier for the prediction of ICU mortality in COVID-19 patients: a multicenter validation study. Respir Res 24, 159 (2023). https://doi.org/10.1186/s12931-023-02462-x

(*) Sobre el Proyecto CIBERESUCICOVID

El CIBERESUCICOVID es un proyecto estratégico para una mejor comprensión y manejo clínico de la COVID-19 en pacientes críticos, liderado por Antoni Torres, del área de Enfermedades Respiratorias del CIBER (CIBERES) e investigador del Hospital Clínic de Barcelona.

A través de esta iniciativa, financiada por el Instituto de Salud Carlos III, se ha aplicado la Inteligencia Artificial para analizar cuales son los factores de riesgo y pronóstico de los pacientes infectados por COVID-19 que ingresan en las UCI españolas desde que se inició la pandemia en España en el mes de marzo de 2020.

Texto: Unidad de Cultura Científica (cultura.cientifica(ELIMINAR)@ciberisciii.es) / Comunicación y prensa IRBLleida