Журнал экспериментальной и экспериментальной фармакологии

Абстрактный

Прогнозирование тяжести течения заболевания COVID-19 на индивидуальном и популяционном уровне: математическая модель

Нарендра Чирмуле, Равиндра Кхаре, Прадип Наир, Бела Десаи, Вивек Неруркар, Амитабх Гаур

Влияние заболевания COVID-19 на здоровье и экономику было глобальным, а масштабы разрушений не имеют себе равных в современной истории. Любой потенциальный курс действий по управлению этим сложным заболеванием требует систематического и эффективного анализа данных, которые могут описать лежащий в основе патогенез. Мы разработали математическую модель прогрессирования заболевания для прогнозирования клинического исхода, используя набор причинных факторов, которые, как известно, способствуют патологии COVID-19, таких как возраст, сопутствующие заболевания и определенные вирусные и иммунологические параметры. Вирусная нагрузка и выбранные индикаторы дисфункционального иммунного ответа, такие как цитокины IL-6 и IFNα, которые способствуют цитокиновому шторму и лихорадке, параметры воспаления d-димер и ферритин, отклонения в количестве лимфоцитов, лимфопения и нейтрализующие антитела, были включены для анализа. Модель обеспечивает основу для раскрытия многофакторной сложности иммунного ответа, проявляющегося у лиц, инфицированных SARS-CoV-2. Кроме того, эта модель может быть полезна для прогнозирования клинического результата на индивидуальном уровне и для разработки стратегий распределения соответствующих ресурсов для смягчения тяжелых случаев на уровне популяции.