La carga viral en COVID-19 podría correlacionarse con la infectividad, el fenotipo de la enfermedad, la morbilidad y la mortalidad. Hasta la fecha, ningún estudio ha evaluado la asociación entre la carga viral y la mortalidad en una gran cohorte de pacientes.
Si bien no se puede saber una dosis letal cincuenta, para el virus, algunos autores, investigadores proponen que existen algunas personas que eliminan mayor cantidad de virus. Sera esto la cantidad de receptores ACE2, alguna característica génica especial de los mismos, será una característica intrínseca del virus y su spike, o la cantidad de permanencia en un lugar o de estornudos o tos de los pacientes.
Por ello es importante el aislamiento, el distanciamiento, la aireación, el filtrado y la renovación del aire, la disminución de las personas en una reunión, y el uso de mascarilla facial.
La carga viral en COVID-19 podría correlacionarse con la infectividad, el fenotipo de la enfermedad, la morbilidad y la mortalidad. Hasta la fecha, ningún estudio ha evaluado la asociación entre la carga viral y la mortalidad en una gran cohorte de pacientes.
Elizabeth Pujadas y colaboradores publicaron un trabajo en el Lancet que puede ser uno de los primeros en informar sobre la carga viral del SARS-CoV-2 en el diagnóstico como un predictor independiente de la mortalidad en una gran cohorte hospitalizada (n-1145).
Valoraron prospectivamente muestras de hisopo nasofaríngeo para SARS-CoV-2 mediante RT-PCR en tiempo real (Roche cobas 6800; Roche, Basilea, Suiza). Las muestras positivas fueron evaluadas mediante una prueba cuantitativa de RT-PCR desarrollada por laboratorio aprobada para uso clínico y las cargas virales se calcularon con curvas estándar (método completo proporcionado en el grafico del trabajo. Las cargas virales de los pacientes sintomáticos hospitalizados que dieron positivo para el SARS-CoV-2 se midieron en muestras recogidas entre el 13 de marzo y el 4 de mayo de 2020, que dieron positivo en ambas plataformas al momento del diagnóstico. Sólo los pacientes con datos completos de supervivencia (dados de alta o muertos en el hospital) fueron incluidos en nuestro análisis (n.o 1145). La edad media fue de 64 a 6 años (SD 17-5), con 651 (56-9%) pacientes varones, y una distribución racial autoinformada de 357 (31-2%) Pacientes afroamericanos, 335 (29 x 3%) pacientes blancos, 42 (3-7%) Pacientes asiáticos, 375 (32-8%) pacientes de otra raza, y 36 (3-1%) pacientes de raza desconocida. El registro medio general10 carga viral fue de 5 x 6 copias por ml (SD 3-0), y registro medio10 la carga viral fue de 6 x 2 copias por ml (IQR 3-0–8-0). Registro medio10 la carga viral difería significativamente entre los pacientes que estaban vivos (n-807; registro medio10 carga viral de 5 x 2 copias por ml [SD 3]) frente a las que habían muerto (n-338; 6 x 4 copias por ml [2-7]) al final del período de estudio. Un modelo de riesgos proporcionales de Cox que se ajusta para la edad, el sexo, el asma, la fibrilación auricular, la enfermedad de las arterias coronarias, la enfermedad renal crónica, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la diabetes, la insuficiencia cardíaca, la hipertensión, el accidente cerebrovascular y la raza produjo una asociación independiente significativa entre la carga viral y la mortalidad (relación de peligro 1-0014; , con un aumento del 7% en el peligro de cada bit transformado por ml. Un análisis de supervivencia univariado reveló una diferencia significativa en la probabilidad de supervivencia entre aquellos con alta carga viral (definido como mayor que el registro medio general10 carga viral de 5 x 6 copias por ml) y aquellas con baja carga viral (p-0-0003;, con un seguimiento medio de 13 días (SD 11) y un seguimiento máximo de 67 días.
La estratificación temprana del riesgo en COVID-19 sigue siendo un desafío. Aquí, mostramos una relación independiente entre alta carga viral y mortalidad. Transformar las pruebas cualitativas en una medición cuantitativa de la carga viral ayudará a los médicos a estratificar el riesgo de los pacientes y elegir entre las terapias y ensayos disponibles. La carga viral también puede afectar las medidas de aislamiento sobre la base de la infectividad. El trabajo futuro abordará la dinámica de carga viral SARS-CoV-2 y la relación cuantitativa con anticuerpos neutralizantes, citoquinas, condiciones preexistentes y tratamientos recibidos, entre otras covariables, a medida que desarrollamos algoritmos integradores para la predicción de riesgos.
La duración del SARS-CoV-2 es significativamente más larga en las muestras de heces que en las muestras respiratorias y séricas, destacando la necesidad de fortalecer el manejo de las muestras de heces en la prevención y control de la epidemia, y el virus persiste más tiempo con mayor carga y picos más tiempo en el tejido respiratorio de los pacientes con enfermedad grave.
Esto es una determinación que además de hacer diagnóstico por PCR, deberíamos determinar la carga viral, para inferir la gravedad de la enfermedad.
Bibliografía consultada:
Zheng S Fan J. Yu F et al. Viral load dynamics and disease severity in patients infected with SARS-CoV-2 in Zhejiang province, China, January–March 2020: retrospective cohort study.BMJ. 2020; 369m1443.
Pujadas E Ibeh N Hernandez MM et al. Comparison of SARS-CoV-2 detection from nasopharyngeal swab samples by the Roche cobas 6800 SARS-CoV-2 test and a laboratory-developed real-time RT-PCR test. J Med Virol. 2020;
Elisabet Pujadas Fayzan Chaudhry Russell McBride Felix Richter Shan Zhao Ania Wajnberg et al. SARS-CoV-2 viral load predicts COVID-19 mortality August 06, 2020DOI:https://doi.org/10.1016/S2213-2600(20)30354-4PlumX Metrics
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