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Científicos detectan la causa probable del covid-19 persistente


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Actualmente, la covid-19 persistente no cuenta con un tratamiento efectivo (Fuente de imagen referencial: EFE / Enrique Heer. Imagen facilitada por la Universidad de Zúrich)

El Sumario – El análisis de muestras de sangre de pacientes con covid-19 persistente, una afección debilitante de origen desconocido, ha revelado cambios en las proteínas séricas como la causa probable, un hallazgo que podrían ofrecer potenciales biomarcadores para su diagnóstico e información sobre el tratamiento.

No todos los pacientes se recuperan completamente de la covid-19; aproximadamente el 20 % de las personas diagnosticadas con esta enfermedad y alrededor del 5 % de todas las personas infectadas con SARS-CoV-2 desarrollan síntomas persistentes, que pueden prolongarse durante muchos meses.

Los síntomas pueden incluir fatiga, malestar tras un esfuerzo e incapacidad cognitiva, además de involucrar a múltiples órganos, recuerda un resumen de la revista.

Actualmente, la covid-19 persistente tampoco cuenta con un tratamiento efectivo.

En esta investigación, el equipo de la Universidad de Zúrich informa de los hallazgos de un análisis longitudinal del suero sanguíneo de 113 pacientes (a los seis meses, 40 de ellos presentaban activa la covid persistente), y comparó los resultados con controles sanos (39 personas).

Según los resultados, los pacientes con covid persistente presentaban una mayor cantidad de proteínas relacionadas con la activación del complemento, un sistema relacionado con la respuesta inflamatoria e inmunitaria.

Además, los investigadores encontraron un aumento de anticuerpos contra el citomegalovirus y el virus de Epstein-Barr; esto podría impulsar la activación del sistema del complemento, lo que puede conducir a daños en los tejidos.

Los hallazgos del estudio identifican posibles biomarcadores para la covid-19 persistente y abre la puerta a nuevas estrategias de tratamiento que justifican una investigación adicional tanto en el ámbito diagnóstico como terapéutico, resumen los autores en su artículo, para el que también utilizaron aprendizaje automático.

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Rafael Arias

Con información de EFE Servicios

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