La sepsis es una de las mayores causantes de muerte en todo el mundo, causando casi una de cada cinco muertes en todo el mundo. Resulta difícil detectar cuándo un o una paciente tiene sepsis, ya que puede llevar unas 24 o 48 horas para que los y las profesionales de la medicina puedan estar seguras de que un o una paciente tiene sepsis, y cada hora de retraso en su tratamiento aumenta un 7.6% el riesgo de muerte.
Ahora, un grupo de científicos y científicas del Hancock Lab y del departamento de microbiología e inmunología de la University of British Columbia ha publicado en la revista eBioMedicine los resultados de una investigación pionera que detecta de manera rápida y eficaz la sepsis gracias al machine learning. Es el estudio más grande sobre genómica clínica realizado en pacientes de urgencias realizado hasta ahora.
En el estudio, la secuenciación de la sangre de los y las pacientes reveló los niveles de expresión de los genes, lo cual determina qué proteínas son producidas en el estatus inmune de los y las pacientes con sepsis, lo cual puede predecir si un o una paciente tendrá sepsis severa. Los resultados mostraron que la sepsis severa se puede detectar cuando una persona llega a un centro médico. Estos resultados pueden ser utilizados en tests que los y las profesionales médicas podrán usar en sus centros para poder detectar de forma más rápida los y las pacientes que tengan sepsis.
PhD de la Universidad de Wisconsin-Madison