Diseño del estudio: Navegación guiada por inteligencia artificial de la enfermedad pulmonar por COVID-19. (De arriba a abajo) Paso 0: se extrajeron más de 45 000 bases de datos de expresión génica de humanos, ratones y ratas utilizando herramientas de aprendizaje automático llamadas Boolean Equivalent Correlated Clusters (BECC133) para identificar la respuesta invariable del huésped a las pandemias virales (ViP). En ausencia de una cantidad suficientemente grande de conjuntos de datos de COVID-19 al comienzo de la pandemia de COVID-19, estas firmas ViP se entrenaron en solo dos conjuntos de datos de las pandemias del pasado (Influenza y gripe aviar; GSE47963, n = 438; GSE113211, n = 118) y se usó sin más capacitación para analizar prospectivamente las muestras de la pandemia actual (es decir, COVID-19; n = 727 muestras de diversos conjuntos de datos). Un subconjunto de 20 genes clasifica la gravedad de la enfermedad denominada firma de ViP grave (sViP). Las firmas ViP parecían capturar la respuesta «invariable» del huésped, es decir, la naturaleza fundamental compartida de la respuesta inmunitaria del huésped inducida por todas las pandemias virales, incluida la COVID-19. Paso 1: se analizó el conjunto de firmas ViP/sViP y una firma génica específica de CoV-lung13 en diversos conjuntos de datos transcriptómicos que representan una plétora de enfermedades pulmonares; estos esfuerzos identificaron que la enfermedad pulmonar por COVID-19 es la más cercana a la fibrosis pulmonar idiopática (FPI); ambas condiciones indujeron una matriz común de firmas genéticas. Paso 2: Las firmas pronósticas derivadas de PBMC y de sangre completa clínicamente útiles previamente validadas en IPF27 mostraron eficacia cruzada en COVID-19, y viceversa. Paso 3: Las firmas genéticas de los cambios citopáticos alveolares de tipo II (AT2) que se sabe que alimentan la FPI se analizaron en el pulmón de COVID-19, y las características compartidas predichas se validaron en pulmones humanos y de hámster y en modelos derivados de organoides pulmonares. Paso 4: Se analizó la red de interacción proteína-proteína (PPI) construida con sViP y las firmas relacionadas con la citopatía AT2 para identificar el estrés ER como una característica compartida importante en la enfermedad pulmonar COVID-19 y la FPI, que posteriormente se validó en humanos y pulmones de hámster. Crédito: eBioMedicina (2022). DOI: 10.1016/j.ebiom.2022.104185
Si bien la mayoría de las personas se recuperan de la COVID-19 en una o dos semanas, hasta un tercio de los sobrevivientes experimentan síntomas persistentes o nuevos semanas y meses después de la infección inicial.
Una forma de «COVID prolongado» es la enfermedad pulmonar intersticial (EPI), un grupo de trastornos pulmonares crónicos caracterizados por inflamación y cicatrización (fibrosis) que dificultan que los pulmones obtengan suficiente oxígeno. Actualmente se sabe poco sobre la EPI, desde el diagnóstico hasta el pronóstico y el manejo. En su forma más grave, la enfermedad es mortal sin un trasplante de pulmón.
En un nuevo estudio, publicado en la edición en línea del 20 de julio de 2022 de eBioMedicinainvestigadores de la Universidad de California en San Diego brindan los primeros conocimientos sobre las patologías celulares fundamentales que impulsan la EPI.
«Usando un enfoque de inteligencia artificial (IA), descubrimos que la fibrosis pulmonar causada por COVID-19 se parece a la fibrosis pulmonar idiopática (IPF), la forma más común y mortal de EPI», dijo la coautora principal del estudio, Pradipta Ghosh, MD, profesor en los departamentos de Medicina y Medicina Celular y Molecular de la Facultad de Medicina de UC San Diego. «En un nivel fundamental, ambas condiciones muestran patrones de expresión génica similares en los pulmones y la sangre, y procesos disfuncionales dentro de las células alveolares tipo II (AT2)».
Las células AT2 desempeñan varias funciones críticas en la función pulmonar, incluida la producción de surfactante pulmonar que evita que las células pulmonares colapsen después de la exhalación y la regeneración de las células pulmonares después de una lesión.
«Los hallazgos son esclarecedores porque se sabe que las células AT2 contienen una elegante red de control de calidad que responde al estrés, interno o externo», dijo Ghosh. «La falla en el control de calidad conduce a una disfunción orgánica más amplia y, en este caso, a una remodelación fibrótica del pulmón».
Para realizar su estudio, Ghosh colaboró con el coautor principal Debashis Sahoo, Ph.D., profesor asociado en los departamentos de Ciencias de la Computación, Ingeniería y Pediatría de UC San Diego para acceder a enfoques transdisciplinarios, como «big data» asistido por IA. análisis.
Ghosh y Sahoo dijeron que el enfoque los ayudaría a mantenerse imparciales al navegar por las incógnitas de una enfermedad emergente pospandémica. Analizaron más de 1000 conjuntos de datos transcriptómicos de pulmones humanos asociados con diversas afecciones pulmonares, buscando específicamente patrones de expresión génica, señalización de inflamación y cambios celulares. La enfermedad con la coincidencia más cercana: FPI.
Los autores pudieron inducir con éxito estos elementos reveladores en organoides de pulmón humano, en un modelo de hámster de COVID-19, y pudieron confirmar su presencia en los pulmones de personas fallecidas con COVID-19. Los elementos clave también se revirtieron en los hámsteres usando terapias anti-SARS-COV-2. Un análisis más profundo identificó el estrés del retículo endoplásmico como el desencadenante temprano compartido tanto de la enfermedad pulmonar post-COVID como de la EPI.
Ghosh dijo que el uso de modelos computacionales para identificar la expresión génica compartida y los procesos celulares entre COVID-19 e IPF sugiere la utilidad de nuestros hallazgos más allá de la pandemia actual.
«Es probable que los conocimientos, los biomarcadores, las herramientas, los mecanismos y las vías terapéuticas prometedoras identificadas aquí estimulen el desarrollo de terapias para pacientes con FPI y otras enfermedades pulmonares intersticiales fibróticas, todos los cuales tienen opciones de tratamiento limitadas o nulas».
La FPI afecta aproximadamente a 100 000 personas en los Estados Unidos, con 30 000 a 40 000 casos nuevos anualmente. La afección tiene un mal pronóstico, con una supervivencia media estimada de 2 a 5 años desde el momento del diagnóstico.
Los minipulmones humanos cultivados en placas de laboratorio son lo más cercano a lo real
Saptarshi Sinha et al, la enfermedad pulmonar por COVID-19 comparte las características citopáticas del controlador AT2 con la fibrosis pulmonar idiopática, eBioMedicina (2022). DOI: 10.1016/j.ebiom.2022.104185
Citación: La enfermedad pulmonar post-COVID comparte orígenes con otros trastornos pulmonares cicatriciales (20 de julio de 2022) consultado el 21 de julio de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022-07-post-covid-lung-disease-scarring-disorders. html
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