Identifier les marqueurs de l'infection COVID-19 à l'aide de tests sanguins

Selon une étude menée par l'University of Seville publiée dans Clinical Laboratory, des chercheurs ont présenté une étude réalisée dans le service de biochimie clinique de l'hôpital universitaire Virgen del Rocío qui identifie les valeurs de six biomarqueurs biochimiques indiquant qu'un patient peut être infecté par le SRAS-CoV-2 (COVID-19 [FEMININE). La principale nouveauté de cette étude réside dans le fait qu'elle a été réalisée à l'aide d'un test sanguin et peut fournir une détermination en 60 minutes environ. Les chercheurs ont identifié les valeurs de six biomarqueurs biochimiques qui indiquent que le patient peut être infecté par le coronavirus.

Des spécialistes du service de biochimie clinique ont évalué les analyses sanguines de routine de plus de 200 personnes effectuées aux urgences pour détecter une infection. Plus précisément, ils ont analysé la précision de chaque biomarqueur pour différencier les patients infectés par la COVID-19 et ceux qui ne le sont pas. Les chercheurs à l'origine de l'étude ont établi six critères liés à une suspicion d'infection à COVID-19 en utilisant le nombre de lymphocytes sanguins et d'éosinophiles, ainsi que les niveaux de ferritine, de lactate déshydrogénase, de protéine C-réactive et de d-dimère dans le plasma. Quatre-vingt-onze pour cent des patients infectés par COVID-19 répondaient à un ou plusieurs de ces critères de biomarqueurs. Il est ainsi possible d'exclure une infection à coronavirus avec un degré de probabilité élevé chez les patients ne répondant à aucun de ces critères.

Les chercheurs ont collaboré avec la société Blueberry Diagnostics, créant un algorithme qui utilise l'intelligence artificielle pour identifier les patients infectés par COVID-19 avec une sensibilité de 100% et une spécificité de 100%. Un deuxième algorithme a été développé qui permet de détecter les patients avec un pronostic plus grave de la maladie, permettant ainsi de prioriser leur traitement et de réduire le taux de mortalité. Les algorithmes ont depuis été transformés en arbres de décision qui doivent être libérés via une licence publique afin que tout hôpital puisse les analyser dans son propre laboratoire