Coronavirus: estudio predice gravedad de síntomas de cada persona con la sangre

La pandemia global por el Coronavirus Covid-19 mantiene su trayectoria en un escenario donde las protestas sociales y desconfianzas entre naciones son cada vez mayores.

Acabamos de descubrir que China se habría demorado más de una semana en entregarle a la OMS el genoma descifrado del SARS-CoV-2. Y esto habría sido un factor determinante sobre el ritmo al que la comunidad científica ha estudiado y comprendido la enfermedad.

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Coronavirus: filtran que China retrasó a la OMS una semana envío de genoma

Se filtra que autoridades Chinas retrasaron una semana el envío del genoma del SARS-CoV-2 en enero 2020. Un factor crucial en la pandemia del Coronavirus.

Pero incluso con estos reveses los investigadores no se han frenado. Y ahora surge una investigación que podría ser de gran importancia.

Ya que los resultados del proyecto ayudarían a predecir con un relativo grado de certeza qué tan graves podrían ser los síntomas de un paciente enfermo de Coronavirus Covid-19. Todo a partir de un análisis de su sangre.

27 proteínas clave

Investigadores del Instituto Francis Crick  del Reino Unido y del Hospital Universidario de Charité  en Alemania, han publicado en la revista Cell Systems los resultados de este trabajo.

Coronavirus: ¿Qué es y para qué sirve la Inmunoglobina G?

En donde relatan cómo podrían predecir el nivel de gravedad que presentaría cada paciente de Covid-19 a través de un estudio sanguíneo.

Esto luego de encontrar un total de 27 proteínas determinantes en la sangre de los humanos que se verían afectadas en caso de contagio. Generando esa reacción en cadena donde los síntomas se agudizan progresivamente.

De manera que la presencia en gran cantidad de estas proteínas en la sangre de cualquier individuo sería un indicador de mayor peligro si llegase a contraer el virus.

A partir de estos hallazgos entonces será posible diseñar una prueba que permitiría identificar a las personas que corren mayor riesgo.

Esto ayudaría a prevenir o hasta a optimizar recursos en un momento donde los sistemas de salud están siendo rebasados.

 


Source: Fayer Wayer

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