Új biomarkerek és mesterséges intelligencia-alapú elemzések segíthetik a poszt-COVID szindróma felismerését

Az Országos Korányi Pulmonológiai Intézet kutatói több száz beteg mintáin végzett vizsgálatokkal olyan véralapú és képalkotó biomarkereket azonosítottak, amelyek hozzájárulhatnak a poszt-COVID szindróma korábbi felismeréséhez, pontosabb diagnózisához és a személyre szabott ellátás megalapozásához.

A SARS-CoV-2 fertőzésen átesett betegek jelentős részénél - becslések szerint akár az érintettek 70–80%-ánál - alakulhat ki poszt-COVID szindróma, amely tartós tünetekkel és az életminőség jelentős romlásával járhat, még enyhe lefolyású fertőzés után is. A tünetek kialakulásának pontos mechanizmusa jelenleg csak részben ismert, a korai diagnózist és a célzott kezelést segítő biomarkerek hiánya pedig komoly kihívást jelent az egészségügyi ellátásban.

Az Országos Korányi Pulmonológiai Intézet (OKPI) vezetésével megvalósult kutatási projekt célja olyan diagnosztikai és terápiás biomarkerek azonosítása volt, amelyek hozzájárulhatnak a poszt-COVID szindróma kialakulási mechanizmusainak jobb megértéséhez, a tünetek korai felismeréséhez, valamint a személyre szabott kezelési és utánkövetési algoritmusok kidolgozásához.

A projekt során több mint 750 beteg klinikai adatait és biológiai mintáit dolgozták fel korszerű, biotechnológiai vizsgálati módszerekkel. A kutatás kiterjedt a betegek COVID-19 fertőzés előtti állapotára, az akut fertőzés jellemzőire, az oltottsági státuszra, valamint a poszt-COVID szindrómára jellemző tünetek részletes feltérképezésére. A vizsgált panaszok között neuropszichiátriai, légúti, keringési és szisztémás tünetek is szerepeltek, pszichológiai kérdőíves felméréssel kiegészítve.

A véralapú biomarker-vizsgálatok során összesen 1741 különböző fehérjét azonosítottak, amelyek közül több ígéretesnek mutatkozik a poszt- COVID szindróma elkülönítésében és a betegség lefolyásának jellemzésében.

A projekt másik fontos pillérét a radiomikai elemzések jelentették, amelyek célja a poszt-COVID-hoz társuló tüdőelváltozások időben történő felismerése és osztályozása volt. A kutatás során több száz, COVID-19 előtti, akut fertőzéses és poszt-COVID szindrómás beteg mellkasröntgen-felvételeit elemezték gépi tanulási módszerekkel. Az alkalmazott algoritmusokkal a betegcsoportok elkülönítése közel

70%-os pontossággal vált lehetővé.

A kutatás eredményei hosszabb távon hozzájárulhatnak a poszt-COVID szindróma korábbi felismeréséhez, pontosabb diagnózisához és személyre szabottabb ellátásához, valamint új terápiás irányok megalapozásához.

A projekt a Kulturális és Innovációs Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával valósult meg.

Figyelmébe ajánljuk

Vérből is kimutatható: folyamatos gyulladást okoz a poszt-Covid

Kövesse az Egészségkalauz cikkeit a Google Hírek-ben, a Facebook-on, az Instagramon vagy a X-en,Tiktok-on is!