Redefining COVID-19 Severity and Prognosis: The Role of Clinical and Immunobiotypes.

Autor:	Torres-Ruiz J; Department of Immunology and Rheumatology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico.; Emergency Medicine Department, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Pérez-Fragoso A; Department of Immunology and Rheumatology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Maravillas-Montero JL; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Llorente L; Department of Immunology and Rheumatology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Mejía-Domínguez NR; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Páez-Franco JC; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Romero-Ramírez S; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Sosa-Hernández VA; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Cervantes-Díaz R; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Absalón-Aguilar A; Department of Immunology and Rheumatology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Nuñez-Aguirre M; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Juárez-Vega G; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Meza-Sánchez D; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Kleinberg-Bid A; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Hernández-Gilsoul T; Emergency Medicine Department, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Ponce-de-León A; Department of Infectious Diseases and Microbiology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico., Gómez-Martín D; Department of Immunology and Rheumatology, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico.; Red de Apoyo a la Investigación, Universidad Nacional Autónoma de México e Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Mexico City, Mexico.
Jazyk:	angličtina
Zdroj:	Frontiers in immunology [Front Immunol] 2021 Sep 08; Vol. 12, pp. 689966. Date of Electronic Publication: 2021 Sep 08 (Print Publication: 2021).
DOI:	10.3389/fimmu.2021.689966
Abstrakt:	Background: Most of the explanatory and prognostic models of COVID-19 lack of a comprehensive assessment of the wide COVID-19 spectrum of abnormalities. The aim of this study was to unveil novel biological features to explain COVID-19 severity and prognosis (death and disease progression). Methods: A predictive model for COVID-19 severity in 121 patients was constructed by ordinal logistic regression calculating odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (95% CI) for a set of clinical, immunological, metabolomic, and other biological traits. The accuracy and calibration of the model was tested with the area under the curve (AUC), Somer's D, and calibration plot. Hazard ratios with 95% CI for adverse outcomes were calculated with a Cox proportional-hazards model. Results: The explanatory variables for COVID-19 severity were the body mass index (BMI), hemoglobin, albumin, 3-Hydroxyisovaleric acid, CD8+ effector memory T cells, Th1 cells, low-density granulocytes, monocyte chemoattractant protein-1, plasma TRIM63, and circulating neutrophil extracellular traps. The model showed an outstanding performance with an optimism-adjusted AUC of 0.999, and Somer's D of 0.999. The predictive variables for adverse outcomes in COVID-19 were severe and critical disease diagnosis, BMI, lactate dehydrogenase, Troponin I, neutrophil/lymphocyte ratio, serum levels of IP-10, malic acid, 3, 4 di-hydroxybutanoic acid, citric acid, myoinositol, and cystine. Conclusions: Herein, we unveil novel immunological and metabolomic features associated with COVID-19 severity and prognosis. Our models encompass the interplay among innate and adaptive immunity, inflammation-induced muscle atrophy and hypoxia as the main drivers of COVID-19 severity. Competing Interests: The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest. (Copyright © 2021 Torres-Ruiz, Pérez-Fragoso, Maravillas-Montero, Llorente, Mejía-Domínguez, Páez-Franco, Romero-Ramírez, Sosa-Hernández, Cervantes-Díaz, Absalón-Aguilar, Nuñez-Aguirre, Juárez-Vega, Meza-Sánchez, Kleinberg-Bid, Hernández-Gilsoul, Ponce-de-León and Gómez-Martín.)
Databáze:	MEDLINE
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