혈액 바이오마커는 코로나19 환자의 사망률을 예측할 수 있습니다

코로나19와 혈액

COVID-19 및 인간 혈액과의 연관성에 대한 초기 연구에서는 질병이 혈전을 유발하는 이유, 혈액 희석제가 합병증으로부터 보호하는 방법, 그리고 5가지 단백질 혈액 바이오마커가 어떤 환자가 중병에 걸릴지 예측하는 방법을 조사했습니다.

새로운 연구의 주 저자인 CRCHUM의 수석 과학자이자 몬트리올 대학의 의학 교수인 Dr. Daniel Kaufmann은 다음과 같이 말했습니다. 오늘의 의료 뉴스. 그는 이 연구의 목적이 사망 위험이 가장 높은 환자를 정확히 찾아낼 수 있는 간단하고 신뢰할 수 있는 혈액 표지자를 식별하는 것이라고 설명했습니다.

Kaufmann 박사는 “COVID-19의 경과는 환자마다 매우 다양합니다. “임상적 치료 관점에서 보면 위독한 질병과 사망으로 발전할 위험이 가장 높은 사람을 신속하게 식별할 수 있는 것이 중요합니다.”

“많은 다양한 혈액 측정이 심각한 질병과 관련되어 있습니다. 그러나 많은 매개변수로 작업하는 것은 실제로 비현실적이며 일부는 다른 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.”

이 연구에서 Kaufmann 박사와 그의 팀은 한 가지 혈액 바이오마커인 바이러스 RNA가 COVID-19로 사망할 위험이 가장 큰 환자를 예측하는 데 도움이 된다는 것을 발견했습니다.

SARS-CoV-2는 RNA 바이러스로, DNA가 아니라 RNA가 유전 물질임을 의미합니다. 일단 인간 세포 안에 들어가면, 바이러스는 RNA에 의해 암호화된 단백질을 만들기 위해 우리의 세포 기계와 협력합니다. 이 바이러스성 RNA(vRNA) 중 일부는 감염자의 혈액에서 감지할 수 있습니다.

바이오마커를 찾아서

그들의 연구를 위해 Dr. Kaufmann과 그의 팀은 COVID-19로 입원한 279명의 환자로부터 혈액 샘플을 수집했습니다.

질병의 중증도는 다양했습니다. 일부 환자는 산소 지원이 필요하지 않은 반면 다른 환자는 기계적 환기가 필요했습니다. 연구원들은 증상이 나타난 지 11일 후에 각 사람의 혈액 샘플을 채취했습니다.

그들은 또한 증상이 나타난 후 60일 동안 참가자를 추적했습니다. 279명의 환자 중 13명이 사망했다. 이들 중 거의 절반이 첫 증상이 나타난 후 30일에서 60일 사이에 사망했습니다. 대부분은 “중요한” 환자 그룹에 속했습니다.

연구자들은 처음에 참가자의 혈액에서 염증 단백질, vRNA 및 SARS-CoV-2 항체 수준의 세 가지 주요 바이오마커를 측정했습니다.

그들은 환자의 혈액에 있는 vRNA의 양이 사망 위험을 가장 잘 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다. 즉, 중요하지 않은 환자는 중요한 환자보다 vRNA가 적습니다. 또한 사망한 사람들은 생존한 참가자들에 비해 혈중 vRNA 수치가 높았습니다.

중요하게도, 연구자들은 다른 바이오마커가 사망률을 예측하는 데 도움이 되지 않는다고 보고했습니다.

그들의 이론을 더 조사하기 위해 저자들은 두 개의 추가 COVID-19 환자 그룹을 테스트했습니다. 하나는 몬트리올의 유대인 종합병원이고 다른 하나는 CRCHUM입니다. 다시, 그들은 그들의 예측 모델이 효과가 있다는 것을 발견했습니다.

새로운 테스트 프로토콜?

Kaufmann 박사는 연구에 사용된 면역학적 및 바이러스학적 매개변수의 측정이 현재 표준 임상 테스트의 일부가 아니라는 점에 주목했습니다.

그러나 그는 혈액에서 vRNA를 측정하는 것이 HIV와 같은 다른 감염의 경우 일상적이라고 말했습니다. 따라서 더 많은 연구 데이터가 임상 적용을 뒷받침한다면 의사는 이러한 유형의 검사를 신속하게 구현할 수 있습니다.

“혈장에서 SARS-CoV-2 vRNA의 측정이 임상 치료에 직접적인 영향을 미칠 수 있는지 여부를 결정하기 위해 중요한 연구 단계는 이 지표와 이 연구에서 측정한 다른 매개변수가 현재 사용되는 새로운 치료법에 따라 어떻게 달라지는지 확인하는 것입니다. 심각한 COVID-19 환자에게 제공됩니다.”라고 Kaufmann 박사는 설명했습니다.

“진행된 진전은 치명적인 감염의 위험을 줄였습니다. 핵심 질문은 혈액 vRNA의 모니터링을 사용하여 이러한 새로운 치료법이 환자에게 미치는 영향을 추적하는 데 사용할 수 있습니까?”

MNT 또한 캘리포니아 Long Beach Memorial Medical Center의 호흡기내과 전문의이자 내과 전문의인 Dr. Fady Youssef와도 이야기를 나눴습니다. 그는 말했다 :

“많은 경우 두 명의 환자가 나란히 있었습니다. [of] 비슷한 나이, 비슷한 민족, 비슷한 증상, 한 사람은 괜찮아져서 집에 가고, 다른 한 사람은 악화되어 집에 간다. [intensive care unit] 그리고 때로는 세상을 떠난다.”

“우리는 그 환자들 중 누가 악화되고 어떤 환자가 호전될지 어떻게 알 수 있는지 전혀 이해하지 못합니다. 따라서 퍼즐의 조각을 알아낼 수 있는 도구가 있으면 특히 우리가 사용하는 일부 치료법이 부족할 때 표적 치료법에 도움이 될 수 있습니다.”

다음 단계와 관련하여 Youssef 박사는 COVID-19 치료의 대부분이 발생하는 외래 환자 환경에서 이러한 결과를 적용하기를 원한다고 말했습니다.

“만약 우리가 더 나은 외래 환자 치료와 환자의 진행을 예방할 수 있는 더 나은 방법이 있다면 입원 환자 환경에 대한 수요를 최소화할 것입니다.”라고 그는 설명했습니다.

“내가 원하는 것이 있다면 누군가 COVID-19 진단을 받으면 심각한 COVID-19로 진행될 위험이 무엇인지 알려주는 실험실 작업을 받게 될 것입니다. 그런 다음 외래 환자에서 수행되는 몇 가지 프로토콜이 있습니다. [setting], 환자가 조기에 치료를 받고 진행을 예방하는 데 도움이 될 것입니다.”

Kaufmann 박사에 따르면 그의 팀의 다음 단계는 COVID-19에서 과도한 염증을 표적으로 삼는 데 사용되는 새로운 치료법이 바이러스에 대한 면역 반응에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 조사하는 것입니다.

“새로운 연구에서”라고 그는 말했습니다. MNT, “따라서 우리는 현재 심각한 COVID-19 환자에게 제공된 이러한 치료법이 이러한 측정치를 변경하고 질병 결과와 관련하여 예측 능력을 유지하는지 조사하고 있습니다.”