Pesquisadores identificaram estruturas microscópicas incomuns no sangue de pacientes com long COVID, consistindo em microcoágulos entrelaçados com armadilhas extracelulares de neutrófilos, ou NETs. Essas formações são mais frequentes, maiores e mais densas em indivíduos afetados em comparação com controles saudáveis. As descobertas sugerem mecanismos potenciais por trás dos sintomas persistentes do long COVID e abrem portas para novos diagnósticos e tratamentos.
Um novo estudo revela uma associação estrutural significativa entre microcoágulos circulantes e armadilhas extracelulares de neutrófilos (NETs) no sangue de pessoas com long COVID. Publicado no Journal of Medical Virology, a pesquisa foi conduzida por equipes lideradas pela Prof. Resia Pretorius do Departamento de Ciências Fisiológicas da Universidade de Stellenbosch e pelo Dr. Alain Thierry do Instituto de Câncer de Montpellier (IRCM) no INSERM em Montpellier.
Microcoágulos, aglomerados anormais de proteínas de coagulação sanguínea, foram identificados pela primeira vez em pacientes com COVID-19 em 2021 pela Prof. Pretorius. As NETs se formam quando neutrófilos liberam seu DNA por meio de NETose, criando estruturas semelhantes a fios que capturam patógenos, mas podem causar danos se produzidas em excesso, contribuindo para inflamação e coagulação em condições como doenças autoimunes, câncer, diabetes e artrite.
Usando citometria de fluxo de imagem e microscopia de fluorescência, os pesquisadores analisaram plasma de pacientes com long COVID e controles saudáveis. Eles quantificaram as NETs por meio de marcadores proteicos e DNA circulante. Observações chave incluem biomarcadores elevados para microcoágulos e NETs em pacientes, com microcoágulos mais abundantes e maiores. A descoberta mais impressionante foi a interação pronunciada entre microcoágulos e NETs em amostras de long COVID.
"Essa descoberta sugere a existência de interações fisiológicas subjacentes entre microcoágulos e NETs que, quando desreguladas, podem se tornar patogênicas," explica o Dr. Thierry.
A Prof. Pretorius acrescenta: "Essa interação poderia tornar os microcoágulos mais resistentes à fibrinólise, promovendo sua persistência na circulação e contribuindo para complicações microvasculares crônicas."
O estudo incorporou ferramentas de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, para analisar padrões de biomarcadores, distinguindo com precisão pacientes com long COVID de indivíduos saudáveis e identificando combinações preditivas para diagnósticos. Essas percepções apoiam tratamentos personalizados potenciais que visam respostas tromboinflamatórias e avançam o entendimento de síndromes pós-virais.