Revelan qué mató realmente a la mayoría de los fallecidos con COVID-19

La tormenta de citoquinas es una reacción excesiva del sistema inmunitario frente a una infección en la que se liberan en la sangre demasiadas citoquinas –proteínas que se encargan de organizar la respuesta inmune–, lo que provoca una gran inflamación y puede ser letal. Muchas de las personas con COVID-19 grave presentaron esta complicación que se consideró responsable principal de su muerte. Sin embargo, un grupo de científicos ha encontrado que lo que realmente mató a los pacientes COVID fue la neumonía bacteriana secundaria no resuelta.

La infección bacteriana secundaria del pulmón (neumonía) afectó con mucha frecuencia a los pacientes con COVID-19 y, en concreto, la experimentó casi la mitad de aquellos que precisaron soporte de ventilación mecánica. Ahora, investigadores de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern han aplicado el aprendizaje automático a los datos de registros médicos y han descubierto que la neumonía bacteriana secundaria que no se resuelve suponía un factor de riesgo clave para que los pacientes con COVID-19 falleciesen, que podía incluso superar las tasas de mortalidad por la propia infección viral.

“Nuestro estudio destaca la importancia de prevenir, buscar y tratar agresivamente la neumonía bacteriana secundaria en pacientes críticos con neumonía grave, incluidos los que tienen COVID-19”, ha declarado el Dr. Benjamin Singer, profesor asociado de medicina en la Universidad Northwestern Feinberg y médico de cuidados intensivos y pulmonares de Northwestern Medicine y autor principal del estudio, cuyos resultados se han publicado en Journal of Clinical Investigation.

“La importancia de la sobreinfección bacteriana del pulmón como contribuyente a la muerte en pacientes con COVID-19 se ha subestimado”

Estos científicos han comprobado que alrededor de la mitad de los pacientes con COVID-19 desarrollan una neumonía bacteriana secundaria asociada al ventilador. “Aquellos que se curaron de su neumonía secundaria tenían más probabilidades de vivir, mientras que aquellos cuya neumonía no se resolvió tenían más probabilidades de morir”, afirma Singer. “Nuestros datos sugirieron que la mortalidad relacionada con el virus en sí es relativamente baja, pero otras cosas que suceden durante la estancia en la UCI, como la neumonía bacteriana secundaria, compensan eso”.

Inteligencia artificial para mejorar el tratamiento de enfermedades

Singer asegura que sus hallazgos también rebaten la teoría de la tormenta de citoquinas como causa de muerte en pacientes COVID. “El término 'tormenta de citocinas' se refiere a una inflamación abrumadora que provoca la insuficiencia orgánica en los pulmones, los riñones, el cerebro y otros órganos”, explica. “Si eso fuera cierto, si la tormenta de citoquinas fuera la base de la larga estancia que vemos en los pacientes con COVID-19, esperaríamos ver transiciones frecuentes a estados que se caracterizan por una falla multiorgánica. Eso no es lo que vimos”.

Los investigadores analizaron a 585 pacientes con neumonía grave e insuficiencia respiratoria ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Northwestern Memorial Hospital, 190 de los cuales tenían COVID-19. Desarrollaron un nuevo enfoque de aprendizaje automático llamado CarpeDiem, que agrupa días de pacientes de UCI con un estado clínico similar. Este novedoso enfoque, que se basa en ​​datos de registros de salud electrónicos a parir de las rondas diarias del equipo de la UCI, les permitió saber cómo afectaron al curso de la enfermedad complicaciones como la neumonía bacteriana.

Con el consentimiento de los pacientes se les inscribió en el estudio Respuesta Clínica Exitosa a la Terapia de la Neumonía (SCRIPT), un estudio observacional para identificar nuevos biomarcadores y terapias para pacientes con neumonía grave. Como parte de SCRIPT, un panel de expertos de médicos de la UCI empleó análisis de última generación de muestras de pulmón que se habían tomado como parte de la atención clínica para diagnosticar y adjudicar los resultados de eventos de neumonía secundaria.

“La aplicación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial a los datos clínicos se puede utilizar para desarrollar mejores formas de tratar enfermedades como la COVID-19 y ayudar a los médicos de la UCI a manejar a estos pacientes”, ha señalado la coautora del estudio, la Dra. Catherine Gao, instructora en medicina pulmonar y de cuidados intensivos en Feinberg y un médico de Northwestern Medicine.

“La importancia de la sobreinfección bacteriana del pulmón como contribuyente a la muerte en pacientes con COVID-19 se ha subestimado porque la mayoría de los centros no la han buscado, o solo analizan los resultados en términos de presencia o ausencia de sobreinfección bacteriana, no si el tratamiento es exitoso o no”, dijo el coautor del estudio, el Dr. Richard Wunderink, quien dirige el Centro de Biología de Sistemas de Respuesta Clínica Exitosa en la Terapia de la Neumonía en Northwestern.

El nuevo objetivo de los investigadores es usar datos moleculares de las muestras del estudio e integrarlos con enfoques de aprendizaje automático para averiguar por qué algunos pacientes se curan de la neumonía y otros no. Además, quieren aplicar la técnica a conjuntos de datos más grandes y utilizar el modelo para hacer predicciones que ayuden a mejorar la atención de los pacientes en estado crítico.