Snopkowska Lesniak, Sara WeronikaMaschio, DiegoNeria Serrano, FernandoNeria, FernandoRey-Delgado, BeatrizMoreno Cuerda, VictorMoreno Cuerda, Víctor JuliánHenriquez-Camacho, Cesar2025-11-112025-11-112025-06Snopkowska Lesniak, S W, Maschio, D, Neria, F, Rey-Delgado, B, Moreno Cuerda, V & Henriquez-Camacho, C 2025, 'Novel Biomarkers for SARS-CoV-2 Infection : A Systematic Review and Meta-Analysis', Journal of Personalized Medicine, vol. 15, no. 6, 225. https://doi.org/10.3390/jpm150602252075-4426PubMedCentral: PMC12194655unpaywall: 10.3390/jpm15060225https://hdl.handle.net/10641/6324Publisher Copyright: © 2025 by the authors.Antecedentes: la COVID-19, causada por el SARS-CoV-2, ha planteado un desafío significativo para los sistemas de salud a nivel mundial, lo que ha hecho necesario disponer de biomarcadores fiables para predecir la gravedad de la enfermedad y la mortalidad. Esta revisión sistemática y metaanálisis evaluó el valor pronóstico de nuevos biomarcadores en pacientes con COVID-19. El objetivo de este estudio fue identificar y priorizar los biomarcadores novedosos con mayor relevancia pronóstica asociados con los resultados de la COVID-19. Métodos: realizamos una revisión sistemática y un metaanálisis de la evidencia disponible. Se llevó a cabo una búsqueda sistemática en PubMed y Web of Science para identificar estudios sobre los biomarcadores de la COVID-19. Se incluyeron estudios observacionales que compararon resultados desfavorables (enfermedad grave/mortalidad) y favorables. Para las medidas continuas se calcularon las diferencias de medias estandarizadas (DME) con intervalos de confianza (IC) del 95%. Se emplearon análisis de sensibilidad, especificidad, razón de momios diagnóstica (DOR) combinadas, así como curvas ROC resumen (SROC) para los biomarcadores. El riesgo de sesgo se evaluó mediante la escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: de los 2907 estudios cribados, se incluyeron 38 (21 en el metaanálisis). La MR-proADM mostró una mayor capacidad de predicción de resultados desfavorables (DME = 1,40; IC del 95%: 1,11-1,69; AUC 0,74-0,96; sensibilidad, 85%; especificidad, 71%). El índice neutrófilo-linfocito (NLR) mostró una alta correlación con la gravedad de la enfermedad (DME = 1,07; IC del 95%: 0,79-1,35; AUC 0,73-0,98; sensibilidad, 86%; especificidad, 78%). El aumento de los niveles de KL-6 se asoció con lesión pulmonar (DME = 1,22; IC del 95%: 0,24-2,19; AUC 0,85-0,95). Otros biomarcadores (suPAR, miR-155, Galectina-3) mostraron resultados prometedores, pero no contaban con datos suficientes para un análisis combinado. Se observó heterogeneidad entre los estudios incluidos en cuanto a la precisión diagnóstica. Estos hallazgos indican que niveles elevados de MR-proADM, NLR y KL-6 se asocian significativamente con la precisión pronóstica de la COVID-19 para orientar el manejo de los pacientes. Conclusiones: los niveles de MR-proADM, NLR y KL-6 demostraron un fuerte valor pronóstico para la gravedad y la mortalidad de la COVID-19. Estos biomarcadores pueden mejorar la toma de decisiones clínicas. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]Background: COVID-19, caused by SARS-CoV-2, has posed significant challenge to global healthcare systems, necessitating reliable biomarkers to predict disease severity and mortality. This systematic review and meta-analysis evaluated the prognostic value of novel biomarkers in COVID-19 patients. The aim of this study was to identify and prioritize the most prognostically relevant novel biomarkers associated with COVID-19 outcomes. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of the available evidence. A systematic search of PubMed and Web of Science was performed to identify studies on the COVID-19 biomarkers. Observational studies that compared poor (severe disease/mortality) and good outcomes were included. For continuous measures, standard mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Pooled sensitivity, specificity, diagnostic odds ratio (DOR), and summary receiver operating characteristic (SROC) curve analyses for the biomarkers were used. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa scale. Results: Of the 2907 screened studies, 38 were included (21 in the meta-analysis). MR-proADM showed higher levels of prediction for poor outcomes (SMD = 1.40, 95% CI: 1.11–1.69; AUC 0.74–0.96; sensitivity, 85%; specificity, 71%). The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) showed a high correlation with disease severity (SMD = 1.07, 95% CI: 0.79–1.35; AUC 0.73–0.98; sensitivity, 86%; specificity, 78%). Increased KL-6 levels were associated with lung injury (SMD = 1.22, 95% CI: 0.24–2.19; AUC 0.85–0.95). Other biomarkers (suPAR, miR-155, Galectin-3) showed promise but lacked sufficient data for pooled analysis. Heterogeneity was observed among the included studies in terms of diagnostic accuracy. These findings indicate that elevated levels of MR-proADM, NLR, and KL-6 are significantly associated with COVID-19 prognostic accuracy to guide patient management. Conclusions: MR-proADM, NLR, and KL-6 levels demonstrated strong prognostic value for COVID-19 severity and mortality. These biomarkers can enhance clinical decision-making.1720969enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/COVID-19KL-6MR-proADMSARS-CoV-2biomarkersMedicine (miscellaneous)Journal ArticleReviewYesyesreview articleopen access10.3390/jpm15060225https://www.scopus.com/pages/publications/105008873895https://www.scopus.com/pages/publications/105008873895#tab=citedBy