La inteligencia artificial puede explicar por qué cada ola de COVID-19 afecta a las personas de manera diferente

Los investigadores han identificado lo que creen que son marcadores metabólicos sólidos de COVID, un descubrimiento que podría conducir a una mejor comprensión y tratamientos para las personas que sufren síntomas de la enfermedad meses después del diagnóstico.

Científicos de la Universidad de Surrey recolectaron muestras de sangre de pacientes del hospital y descubrieron que el COVID-19 cambió el metabolismo de las personas. El equipo observó que los efectos de COVID-19 cambiaron con el tiempo, y la primera ola interrumpió los metabolitos de manera diferente a la segunda.

Si bien los investigadores observaron que los metabolitos de muchos pacientes se relajaron a niveles normales una vez que se recuperaron de COVID-19, un pequeño número continuó alterado durante varios meses después de la infección.

La Dra. Holly-May Lewis, autora principal del estudio de la Universidad de Surrey, dice que «se cree que alrededor de 2 millones de personas sufren síntomas de COVID-19 un mes después de la infección, y 800 000 personas todavía experimentan síntomas un año después». Por lo tanto, está claro que este virus estará con nosotros durante algún tiempo y, por lo tanto, la comunidad científica tiene el deber de comprender mejor el COVID-19 y por qué, para algunos, los síntomas parecen durar más que el promedio».

El estudio de Surrey analizó las muestras de sangre de 164 pacientes del hospital, 123 con COVID-19 y 41 que dieron negativo en la prueba de PCR, en las dos primeras oleadas de infección. Diecinueve pacientes positivos también proporcionaron muestras de dos a siete meses después de la infección.

Usando un modelo de inteligencia artificial, el equipo de Surrey identificó seis metabolitos que pueden usarse para identificar el COVID-19 con un 91 % de precisión.

La profesora Melanie Bailey, autora correspondiente del estudio de la Universidad de Surrey, dice que «hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se demuestra que COVID-19 ahora está afectando el metabolismo de los pacientes de manera diferente a como lo hizo en la ola inicial: que creemos que se debe a variantes emergentes. Se sabe que diferentes variantes de COVID tienen varios síntomas asociados, por lo que tiene sentido que esto se relacione con cambios en la química de la sangre».

«Con esto en mente, luego implementamos inteligencia artificial para identificar biomarcadores característicos de COVID-19, independientemente de la ola de COVID. Esto puede ayudarnos a comprender mejor las limitaciones de los tratamientos que se administran y ayudar a hacer mejores».

El artículo ha sido publicado en la revista Metabolitos.