Strumenti di machine learning hanno selezionato tre biomarcatori – lattico deidrogenasi, linfociti e livelli di proteina C reattiva ad alta sensibilità – in grado di prevedere la mortalità dei pazienti COVID-19 da campioni di sangue. La ricerca è stata condotta su 485 individui infetti nella città di Wuhan, in Cina, ed è stata pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence. Questi strumenti hanno predetto la mortalità dei singoli pazienti con più di dieci giorni di anticipo rispetto ai loro outcome con un’accuratezza superiore al 90%.
Coronavirus: identificare marcatori robusti e significativi del rischio di mortalità
La valutazione clinica rapida, accurata e precoce della gravità COVID-19 dei pazienti è vitale. Tuttavia, non esiste attualmente alcun biomarcatore predittivo disponibile per distinguere i pazienti che richiedono cure mediche immediate e per stimare il loro tasso di mortalità associato.
Ye Yuan, colleghi di Li Yan hanno analizzato campioni di sangue di 485 pazienti di Wuhan, in Cina, per identificare marcatori robusti e significativi del rischio di mortalità. I campioni raccolti tra il 10 gennaio e il 18 febbraio 2020 da pazienti dell’ospedale di Tongji sono stati utilizzati per lo sviluppo di modelli. Dei 375 casi inclusi nell’analisi, 201 sono guariti da COVID-19 e sono stati dimessi dall’ospedale, mentre i restanti 174 pazienti sono deceduti.
Gli autori hanno progettato un approccio di modellazione matematica basato su algoritmi di apprendimento automatico ideati per identificare i biomarcatori più predittivi della mortalità dei pazienti. Il problema è stato formulato come compito di classificazione, in cui gli input includevano informazioni di base, sintomi, campioni di sangue e risultati di test di laboratorio. Tra questi vi erano gli esami di funzionalità epatica, funzionalità renale, funzione di coagulazione, elettroliti e fattori infiammatori, prelevati da pazienti generali, gravi e critici.
Coronavirus: lattico deidrogenasi, linfociti e proteina C ad alta sensibilità prevedono la mortalità
Il modello ha selezionato i livelli di lattico deidrogenasi, linfociti e proteina C ad alta sensibilità come i biomarcatori più importanti che distinguono i pazienti a rischio imminente. Questa constatazione è in linea con le attuali conoscenze mediche del fatto che alti livelli di lattico deidrogenasi da soli sono associati alla rottura tissutale che si verifica in varie malattie, tra cui la polmonite. La maggior parte dei pazienti ha fornito più campioni di sangue durante la permanenza in ospedale. Tuttavia, questo modello ha utilizzato solo i dati del campione finale dei pazienti. Nondimeno, il modello può essere applicato a tutti gli altri campioni di sangue e si può stimare il potenziale predittivo dei biomarcatori.
Gli autori concludono che il loro modello fornisce test clinici semplici, interpretabili e intuitivi per quantificare con precisione e rapidità il rischio di morte. Suggeriscono anche che i linfociti possono servire come potenziale bersaglio terapeutico, supportato da studi clinici.
