PROYECTO DE INVESTIGACIÓN #TODOSCONTRALACOVID

INVESTIGADORES IP

Judith Garcia-Aymerich (IS Global)
Maria Molina (H. Bellvitge)
Ignacio Garcia (H. Germans Trias i Pujol)
Sergi Martí (H. Vall d’Hebron)
Joaquim Gea (H. del Mar)
Àlvar Agustí (H. Clínic)

CONTEXTO

Este proyecto se enmarca en el ámbito de la “Caracterización clínica-biológica-molecular de la enfermedad COVID-19, estadios, estratificación pronóstica y complicaciones” y se fundamenta en dos observaciones clave:

un porcentaje pequeño de individuos infectados por SARS-CoV-2 desarrolla una COVID-19 crítica, y todavía se desconoce qué factores identificables en su inicio pueden influir en esta mala evolución
no existe información sobre posibles secuelas de la COVID-19 en los supervivientes aunque los datos de enfermedades similares (SARS, MERS) sugieren secuelas graves y prolongadas en un número importante de pacientes.

Este proyecto combina estadística tradicional, machine learning, radiómica e inteligencia artificial, para: (1) determinar los factores clínicos, biológicos y de imagen asociados con el riesgo de insuficiència respiratoria grave o muerte por COVID-19; y (2) determinar las secuelas clínicas, biológicas, y funcionales presentes a los 6 meses en los supervivientes. Dada la cifra actual de nuevos casos diarios, se estima que tras 2-3 semanas del inicio del estudio se dispondrá de resultados preliminares sobre una serie de >5000 casos. Los resultados permitirán identificar qué pacientes tienen mayor riesgo de evolucionar a enfermedad crítica, con el fin de instaurar monitorización y tratamiento precoz.

El proyecto incluye epidemiólogos, neumólogos, radiólogos, intensivistas y bioingenieros de diversos hospitales públicos, centros de investigación y universidades españolas. Está abierto a la participación de otros hospitales; y cuenta con el apoyo logístico y económico de la Fundación Barcelona Respiratory Network (BRN).

RESUMEN

Este proyecto identificará los factores clínicos, biológicos y de imagen asociados con el riesgo de insuficiencia respiratoria grave o muerte por COVID-19 mediante la combinación de estadística tradicional, machine learning, radiómica e inteligencia artificial, a partir de los datos recogidos de manera habitual durante el ingreso por COVID-19 de aprox. 8.000 pacientes en 9 hospitales públicos españoles. Los resultados permitirán identificar en qué pacientes instaurar monitorización y tratamiento precoz, así como diagnosticar neumonía por SARS-Cov-2 mediante radiografía y ecografía torácica, técnica esta última más rápida, barata, inocua y accesible que la radiología convencional. Una muestra aleatòria de 500 pacientes será evaluada a los 6 meses tras el alta para determinar las secuelas clínicas, biológicas, funcionales y estructurales de la COVID-19. El proyecto se estructura en dos fases y diferentes paquetes de trabajo (work packages). La Fase 1 se centra en el estudio de la enfermedad aguda y los factores que permitan prever posibles complicaciones, mientras que la fase 2 se centrará en el estudio de las secuelas. Los distintos paquetes de Trabajo abordan aspectos específicos de la enfermedad en cada una de las fases, tales como la incidencia de embolia u otros eventos vasculares pulmonares o el estudio de los mecanismos pro-fibróticos implicados, entre otros.

ALGUNOS IMPACTOS ESPERADOS

Posibilidad de ofrecer tratamiento temprano y monitoreo cercano de pacientes con mayor riesgo de COVID crítico, mejorando así los resultados en salud y reduciendo la carga de los servicios de salud.
Determinar la prevalencia de secuelas pulmonares post-covid19 permitirá estimar las consecuencias de esta infección a medio-largo plazo, así como las necesidades sociosanitarias Asimismo, conocer los factores predictivos de fibrosis o alteración vascular pulmonar post-COVID19 permitirá su identificación precoz para actuar terapéuticamente antes de instaurarse los cambios irreversibles.
Valorar la efectividad del apoyo respiratorio no invasivo con CNAF (alto flujo por cánulas nasales), CPAP (presión positiva continua en la vía aérea) o VMNI (ventilación mecánica no invasiva) en el tratamiento de la Insuficiencia Respiratoria Aguda asociada a Covid-19, en tratamientos iniciados fuera de UCI.
Mejorar la planificación de los servicios hospitalarios para próximos brotes.
Ayudar a seleccionar los tratamientos que potencialmente tienen mayores posibilidades de éxito en cada paciente particular (personalización del manejo).
Los resultados pueden tener un interés adicional y sentar las bases para la predicción futura de la respuesta a nuevas terapias o vacunas.

