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Une nouvelle méthode utilise les plaquettes pour prédire le risque d’infection grave au COVID-19

by News Team
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La nouvelle cytométrie en flux basée sur l’image permet l’identification des agrégats cellulaires et de leurs composants. un schéma d’une configuration de cytométrie en flux comprenant un DHM et une puce microfluidique. L’insert illustre le principe appliqué de la focalisation hydrodynamique en deux dimensions. b Flux de travail de l’étude : comprenant l’admission des patients à l’hôpital, la prise de sang, la dilution de l’échantillon, la mesure dans le canal microfluidique (dans les 30 minutes suivant le prélèvement) et l’analyse d’images. c Les agrégats plaquettaires (rangée supérieure, PP) et les agrégats leucocytes-plaquettes (rangée inférieure, LP) ont été capturés avec différentes techniques d’imagerie comme référence. De gauche à droite, exemples d’images détectées par DHM en fausses couleurs, images DHM avec des cellules uniques détectées par l’algorithme (encadré bleu), images en fond clair avec un cytomètre en flux d’imagerie AMNIS, images AMNIS en fond clair fusionnées avec les images de fluorescence (encadré vert) , et des images d’un frottis sanguin (encadré orange) sont représentées. Les cercles verts (images DHM) indiquent que l’algorithme détecte une plaquette, tandis que les cellules fluorescentes vertes (images AMNIS) représentent des cellules marquées CD61. De même, les cercles rouges représentent les leucocytes détectés par le DHM, tandis que les cellules marquées au CD45 sont fluorescentes en rouge. Crédit: Médecine de la communication (2023). DOI : 10.1038/s43856-023-00395-6

Des chercheurs de l’Université technique de Munich (TUM) ont développé une méthode pour évaluer le nombre et la structure des plaquettes sanguines (ou thrombocytes) agrégées qui peuvent potentiellement aider à quantifier le risque d’une infection grave au COVID-19. En conséquence, ils ont identifié un biomarqueur prédictif de la gravité d’une infection au COVID-19.

Cela permettra aux médecins d’ajuster le traitement à un stade précoce. Les chercheurs ont utilisé une méthode de cytométrie en flux basée sur l’image qui permet l’analyse rapide des interactions entre un grand nombre de cellules sanguines. La recherche est publiée dans la revue Médecine de la communication.

Lorsqu’il est infecté par le virus SARS-CoV-2, le corps humain produit une série de réponses immunitaires. L’un d’eux implique que les plaquettes, également appelées thrombocytes, adhèrent aux cellules immunitaires pour former des amas ou des agrégats de cellules dans la circulation sanguine. Dans une étude utilisant la cytométrie en flux basée sur l’image, une équipe de chercheurs travaillant avec Oliver Hayden, professeur d’électronique biomédicale, a démontré une augmentation rapide des concentrations d’agrégats plaquettaires chez les patients admis en soins intensifs pour infections au COVID-19.

Cela leur a permis d’identifier un biomarqueur permettant de prédire le risque de maladie grave chez les patients atteints de COVID-19. Le résultat a été rendu possible grâce aux conditions interdisciplinaires optimales offertes par l’institut central TranslaTUM aux ingénieurs de TUM pour la collaboration avec des chercheurs en médecine de la Klinikum München rechts der Isar.

L’analyse a commencé par un échantillon de sang prélevé sur les sujets testés. Quelques gouttes de sang sont nécessaires pour compter des milliers de cellules sanguines et leurs agrégats en quelques secondes à l’aide de la cytométrie en flux basée sur l’image.

Le professeur Hayden, responsable de l’étude, déclare : « Un autre grand avantage de cette méthode est que nous n’avons pas besoin de traiter ni de marquer les échantillons. Grâce à des méthodes standardisées, nous pouvons les étudier directement sans pertes d’agrégation causées par des forces de cisaillement élevées. à l’avenir, cette méthode rentable pourrait aider à quantifier les interactions entre le système de coagulation et le système immunitaire.

La proximité des patients avec le laboratoire lors du prélèvement des échantillons permet d’analyser le sang immédiatement. Cela exclut les effets du vieillissement des échantillons, qui provoque également la formation d’agrégats.

Les chercheurs ont étudié des échantillons de sang provenant de 36 patients en soins intensifs (âgés de 32 à 83 ans) admis à l’hôpital avec une infection par le SRAS-CoV-2 classée comme modérée à sévère. Les résultats ont montré que le nombre de thrombocytes agrégés dans les échantillons de sang des patients gravement malades était significativement plus élevé que chez les patients moyennement malades et certainement chez les donneurs de sang sains.

En ce qui concerne les agrégats cellulaires, les chercheurs ont constaté que le nombre d’agrégats et leur composition changeaient progressivement en fonction de la gravité de l’infection au COVID-19 et que ces changements se produisaient à un stade précoce, avant l’apparition de complications. Les agrégats étaient généralement constitués de moins de 10 thrombocytes. Dans des cas extrêmes, il a été observé que jusqu’à deux tiers de tous les thrombocytes d’un patient étaient agrégés.

Une concentration élevée d’agrégats cellulaires a été observée chez tous les patients COVID-19 admis en soins intensifs. Cette méthode de diagnostic simple basée sur des agrégats de cellules sanguines a le potentiel d’identifier les patients à haut risque à un stade précoce et d’améliorer leurs soins.

L’équipe interdisciplinaire d’ingénieurs et de chercheurs en médecine envisage désormais de transférer ce qu’elle a appris à d’autres maladies. Ils pensent que la méthode décrite ici pourrait également fonctionner avec les maladies cardiovasculaires ou les cancers.

Plus d’information:
Christian Klenk et al, Les agrégats plaquettaires détectés à l’aide d’imagerie de phase quantitative sont associés à la gravité du COVID-19, Médecine de la communication (2023). DOI : 10.1038/s43856-023-00395-6

Fourni par l’Université technique de Munich

Citation: Une nouvelle méthode utilise les plaquettes pour prédire le risque d’infection grave au COVID-19 (29 novembre 2023) récupéré le 29 novembre 2023 sur

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