Journal de pharmacologie clinique et expérimentale

Abstrait

Prédire la gravité de la progression de la maladie COVID-19 au niveau individuel et de la population : un modèle mathématique

Narendra Chirmule, Ravindra Khare, Pradip Nair, Bela Desai, Vivek Nerurkar, Amitabh Gaur

L'impact de la maladie COVID-19 sur la santé et l'économie a été mondial, et l'ampleur des ravages est sans précédent dans l'histoire moderne. Toute mesure potentielle pour gérer cette maladie complexe nécessite l'analyse systématique et efficace des données qui peuvent délimiter la pathogénèse sous-jacente. Nous avons développé un modèle mathématique de progression de la maladie pour prédire l'issue clinique, en utilisant un ensemble de facteurs causaux connus pour contribuer à la pathologie COVID-19 tels que l'âge, les comorbidités et certains paramètres viraux et immunologiques. La charge virale et certains indicateurs sélectionnés d'une réponse immunitaire dysfonctionnelle, tels que les cytokines IL-6 et IFNα qui contribuent à la tempête de cytokines et à la fièvre, les paramètres de l'inflammation d-dimère et de la ferritine, les aberrations du nombre de lymphocytes, la lymphopénie et les anticorps neutralisants ont été inclus dans l'analyse. Le modèle fournit un cadre pour démêler les complexités multifactorielles de la réponse immunitaire manifestée chez les personnes infectées par le SRAS-CoV-2. En outre, ce modèle peut être utile pour prédire l’issue clinique au niveau individuel et pour développer des stratégies d’allocation de ressources appropriées afin d’atténuer les cas graves au niveau de la population.