Revista de Farmacología Clínica y Experimental

Abstracto

Predicción de la gravedad de la progresión de la enfermedad por COVID-19 a nivel individual y poblacional: un modelo matemático

Narendra Chirmule, Ravindra Khare, Pradip Nair, Bela Desai, Vivek Nerurkar, Amitabh Gaur

El impacto de la enfermedad COVID-19 en la salud y la economía ha sido global, y la magnitud de la devastación no tiene paralelo en la historia moderna. Cualquier posible curso de acción para manejar esta compleja enfermedad requiere el análisis sistemático y eficiente de los datos que pueden delinear la patogénesis subyacente. Hemos desarrollado un modelo matemático de progresión de la enfermedad para predecir el resultado clínico, utilizando un conjunto de factores causales que se sabe que contribuyen a la patología de COVID-19, como la edad, las comorbilidades y ciertos parámetros virales e inmunológicos. La carga viral y los indicadores seleccionados de una respuesta inmunitaria disfuncional, como las citocinas IL-6 e IFNα que contribuyen a la tormenta de citocinas y la fiebre, los parámetros de inflamación, el dímero D y la ferritina, las aberraciones en el número de linfocitos, la linfopenia y los anticuerpos neutralizantes se incluyeron para el análisis. El modelo proporciona un marco para desentrañar las complejidades multifactoriales de la respuesta inmunitaria manifestada en individuos infectados con SARS-CoV-2. Además, este modelo puede ser valioso para predecir resultados clínicos a nivel individual y desarrollar estrategias para asignar recursos apropiados para mitigar casos graves a nivel poblacional.