COVID-19 omoară printr-un mecanism întâlnit și la șarpele cu clopoței. Care e acesta?

O enzimă cu rol în inflamaţia severă poate fi mecanismul-cheie pentru severitatea COVID-19. Descoperirea furnizează o nouă ţintă terapeutică pentru a reduce mortalitatea, arată un studiu nou, publicat săptămâna trecută în Journal of Clinical Investigation.

Cercetătorii de la Universitatea Arizona, în colaborare cu şcolile de medicină ale universităţilor Stony Brook şi Wake Forest, au analizat probe de sânge de la două grupuri de pacienţi COVID-19. Astfel, au descoperit cum prezenţa în circulaţie, în anumite concentraţii, a enzimei sPLA2-IIA poate fi cel mai important factor pentru a prezice care dintre pacienţii cu formă severă de COVID-19 vor muri, în cele din urmă, din cauza virusului.

Când enzima activată circulă însă la concentraţii înalte, are capacitatea de a distruge şi membranele organelor vitale, spune Floyd (Ski) Chilton, autor senior al lucrării şi cercetător la Universitatea Arizona.

„Graficul rezistenţei la boală faţă de toleranţa gazdei este o curbă în formă de clopot”, explică Chilton. 

Cu alte cuvinte, enzima încearcă să omoare virusul, dar de la un punct încolo este eliberată în volume aşa mari, că lucrurile se îndreaptă într-o direcţie greşită, distrugând membranele celulare ale bolnavului şi ducând astfel la insuficienţa mai multor organe şi în final la deces.

Floyd (Ski) Chilton, cercetător la Universitatea Arizona:

Alături de inhibitorii sPLA2-IIA deja testaţi clinic, „studiul susţine o nouă ţintă terapeutică pentru a reduce sau chiar preveni mortalitatea COVID-19”, spune coautorul Maurizio Del Poeta, profesor în Departamentul de microbiologie şi imunologie al Şcolii de Medicină de la Universitatea Stony Brook. 

Colaborare, în ciuda haosului

„Ideea de a identifica un factor potenţial de prognostic pentru pacienţii COVID-19 a fost a dr. Chilton”, spune Del Poeta. „El ne-a contactat prima oară toamna trecută cu ideea de a analiza lipidele şi metaboliţii din probele de sânge prelevate de la bolnavi COVID-19”.

Del Poeta şi echipa lui au colectat probe de plasmă şi au analizat fişele medicale şi date clinice importante de la 127 de pacienţi internaţi la Stony Brook între ianuarie şi iulie 2020. 

O a doua cohortă independentă a fost reprezentată de 154 de probe de la pacienţi, colectate de Stony Brook şi de Centrul Medical al Universităţii Banner din Tucson, în perioada ianuarie-noiembrie 2020.

„Este adevărat, sunt cohorte mici, dar a fost un efort eroic să le obţinem, alături de toţi parametri clinici de la fiecare pacient, în circumstanţele date”, spune Chilton. 

Spre deosebire de majoritatea studiilor bine planificate de-a lungul anilor, acesta se întâmpla în timp real pe etajele de terapie intensivă.

Floyd (Ski) Chilton, cercetător la Universitatea Arizona:

Echipa de cercetare a putut analiza mii de date despre pacienţi, folosind algoritmi de învăţare automată (sau machine learning, adică o categorie a inteligenţei artificiale axată pe construirea de sisteme care pot învăţa în funcţie de datele pe care le procesează). 

Dincolo de factorii de risc tradiţionali precum vârsta, indicele de masă corporală şi afecţiunile preexistente, echipa s-a concentrat şi pe enzimele biochimice, precum şi pe nivelurile de metaboliţi lipidici ai pacienţilor (n.a. – metaboliţii sunt produşi intermediari ai organismului, care au funcții variate, printre care se numără aceea de combustibil, rolul structural, de semnal, de inhibiție sau stimulare pentru enzime, de catalizator, de apărare și de interacțiune cu alte organisme).

„În acest studiu, am putut identifica tiparele de metaboliţi care s-au regăsit la pacienţii ucişi de boală”, spune autorul principal al studiului, Justin Snider, profesor asistent de cercetare în Departamentul de Nutriţie de la Universitatea Arizona.

Metaboliţii care au rezultat au arătat disfuncţie la nivelul energiei celulare şi înalte concentraţii din enzima sPLA2-IIA. Primul lucru era de aşteptat, al doilea nu.

Prof. Justin Snider:

Folosind aceleaşi metode de învăţare automată (machine learning), cercetătorii au dezvoltat un arbore de decizie menit să prezică mortalitatea COVID-19.

Concentraţie de 20 ori mai mare 

Majoritatea indivizilor sănătoşi au în circulaţie niveluri de enzimă sPLA2-IIA de aproximativ jumătate de nanogram per mililitru.

Potrivit studiului, COVID-19 a fost fatal la 63% dintre pacienţii cu formă severă a bolii şi niveluri ale sPLA2-IIA mai mari sau egale cu 10 nanograme per mililitru. Deci de douăzeci de ori mai mult decât media. 

„Mulţi dintre pacienţi care au murit de la COVID-19 au avut unele dintre cele mai mari niveluri ale enzimei raportate vreodată”, spune Chilton, care a studiat enzima peste 3 decenii.

O enzimă „cu dinți”, posibil implicată şi în COVID de lungă durată

Rolul enzimei sPLA2-IIA a fost subiectul cercetării vreme de jumătate de secol şi este „poate cel mai examinat membru al familiei de fosfolipaze”, explică Chilton, într-un comunicat de presă.

Charles McCall, principalul cercetător de la Wake Forest University în acest studiu, se referă la enzimă ca la un „dispozitiv de mărunţire”, pentru cât de frecvent este implicată în evenimente de inflamaţie severă, precum sepsisul bacterian, precum şi şocul cardiac sau hemoragic.

Cercetări anterioare arătaseră deja cum această enzimă distruge membranele celulare microbiene în infecţii bacteriene, dar şi că are o moştenire genetică similară cu a unei enzime-cheie găsite în veninul şerpilor. 

„Aproximativ o treime din oamenii infectaţi dezvoltă COVID de lungă durată, şi mulţi dintre ei au fost indivizi activi care acum nu mai pot merge pe jos 100 de metri. Întrebarea pe care o explorăm acum este următoarea: dacă enzima este încă relativ înalt prezentă şi activă, poate să fie responsabilă şi pentru impactul COVID de durată pe care-l vedem?”.

Abonați-vă la ȘTIRILE ZILEI pentru a fi la curent cu cele mai noi informații.

ABONEAZĂ-TE