SÃO CARLOS/SP - Pesquisadores do Instituto de Química de São Carlos (IQSC), da Universidade de São Paulo, identificaram um método com potencial para prever a gravidade da infecção por covid-19 nos pacientes, a partir da análise do plasma sanguíneo. O sistema pode servir como ferramenta de triagem no atendimento dos infectados e ser utilizado a fim de evitar a evolução da doença. O estudo foi publicado na revista científica Journal of Proteome Research.
De acordo com a pesquisa, os pacientes infectados pela doença tiveram variações na concentração de seis substâncias encontradas no sangue, chamadas de metabólitos, sendo elas glicerol, acetato, 3-aminoisobutirato, formato, glucuronato e lactato. As análises revelaram que, quanto maior o desequilíbrio na quantidade dessas substâncias no início da infecção, mais graves eram os quadros de saúde que os pacientes desenvolviam.
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Foram analisadas amostras de plasma sanguíneo de 110 pacientes com sintomas gripais que aram, em 2020, pelo Hospital da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), sendo que 57 deles não estavam infectados por covid-19 e os outros 53 eram casos positivos recentes da doença.
Os pesquisadores observaram que, dos infectados, dez pacientes apresentaram complicações e chegaram a ser internados em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), com registro de duas mortes. Esse grupo com quadro de maior gravidade apresentou, no início da infecção por covid-19, variações mais acentuadas na concentração dos metabólitos citados.
Os resultados do estudo podem contribuir, conforme apontou o IQSC, para o desenvolvimento de um novo protocolo clínico que ajudaria médicos e hospitais a identificarem, já nos primeiros dias de sintomas, pacientes que possam desenvolver a forma grave da doença, permitindo que intervenham para evitar a evolução da doença.
Ainda segundo o IQSC, para validar a técnica, os pesquisadores planejam ampliar o número de amostras de plasma sanguíneo avaliadas e incluir novos grupos, como os vacinados que contraíram a covid-19, nos próximos os do estudo. Além disso, eles pretendem incluir informações sobre gênero e idade nas estatísticas.