OBJETIVOS PRINCIPALES

Fase 1

Estimar la asociación entre factores de riesgo (clínicos, biológicos y de imagen) y el desarrollo de insuficiencia respiratoria grave o muerte en 8.000 pacientes hospitalizados por infección por SARS-CoV-2 en 9 hospitales públicos españoles.
Identificar marcadores de imagen no-invasivos y de bajo coste (radiografía y ecografía torácicas), utilizando radiómica e inteligencia artificial, para evaluar el riesgo de desarrollar insuficiencia respiratoria grave o morir, en pacientes hospitalizados por infección por SARS-CoV-2.

Fase 2

Evaluar el impacto de la infección por SARS-CoV-2 en síntomas respiratorios, función y estructura pulmonar y biomarcadores en una cohorte de 500 supervivientes a los 6 meses tras el alta hospitalaria.

A los 18-24 meses del alta hospitalaria, se propone también una evaluación del impacto a largo plazo de la COVID-19 en síntomas respiratorios, función y estructura pulmonar, capacidad de ejercicio y biomarcadores (no incluida en la actual solicitud económica).

OBJETIVOS SECUNDARIOS

Fase 1

Identificar perfiles de riesgo genético aislados y en combinación con factores clínicos y metabolómicos para el desarrollo de neumonía con insuficiencia respiratoria grave, de evolución a Síndrome del Distrés Respiratorio Agudo (ARDS), y eventualmente de muerte.
Analizar la potencial asociación entre los factores de riesgo identificados en los tres ámbitos mencionados
Comparar la efectividad de diferentes tratamientos de soporte respiratorio no invasivo (CNAF, CPAP o VMNI) en prevenir (o retrasar) la muerte o necesidad de intubación orotraqueal y ventilación invasiva.
Valorar factores predictores del éxito o fracaso de cada una de las opciones terapéuticas en función de factores propios de la enfermedad (parámetros inflamatorios, tiempo de síntomas / ingreso), comorbilidades del enfermo, gravedad de la insuficiencia respiratoria, parámetros o características con que se aplican las diferentes terapias (CNAF: 50-60 l/m o menor, CPAP: ≥ 10 cm H2O o menor, tipo de instrumento, horas de cumplimiento, VMNI: modus ventilatorio, presión inspiratoria y presión espiratoria utilizadas (IPAP y EPAP, respectivamente), tipo de ventilador, horas de cumplimiento ), tratamientos concomitantes (por ejemplo benzodiacepinas y / o mórficos.), soporte respiratorio no invasivo como techo terapéutico.
Analizar la incidencia de embolia pulmonar en pacientes graves con infección por COVID-19
Analizar la incidencia de otros eventos cardiovasculares en pacientes graves con infección por COVID-19
Analizar los posibles factores predictores de embolia pulmonar en pacientes graves con infección por COVID-19
Analizar los posibles factores predictores de complicaciones cardiovasculares en pacientes graves con infección por COVID-19

Fase 2

Determinar la prevalencia y las características de las secuelas pulmonares posteriores al SARS-COV2.
Establecer la mejor estrategia de seguimiento para la identificación temprana de aquellos casos que desarrollan fibrosis pulmonar como consecuencia de esta lesión pulmonar por SARS-COV2
Analizar los mecanismos pro-fibróticos implicados en la cicatrización anómala post- SDRA inducido por el SARS-COV2 y evaluar los factores genéticos predisponentes.
Investigar los potenciales mecanismos pro-fibróticos a regular para reducir las secuelas pulmonares de SARS-COV2. Analizar si los pacientes que recibieron inhibidores del enzima convertidor de la angiotensina (ECA) o antagonistas de la angiotensina-II presentaron menor grado de daño y fibrosis pulmonar.

CENTROS PARTICIPANTES

Hospital Arnau de Vilanova, Lleida
Hospital de Bellvitge, Hospitalet
Hospital Clínic de Barcelona
Hospital Germans Trias i Pujol, Badalona
Hospital Gregorio Marañón, Madrid
Hospital d’Igualada
Hospital Josep Trueta, Girona
Hospital del Mar, Barcelona
Hospital Moisès Broggi, Sant Joan Despí
Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona
Hospital Parc Taulí, Sabadell
Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, Madrid
Hospital Universitari MútuaTerrassa
Hospital Vall d’Hebron, Barcelona
Hospital de Sant Boi
IS Global, Barcelona
Universitat Pompeu Fabra, Barcelona
Universitat Rovira i Virgili, Reus-Tarragona