Identification of distinct phenotypes and improving prognosis using metabolic biomarkers in COVID-19 patients

Crit Care Sci. 2024 Aug 5:36:e20240028en. doi: 10.62675/2965-2774.20240028-en. eCollection 2024.
[Article in English, Portuguese]

Abstract

Objective: To investigate the relationship between the levels of adipokines and other endocrine biomarkers and patient outcomes in hospitalized patients with COVID-19.

Methods: In a prospective study that included 213 subjects with COVID-19 admitted to the intensive care unit, we measured the levels of cortisol, C-peptide, glucagon-like peptide-1, insulin, peptide YY, ghrelin, leptin, and resistin.; their contributions to patient clustering, disease severity, and predicting in-hospital mortality were analyzed.

Results: Cortisol, resistin, leptin, insulin, and ghrelin levels significantly differed between severity groups, as defined by the World Health Organization severity scale. Additionally, lower ghrelin and higher cortisol levels were associated with mortality. Adding biomarkers to the clinical predictors of mortality significantly improved accuracy in determining prognosis. Phenotyping of subjects based on plasma biomarker levels yielded two different phenotypes that were associated with disease severity, but not mortality.

Conclusion: As a single biomarker, only cortisol was independently associated with mortality; however, metabolic biomarkers could improve mortality prediction when added to clinical parameters. Metabolic biomarker phenotypes were differentially distributed according to COVID-19 severity but were not associated with mortality.

Objetivo: Investigar a relação entre os níveis de adipocinas e outros biomarcadores endócrinos e os desfechos em pacientes hospitalizados com COVID-19.

Métodos: Estudo prospectivo que incluiu 213 indivíduos com COVID-19 internados na unidade de terapia intensiva, em que foram medidos os níveis de cortisol, peptídeo-C, peptídeo-1 semelhante ao glucagon, insulina, peptídeo YY, grelina, leptina e resistina; analisamos suas contribuições para o agrupamento de pacientes, gravidade da doença e previsão de mortalidade hospitalar.

Resultados: Os níveis de cortisol, resistina, leptina, insulina e grelina diferiram significativamente entre os grupos por gravidade, conforme definido pela escala de gravidade da Organização Mundial da Saúde. Além disso, níveis mais baixos de grelina e mais altos de cortisol foram associados à mortalidade. A adição de biomarcadores aos preditores clínicos de mortalidade melhorou significativamente a precisão na determinação do prognóstico. A fenotipagem de indivíduos com base nos níveis de biomarcadores plasmáticos produziu dois fenótipos diferentes, que foram associados à gravidade da doença, mas não à mortalidade.

Conclusão: Como único biomarcador, apenas o cortisol foi independentemente associado à mortalidade; no entanto, os biomarcadores metabólicos podem melhorar a previsão de mortalidade quando associados a parâmetros clínicos. Os fenótipos dos biomarcadores metabólicos foram distribuídos diferencialmente, conforme a gravidade da COVID-19, mas não foram associados à mortalidade.

MeSH terms

  • Aged
  • Biomarkers* / blood
  • COVID-19* / blood
  • COVID-19* / diagnosis
  • COVID-19* / mortality
  • Female
  • Hospital Mortality
  • Humans
  • Hydrocortisone / blood
  • Intensive Care Units
  • Male
  • Middle Aged
  • Phenotype*
  • Prognosis
  • Prospective Studies
  • SARS-CoV-2
  • Severity of Illness Index

Substances

  • Biomarkers
  • Hydrocortisone