La COVID persistente es una condici\u00f3n cl\u00ednica heterog\u00e9nea que afecta a miles de personas y puede manifestarse de formas muy diversas. Comprender por qu\u00e9 algunas personas la desarrollan y otras no sigue siendo uno de los principales retos cient\u00edficos.En este marco, un nuevo estudio liderado por el Instituto de Investigaci\u00f3n … \n <\/p>\n
La COVID persistente es una condici\u00f3n cl\u00ednica heterog\u00e9nea que afecta a miles de personas y puede manifestarse de formas muy diversas. Comprender por qu\u00e9 algunas personas la desarrollan y otras no sigue siendo uno de los principales retos cient\u00edficos.<\/p>\n
En este marco, un nuevo estudio liderado por el Instituto de Investigaci\u00f3n <\/strong>Germans\u00a0<\/strong>Trias<\/strong> i Pujol<\/strong> (IGTP) aporta una nueva perspectiva: no solo es relevante qu\u00e9 enfermedades previas presenta una persona, sino tambi\u00e9n el orden en que han aparecido y c\u00f3mo interact\u00faan entre ellas<\/strong>. Este enfoque permite identificar perfiles de riesgo de COVID persistente hasta ahora no detectados. La investigaci\u00f3n se ha realizado en el marco del\u00a0estudio COVICAT, coordinado en colaboraci\u00f3n con el\u00a0Instituto de Salud Global de Barcelona<\/strong> (ISGlobal), centro impulsado por la Fundaci\u00f3n \u00abla Caixa\u00bb.<\/p>\n El estudio, publicado en\u00a0BMC Medicine, se basa en datos de m\u00e1s de 10.000 participantes de la cohorte\u00a0GCAT (Genomes for Life),\u00a0que recopila informaci\u00f3n cl\u00ednica y gen\u00e9tica de la poblaci\u00f3n catalana desde hace m\u00e1s de 15 a\u00f1os. A partir de estos datos, vinculados con el seguimiento prospectivo de la COVID del estudio COVICAT iniciado en 2020, el equipo investigador ha reconstruido trayectorias de salud -es decir, la secuencia temporal de distintas enfermedades cr\u00f3nicas- para analizar c\u00f3mo pueden influir en el desarrollo de la COVID persistente.<\/p>\n La importancia de la secuencia de enfermedades<\/strong><\/p>\n Hasta ahora, la mayor\u00eda de estudios se hab\u00edan centrado en si una persona ten\u00eda o no una enfermedad previa. Este trabajo muestra que\u00a0la secuencia y la interacci\u00f3n entre estas condiciones a lo largo del tiempo tambi\u00e9n pueden ser determinantes para predecir el riesgo de desarrollar COVID persistente.<\/strong><\/p>\n \u00abNo basta con saber qu\u00e9 enfermedades tiene una persona. El orden en que aparecen puede influir significativamente en el riesgo, especialmente en las mujeres\u00bb, explica Nat\u00e0lia Blay<\/strong>, primera autora del estudio.<\/p>\n Los resultados muestran que tener en cuenta la secuencia y la interacci\u00f3n de las enfermedades a lo largo del tiempo permite una predicci\u00f3n m\u00e1s precisa<\/strong> que considerar \u00fanicamente la presencia de una condici\u00f3n aislada. Por ejemplo, las personas con ansiedad seguida de <\/strong>depresi\u00f3n presentan un riesgo diferente<\/strong> que aquellas con la misma combinaci\u00f3n de enfermedades en orden inverso. En total, se analizaron 162 trayectorias y 38 se asociaron con un riesgo significativamente mayor de COVID persistente. Las trayectorias m\u00e1s frecuentes implicaban trastornos de salud mental, enfermedades neurol\u00f3gicas, respiratorias (como el asma) y metab\u00f3licas o digestivas (como la hipertensi\u00f3n, la obesidad o el reflujo).<\/p>\n El an\u00e1lisis tambi\u00e9n revela que algunas de estas trayectorias de enfermedades incrementan el riesgo de COVID persistente<\/strong> independientemente de la gravedad de la infecci\u00f3n inicial. Esto indica que no todo se explica por el tipo o la intensidad de la COVID aguda. Los investigadores se\u00f1alan que, en el futuro, este enfoque podr\u00eda beneficiarse de la implantaci\u00f3n de herramientas basadas en inteligencia artificial para detectar patrones complejos en grandes bases de datos longitudinales de salud y mejorar la capacidad de predecir riesgos e identificar grupos de poblaci\u00f3n vulnerables con mayor precisi\u00f3n.<\/p>\n \u00abEste trabajo demuestra que la COVID persistente es el resultado de una trayectoria de salud previa, y no de un \u00fanico factor. Pero, sobre todo, pone de manifiesto que el estudio de trayectorias en datos longitudinales como los del GCAT tiene un valor m\u00e1s all\u00e1 de la COVID, ya que permite identificar patrones de salud poblacional que pueden ayudar a predecir otras enfermedades y orientar una salud p\u00fablica m\u00e1s preventiva y personalizada\u00bb, comenta Rafael de Cid<\/strong>, investigador principal del estudio y director del GCAT en el IGTP.<\/p>\n En cuanto al componente gen\u00e9tico, el estudio revela que no existe una correlaci\u00f3n gen\u00e9tica global fuerte<\/strong> con la COVID persistente, aunque s\u00ed algunas relaciones modestas con factores gen\u00e9ticos vinculados a enfermedades neurol\u00f3gicas y musculoesquel\u00e9ticas. Estos resultados sugieren que podr\u00eda existir una susceptibilidad compartida en determinados casos. Este trabajo refuerza la necesidad de entender la salud como un proceso din\u00e1mico y acumulativo. Incorporar la secuencia temporal de enfermedades y la informaci\u00f3n gen\u00e9tica puede mejorar la predicci\u00f3n, la atenci\u00f3n y la prevenci\u00f3n tanto de la COVID persistente como de otras condiciones cr\u00f3nicas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La COVID persistente es una condici\u00f3n cl\u00ednica heterog\u00e9nea que afecta a miles de personas y puede manifestarse de…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":221766,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[11922,4228,14908,21409,14795,2270,2378,7775,16443,29109,33143,1293,25,24,1292,165,58950,3841,13098,20911,3477,27033,789,1288,166,58952,8643,23,25580,58951],"class_list":{"0":"post-221765","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-analiza","9":"tag-ansiedad","10":"tag-aparecen","11":"tag-asma","12":"tag-condiciones","13":"tag-covid","14":"tag-depresion","15":"tag-desarrollar","16":"tag-descubre","17":"tag-determinante","18":"tag-diferencias","19":"tag-enfermedades","20":"tag-es","21":"tag-espana","22":"tag-estudio","23":"tag-health","24":"tag-igtp","25":"tag-marca","26":"tag-orden","27":"tag-persistente","28":"tag-personas","29":"tag-previas","30":"tag-puede","31":"tag-riesgo","32":"tag-salud","33":"tag-secuencia","34":"tag-ser","35":"tag-spain","36":"tag-susceptibilidad","37":"tag-trayectorias"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/115503421574119934","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/221765","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=221765"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/221765\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/221766"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=221765"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=221765"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=221765"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}