Revista de Farmacologia Clínica e Experimental

Abstrato

Prever a gravidade da progressão da doença em COVID-19 a nível individual e populacional: um modelo matemático

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

O impacto da doença COVID-19 na saúde e na economia tem sido global e a magnitude da devastação não tem paralelo na história moderna. Qualquer potencial curso de acção para gerir esta doença complexa requer a análise sistemática e eficiente de dados que possam delinear a patogénese subjacente. Desenvolvemos um modelo matemático de progressão da doença para prever o resultado clínico, utilizando um conjunto de fatores causais conhecidos por contribuírem para a patologia da COVID-19, como a idade, as comorbilidades e determinados parâmetros virais e imunológicos. Carga viral e indicadores selecionados de uma resposta imunitária disfuncional, como as citocinas IL-6 e IFNα que contribuem para a tempestade de citocinas e febre, parâmetros de inflamação dímero d e ferritina, aberrações no número de linfócitos, linfopenia e anticorpos neutralizantes foram incluídos para a análise. O modelo fornece uma estrutura para desvendar as complexidades multifatoriais da resposta imunitária manifestada em indivíduos infetados com SARS-CoV-2. Além disso, este modelo pode ser valioso para prever resultados clínicos a nível individual e para desenvolver estratégias para alocar recursos apropriados para mitigar casos graves a nível populacional.