Depois de serem infectadas com SARS-CoV-2, até 10% das pessoas na Alemanha desenvolvem COVID-19. Os sintomas podem incluir fadiga persistente, dificuldade de concentração, problemas respiratórios e neurológicos e podem durar meses ou até anos. A condição de cada paciente não é a mesma, o que torna a compreensão e o tratamento particularmente difíceis.
O professor Li Yang, chefe do Departamento de “Biologia Computacional para Medicina Personalizada” e diretor do CiiM, disse: “COVID-19 é uma doença extremamente complexa com diversas manifestações”. “Como o novo coronavírus se desenvolve e até que ponto ele se desenvolve ainda é em grande parte desconhecido. Falando figurativamente, infelizmente, vemos apenas um quebra-cabeça extremamente incompleto”.
Estudando células imunológicas em pacientes com COVID-19 de longo prazo
Para compreender melhor as causas da COVID-19, a equipa de investigação liderada por Yang Li colaborou com colegas como o Professor Thomas Illig (MHH) e o Professor Jie Sun (Universidade da Virgínia, EUA) e outros colaboradores. O objetivo era identificar mecanismos biológicos que pudessem explicar a persistência dos sintomas.
A equipe se concentrou em células imunológicas coletadas de pacientes com Long COVID, usando amostras armazenadas no biobanco central do MHH. “Examinamos as células usando a chamada abordagem multiômica unicelular. Isso nos permitiu registrar o status das moléculas dentro da célula e obter insights sobre suas relações celulares”, explica o Dr. Saumya Kumar, cientista do CiiM e primeiro autor do estudo.
Além disso, os pesquisadores mediram os níveis de citocinas no plasma. Essas moléculas atuam como substâncias sinalizadoras no sistema imunológico e estão frequentemente associadas à inflamação. “A abordagem central e inovadora da nossa pesquisa é classificar os dados dos pacientes com base na gravidade original da doença COVID-19”, disse Yang Li. “Esta abordagem permite-nos capturar diferenças moleculares relevantes nas respostas imunitárias entre pacientes. Só desta forma podem ser identificadas assinaturas moleculares claras subjacentes aos sintomas crónicos da COVID-19.”
Estado chave das células imunitárias associado a sintomas de COVID-19 a longo prazo
Os pesquisadores exploraram como as células imunológicas mudam em nível molecular ao longo do tempo e se marcadores específicos estão associados a sintomas como fadiga ou dificuldade em respirar. A análise de dados em grande escala apontou para um estado molecular único de um tipo de glóbulo branco chamado monócitos CD14+, que desempenha um papel fundamental na defesa imunológica.
“Com a ajuda da análise unicelular, conseguimos ampliar essas células”, disse Saumya Kumar. “Isto mostrou que os monócitos com um estado molecular específico, ou perfil molecular, que chamamos de ‘LC-Mo’, eram particularmente prevalentes em pacientes com COVID Longo que já tinham tido doença COVID-19 leve a moderada”. “Além disso, o LC-Mo foi associado à fadiga e à gravidade dos sintomas respiratórios e a citocinas plasmáticas elevadas, bem como a níveis elevados de citocinas no corpo e a citocinas plasmáticas elevadas”.
Novas pistas sobre o mistério de longa data da COVID-19
A identificação de LC-Mo fornece novas pistas importantes para a compreensão do Long COVID. Embora os investigadores ainda não tenham determinado como este estado das células imunitárias contribui para a doença, ele abre a porta a futuras investigações focadas em factores de risco genéticos e tratamentos personalizados.
“A sua posição exacta na patogénese da COVID-19 ainda não foi determinada, mas fornece um ponto de partida emocionante para futuras pesquisas, por exemplo em factores de risco genéticos ou medicina personalizada”, disse Yang Li. “Se conseguirmos compreender melhor o contexto em que a COVID-19 se desenvolve, isso também nos ajudará a compreender melhor o desenvolvimento de possíveis consequências tardias ou a longo prazo para outras doenças infecciosas”.
A pesquisa foi financiada por uma bolsa inicial do ERC (ModVaccine), pela Rede de Pesquisa COVID-19 da Baixa Saxônia (COFONI) e pelo Centro de Métodos Causais em Inteligência Artificial e Medicina da Baixa Saxônia (CAIMed), ambos apoiados pelo Ministério da Ciência e Cultura da Baixa Saxônia (MWK) e pelo Ministério Federal de Pesquisa, Tecnologia e Espaço (BMFTR).
