En un hallazgo significativo, un equipo de investigadores del Institut de Recerca Germans Trias i Pujol (IGTP) en Barcelona ha descubierto que el historial médico de un individuo puede desempeñar un papel crucial en la predicción del riesgo de desarrollar Covid persistente.

La investigación se enmarca en el estudio COVICAT, en colaboración con el Institut de Salut Global de Barcelona (ISGlobal), una iniciativa respaldada por la Fundación La Caixa. Este avance ha sido anunciando a través de un comunicado oficial emitido este martes por el IGTP.

Los resultados del estudio, que han sido publicados en la revista 'BMC Medicine', se basan en una extensa base de datos que incluye información de más de 10,000 participantes pertenecientes a la cohorte GCAT (Genomes for Life). Este proyecto ha estado recopilando datos clínicos y genéticos de la población catalana durante más de quince años.

Mediante la integración de estos datos con el seguimiento a largo plazo del Covid, establecido en el estudio COVICAT desde su inicio en 2020, los investigadores han sido capaces de trazar las trayectorias de salud de los individuos, analizando la secuencia temporal de diversas enfermedades crónicas y su relación con el desarrollo del Covid persistente.

Los hallazgos indican que considerar la secuencia y la interacción de enfermedades a lo largo del tiempo resulta en predicciones más acertadas en comparación con evaluar simplemente la presencia de una enfermedad por separado.

En total, se examinaron 162 trayectorias de salud, de las cuales 38 se correlacionaron con un riesgo "significativamente mayor" de Covid persistente. Las trayectorias más comunes estaban asociadas a trastornos de salud mental, enfermedades neurológicas, afecciones respiratorias como el asma, y enfermedades metabólicas o digestivas, entre ellas la hipertensión y la obesidad.

El estudio también sugiere que algunas de estas trayectorias de enfermedades incrementan el riesgo de Covid persistente "independientemente de la gravedad de la infección inicial", indicando que no todos los casos pueden explicarse por la intensidad de la infección aguda por Covid.

Rafael de Cid, el investigador principal y director del GCAT en el IGTP, enfatizó que estos resultados subrayan que el Covid persistente no es atribuible a un único factor, sino que es el resultado de un complejo recorrido de salud previo.

Los investigadores prevén que, en el futuro, esta metodología podría beneficiarse de la implementación de herramientas de Inteligencia Artificial, que facilitarían la detección de patrones complejos en grandes bases de datos longitudinales sobre la salud e incrementarían la capacidad para predecir riesgos y identificar poblaciones vulnerables.

Este estudio ha sido posible gracias a la colaboración de la cohorte GCAT y el apoyo de la Fundación La Caixa, La Marató de TV3, los Ministerios de Sanidad, Ciencia e Innovación, así como el programa Horizonte Europa.