Ítem
Acceso Abierto
Factores Genéticos y no genéticos asociados a la severidad clínica de la infección por SARS-CoV-2 y COVID-19 prolongado en una muestra de la población colombiana
Título de la revista
Autores
Angulo Aguado, Mariana
Carrillo Martínez, Juan Camilo
Archivos
Fecha
2023-06-20
Directores
Fonseca Mendoza, Dora Janeth
Ortega Relcalde, Oscar Javier
Ospina, María Cristina
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Introducción: Existe una heterogenea respuesta a la infección por SARS-CoV-2 dada por variabilidad interindividual mediada por factores clínicos, virales y genéticos del huésped. Pocos estudios a nivel latinoamericano han explorado la implicación de variantes genéticas en la variabilidad fenotípica de la evolución y desenlaces de esta enfermedad. El principal objetivo del estudio fue evaluar la asociación de factores clínicos y genéticos con la severidad de COVID-19 y la presencia de COVID-19 prolongado. Metodología: Utilizando un diseño metodológico tipo casos y controles (n = 112; 1:1). Se recolectaron variables clínicas, sociodemográficas, y genéticas a través de encuestas, la historia clínica y secuenciación de siguiente generación (NGS). Se determinó la asociación de las variables clínicas y de 81 polimorfismos de nucleótido simple (SNP) con severidad de COVID-19 y presencia de COVID-19 prolongado. Las variables significativas se usaron para construir un modelo predictivo de severidad de COVID-19 y COVID-19 prolongado. Resultados y discusión: En concordancia con reportes previos, variables clínicas como sexo masculino, obesidad, diabetes mellitus, tos, disnea, entre otras, exhibieron asociación estadísticamente significativa con la severidad a COVID-19. Varios SNP presentaron asociación significativa con severidad, tales como rs11385942 (p<0.01; OR=10.88; 95% CI=1.36-86.51), rs10490770 (p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89), rs35081325 (p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89) y rs73064425 (p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89). Múltiples síntomas respiratorios y sistémicos presentes durante la infección tuvieron asociación con la presencia de COVID-19 prolongado, al igual que algunos SNP como rs8178521 del gen IL10RB (p<0.01; OR=2.51; 95% CI=1.27-4.94). Se ilustró que los modelos mixtos que integran variables clínicas y genéticas tienen el mejor poder predictivo.
Abstract
Introduction: There is a heterogeneous response to SARS-CoV-2 infection given by interindividual variability mediated by clinical, viral and genetic factors of the host. Few studies at the Latin American level have explored the involvement of genetic variants in the phenotypic variability of the evolution and outcomes of this disease. The main objective of the study was to evaluate the association of clinical and genetic factors with the severity of COVID-19 and the presence of prolonged COVID-19. Methodology: Using a case-control methodological design (n = 112; 1:1). Clinical, sociodemographic, and genetic variables were collected through surveys, clinical history, and next-generation sequencing (NGS). The association of clinical variables and 81 single nucleotide polymorphisms (SNPs) with severity of COVID-19 and presence of prolonged COVID-19 was determined. Significant variables were used to build a predictive model of COVID-19 severity and prolonged COVID-19. Results and discussion: In accordance with previous reports, clinical variables such as male sex, obesity, diabetes mellitus, cough, dyspnea, among others, exhibited a statistically significant association with the severity of COVID-19. Several SNPs presented a significant association with severity, such as rs11385942 (p<0.01; OR=10.88; 95% CI=1.36-86.51), rs10490770 (p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89), rs35081325 ( p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89) and rs73064425 (p<0.01; OR=9.699; 95% CI=1.20-77.89). Multiple respiratory and systemic symptoms present during the infection were associated with the presence of prolonged COVID-19, as were some SNPs such as IL10RB gene rs8178521 (p<0.01; OR=2.51; 95% CI=1.27-4.94). It was illustrated that mixed models that integrate clinical and genetic variables have the best predictive power.
Palabras clave
COVID-19 , SARS-CoV-2 , Medicina de precisión , Factores genéticos , Factores clínicos , Modelo predictivo , Severidad COVID-19 , COVID-19 prolongado
Keywords
Genetics , COVID-19 , SARS-CoV-2 , Precision medicine , Genetic Factors , Clinical factors , Predictive model , COVID-19 severity , Prolonged COVID-19
