COVID-19 վիրուսով վարակման պահին վերցված արյան նմուշները կարող են կանխատեսել, թե ում համար է ավելի հավանական COVID-19-ի երկարատեւ ընթացքը, նշվել է ոչ մեծ նոր հետազոտությունում, որն իրականացվել է Կալիֆոռնիայի համալսարանի գիտնականների ղեկավարությամբ։

Հետազոտությունում, որի արդյունքները հրապարակվել են eBioMedicine ամսագրում, ուսումնասիրվել են SARS-CoV-2-ով վարակված բուժաշխատողների արյան նմուշները, որոնք համեմատվել են չվարակված բուժաշխատողների արյան նմուշների հետ։

Սովորաբար օրգանիզմում սպիտակուցների մակարդակը կայուն է, բայց հետազոտողները հայտնաբերել են մեծ տարբերություն որոշ սպիտակուցների մակարդակներում վարակվելուց հետո վեց շաբաթվա ընթացքում, ինչը վկայում է մի շարք կարեւոր կենսաբանական պրոցեսների խախտման մասին։

Օգտագործելով արհեստական բանականության ալգորիթմը՝ նրանք որոշել են «սիգնատուրը» տարբեր սպիտակուցների քանակության մեջ, որը կանխատեսում էր, թե արդյոք մարդու մեջ կպահպանվեն ախտանշանները վարակվելուց մեկ տարի հետո։

Հետազոտության համար գիտնականներն ուսումնասիրել են հաստատված ՊՇՌ կամ վարակի հակամարմիններ ունեցող 54 բուժաշխատողների արյան պլազմայի նմուշները, որոնք վերցվել են 2020թ. գարնանը, ամեն շաբաթ վեց շաբաթվա ընթացքում, եւ համեմատել դրանք այն նմուշների հետ, որոնք վերցվել են նույն ընթացքում 102 բուժաշխատողներից, որոնք վարակված չեն եղել։

Այդ սպիտակուցների վրա COVID-19-ի ազդեցությունն ուսումնասիրելու համար վեց շաբաթվա ընթացքում նրանք օգտագործել են ուղղորդված մասս-սպեկտրոմետրիա՝ ուսումնասիրության տեսակ, որը չափազանց զգայուն է արյան պլազմայի մեջ սպիտակուցների քանակի մանրագույն փոփոխությունների հանդեպ։

Հետազոտողները հայտնաբերել են 91 սպիտակուցներից 12-ի անոմալ բարձր մակարդակներ SARS-CoV-2-ով վարակվածների մեջ, ընդ որում՝ նորմից շեղման աստիճանը կախված էր ախտանշանների ծանրությունից։

Հետազոտական խումբը հայտնաբերել է, որ առաջին վարակման ժամանակ ուսումնասիրված 20 սպիտակուցների անոմալ մակարդակները կանխատեսել են, որ մեկ տարի հետո ախտանշանները կպահպանվեն։ Այդ սպիտակուցների մեծ մասը կապված է եղել  հակակոագուլյանտների (հակամակարդիչների) եւ հակաբորբոքային պրոցեսների հետ։

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը կարողացել է տարբերել բոլոր 11 բուժաշխատողներին, որոնք տեղեկացրել էին գոնե մեկ կայուն ախտանշանի մասին մեկ տարի հետո՝ այն բուժաշխատողներից, որոնք չէին տեղեկացրել կայուն ախտանշանների մասին մեկ տարի հետո։ Մեքենայական ուսուցման մեկ այլ գործիք օգտագործվել էր վրիպումների հավանականությունը գնահատելու համար եւ ենթադրել, որ այդ մեթոդի վրիպման հնարավոր մակարդակը 6 տոկոս է։