Key factors of the deranged antiviral response in elderly patients with COVID-19 : a machine-learning analysis

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La edad es un conocido factor de riesgo para desarrollar infecciones respiratorias virales graves, incluida la COVID-19 grave. Este estudio tuvo como objetivo identificar las alteraciones biológicas relacionadas con la enfermedad grave en pacientes de edad avanzada con COVID-19. Para ello, empleamos una cohorte de derivación con 450 pacientes infectados por SARS-CoV-2 y no vacunados ingresados en plantas hospitalarias, y una cohorte de validación con 244 pacientes infectados por SARS-CoV-2 y no vacunados ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) hospitalaria. Se midieron veintiún biomarcadores en muestras de plasma de los pacientes al ingreso, incluyendo ARN de SARS-CoV-2, anticuerpos IgG y biomarcadores proteicos. Las cohortes de pacientes se dividieron en dos grupos según la edad: adultos (≤ 70 años) y pacientes de edad avanzada (> 70 años). En la cohorte de derivación, la tasa de mortalidad a 90 días observada en el grupo de adultos fue del 6,0%, mientras que en el grupo de edad avanzada aumentó al 31,6%; se observó la misma tendencia en la cohorte de validación, con tasas de mortalidad a 90 días del 11,2% frente al 40,3% para los grupos de adultos y de edad avanzada, respectivamente. Se utilizó el marco de aprendizaje automático XGBoost-SHAP, alimentado con la información de los biomarcadores plasmáticos, para perfilar una respuesta del huésped relacionada con la edad frente a la infección por SARS-CoV-2. Según el gráfico SHAP, los pacientes de edad avanzada presentaron un marcado perfil de respuesta trombo-inflamatoria (niveles plasmáticos significativamente elevados de: lipocalina-2, endotelina-1, dímero D) combinado con respuestas antivirales adaptativas y citotóxicas deficientes. El rendimiento del modelo evaluado con la cohorte de validación confirmó la solidez y generalización del modelo desarrollado (AUC = 0,710). En conclusión, el enfoque de aprendizaje automático que desarrollamos nos permitió identificar la presencia de una respuesta del huésped alterada en pacientes de edad avanzada con COVID-19, relacionada con un control viral deficiente y una mayor mortalidad. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]

Doctoral program

Description

Publisher Copyright: © The Author(s) 2026.

Citation

CIBERES-U. C. I.-COVID group 2026, 'Key factors of the deranged antiviral response in elderly patients with COVID-19 : a machine-learning analysis', GeroScience. https://doi.org/10.1007/s11357-026-02212-z