Niveaux de 14 protéines dans le sang de malades critiques COVID-19 sont associés à la survie.
Un seul échantillon de sang provenant d’un patient COVID-19 gravement malade peut être analysé par un modèle d’apprentissage automatique qui utilise les données sanguines de l’échantillon. plasma protéines pour prédire la survie, des semaines avant le résultat, selon une nouvelle étude publiée cette semaine dans la revue à accès libre. PLOS Digital Health par Florian Kurth et Markus Ralser de la Charité – Universitätsmedizin Berlin, Allemagne, et leurs collègues.
Les systèmes de santé du monde entier luttent pour accueillir un grand nombre de patients COVID-19 gravement malades qui nécessitent une attention médicale particulière, surtout s’ils sont identifiés comme étant à haut risque. Les évaluations du risque établies cliniquement en médecine de soins intensifs, telles que le SOFA ou l’APACHE II, ne montrent qu’une fiabilité limitée dans la prédiction des résultats futurs de la maladie pour les COVID-19.
Centre de protéomique à l’hôpital universitaire Charité de Berlin. Crédit : Johannes Hartl, Charité
Dans cette nouvelle étude, les chercheurs ont étudié les niveaux de 321 protéines dans des échantillons de sang prélevés à 349 points dans le temps chez 50 patients COVID-19 gravement malades traités dans deux centres de soins indépendants en Allemagne et en Autriche. Une approche d’apprentissage automatique a été utilisée pour trouver des associations entre les protéines mesurées et la survie des patients.
15 des patients de la cohorte sont décédés ; le délai moyen entre l’admission et le décès était de 28 jours. Pour les patients qui ont survécu, la durée médiane d’hospitalisation était de 63 jours. Les chercheurs ont identifié 14 protéines qui, au fil du temps, ont évolué dans des directions opposées chez les patients qui survivent par rapport aux patients qui ne survivent pas en soins intensifs. L’équipe a ensuite développé un modèle d’apprentissage automatique pour prédire la survie sur la base d’une seule mesure temporelle des protéines pertinentes et a testé le modèle sur une cohorte de validation indépendante de 24 patients COVID-10 gravement malades. Le modèle a démontré un pouvoir prédictif élevé sur cette cohorte, prédisant correctement l’issue pour 18 des 19 patients qui ont survécu et 5 des 5 patients qui sont décédés (AUROC = 1,0, P = 0,000047).
Les chercheurs concluent que les tests de protéines sanguines, s’ils sont validés dans des cohortes plus importantes, peuvent être utiles à la fois pour identifier les patients présentant le risque de mortalité le plus élevé, et pour vérifier si un traitement donné modifie la trajectoire prévue d’un patient individuel.
Référence : “A proteomic survival predictor for COVID-19 patients in intensive care” par Demichev V, Tober-Lau P, Nazarenko T, Lemke O, Kaur Aulakh S, Whitwell H, et al., 18 janvier 2022, PLOS Digital Health.
DOI: 10.1371/journal.pdig.0000007
