La infección bacteriana secundaria del pulmón, comúnmente conocida como neumonía, fue extremadamente frecuente en pacientes con covid-19, pues afectó casi a la mitad de aquellos que requirieron apoyo de ventilación mecánica. El aprendizaje automático (machine learning) aplicado a los historiales médicos ha revelado que esta patología ha sido clave en la mortalidad en los contagiados por el coronavirus, según han publicado científicos de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern (Illinois) en la revista Journal of Clinical Investigation.
Tal fue la incidencia de estas neumonías secundarias que su tasa de mortalidad puede superar incluso la de la covid, de acuerdo con los resultados del trabajo. "Nuestro estudio subraya la importancia de prevenir, buscar y tratar de forma agresiva la neumonía bacteriana secundaria en pacientes críticos", afirma el doctor Benjamin Singer, autor principal del estudio y catedrático Lawrence Hicks de Medicina Pulmonar en Northwestern Medicine.
"Quienes se curaron de su neumonía secundaria tenían más probabilidades de vivir, mientras que aquellos cuya neumonía no se resolvió tenían más de morir", afirma Singer, especialista en cuidados pulmonares y críticos. "Nuestros datos sugerían que la mortalidad relacionada con el virus en sí es relativamente baja, pero otras cosas que ocurren durante la estancia en la UCI, como la neumonía bacteriana secundaria, la compensan", añade.
Los investigadores también hallaron pruebas de que el enfermedad desencadenada por el coronavirus no provoca la tormenta de citoquinas, una "inflamación abrumadora que provoca un fallo orgánico en los pulmones, los riñones, el cerebro y otros órganos" que con frecuencia se piensa que causa la muerte, de acuerdo con Singer.
"Si eso fuera cierto, si la tormenta de citoquinas permaneciera latente durante la larga estancia de los pacientes con covid-19 en el hospital, esperaríamos observar con frecuencia un fallo multiorgánico. Eso no es lo que vimos", explica el médico, cuyo estudio analizó 585 personas en la Unidad de Cuidados Intensivos, de los cuales 190 estaban contagiados de coronavirus.
Tras este trabajo, los autores consideran que la contribución de la sobreinfección bacteriana del pulmón a la muerte en pacientes con covid-19 ha sido "infravalorada".
"La mayoría de los centros no la han buscado o solo se han preocupado por determinar su presencia o ausencia, no por comprobar si el tratamiento tiene éxito", detalla Richard Wunderink, coautor del estudio.
El próximo paso en su análisis consistirá en utilizar datos moleculares
de las muestras del estudio y procesarlos con métodos de aprendizaje
automático (machine learning) para entender por qué algunos pacientes se curan y otros no. Los
autores también quieren ampliar la técnica a conjuntos de información
más amplios y utilizar el modelo para realizar predicciones que puedan
mejorar la atención al enfermo.