Die meisten COVID

COVID-19 wird von der Weltgesundheitsorganisation nicht mehr als globaler Gesundheitsnotstand eingestuft, aber Wissenschaftler arbeiten weiterhin hart daran, mehr über das Virus und seine Auswirkungen zu verstehen – einschließlich der Frage, wie das Coronavirus den Körper beeinflusst und zum Tod führt.

Eine neue Analyse legt nahe, dass ein hoher Prozentsatz der Menschen, die aufgrund einer COVID-19-Infektion die Hilfe eines Beatmungsgeräts benötigten, auch eine sekundäre bakterielle Lungenentzündung entwickelten. Diese Lungenentzündung war für eine höhere Sterblichkeitsrate verantwortlich als die COVID-19-Infektion.

Obwohl COVID-19 diese Patienten möglicherweise ins Krankenhaus gebracht hat, war es in Wirklichkeit eine Infektion, die durch den Einsatz eines mechanischen Beatmungsgeräts verursacht wurde und eher die Todesursache war, wenn diese Infektion nicht auf die Behandlung ansprach.

„Unsere Studie unterstreicht die Bedeutung der Prävention, Suche und aggressiven Behandlung sekundärer bakterieller Lungenentzündungen bei kritisch kranken Patienten mit schwerer Lungenentzündung, einschließlich solchen mit COVID-19“, sagt Benjamin Singer, Lungenarzt an der Northwestern University in Illinois.

Das Team untersuchte die Aufzeichnungen von 585 Personen, die auf der Intensivstation (ICU) des Northwestern Memorial Hospital, ebenfalls in Illinois, eingeliefert wurden. Sie alle hatten eine schwere Lungenentzündung und/oder Atemversagen und 190 waren an COVID-19 erkrankt.

Mithilfe eines maschinellen Lernansatzes zur Auswertung der Daten teilten die Forscher die Patienten anhand ihres Zustands und der Zeit, die sie auf der Intensivstation verbrachten, in Gruppen ein.

Die Ergebnisse widerlegen die Annahme, dass ein Zytokinsturm nach COVID-19 – eine überwältigende Entzündungsreaktion, die zu Organversagen führt – für eine erhebliche Anzahl von Todesfällen verantwortlich war. Bei den untersuchten Patienten gab es keine Hinweise auf ein Multiorganversagen.

Stattdessen entwickelten COVID-19-Patienten häufiger und über einen längeren Zeitraum eine beatmungsassoziierte Pneumonie (VAP). Fälle, in denen VAP nicht auf die Behandlung ansprach, waren im Hinblick auf die Gesamtmortalitätsraten in der Studie signifikant.

„Diejenigen, die von ihrer sekundären Lungenentzündung geheilt wurden, hatten eine höhere Wahrscheinlichkeit zu überleben, während diejenigen, deren Lungenentzündung nicht abgeklungen war, eher starben“, sagt Singer.

„Unsere Daten deuten darauf hin, dass die durch das Virus selbst verursachte Sterblichkeit relativ gering ist, aber andere Dinge, die während des Aufenthalts auf der Intensivstation passieren, wie etwa eine sekundäre bakterielle Lungenentzündung, gleichen dies aus.“

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Ergebnisse auf der Intensivstation verbessert werden könnten, wenn es bessere Strategien zur Diagnose und Behandlung von VAP-Episoden gäbe – etwas, das den Forschern zufolge in Zukunft angegangen werden muss.

Es ist zu bedenken, dass, wenn der Bedarf eines Patienten an einem Beatmungsgerät zur Behandlung von COVID-19-Komplikationen zu VAP führt, dies weder bedeutet, dass eine COVID-19-Infektion weniger gefährlich ist, noch die Zahl der COVID-19-Todesfälle verringert.

Wie die Autoren in ihrer Arbeit schreiben: „Die relativ lange Verweildauer bei Patienten mit COVID-19 ist in erster Linie auf ein anhaltendes Atemversagen zurückzuführen, wodurch sie einem höheren VAP-Risiko ausgesetzt sind.“

Die Ergebnisse machen jedoch deutlich, dass weitere Untersuchungen erforderlich sind und Vorsicht geboten ist, wenn Annahmen über die Todesursache bei COVID-19-Fällen getroffen werden. Eine detaillierte molekulare Analyse aus derselben Studie sollte mehr darüber aufdecken, was den Unterschied zwischen einer Genesung oder Nichtheilung von VAP ausmacht.

Es ist auch ein weiteres Beispiel dafür, wie maschinell lernende künstliche Intelligenz riesige Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen kann, die über uns Menschen hinausgehen – sei es bei der Analyse von Proteinen oder bei der Weiterentwicklung der Mathematik.

„Die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz auf klinische Daten kann genutzt werden, um bessere Möglichkeiten zur Behandlung von Krankheiten wie COVID-19 zu entwickeln und Intensivärzte bei der Behandlung dieser Patienten zu unterstützen“, sagt Catherine Gao, ebenfalls Lungenärztin an der Northwestern.

Die Forschung wurde im Journal of Clinical Investigation veröffentlicht.