Врачи научились быстрее диагностировать китайский коронавирус

Китайские молекулярные биологи выяснили, что следы коронавируса 2019-nCoV можно обнаружить в организме пациента с вероятностью примерно 80% в том случае, если у него наблюдается необычно низкое число иммунных клеток из разряда эозинофилов. Они пишут об этом в статье, опубликованной в электронной научной библиотеке medRxiv.

«Почти сразу после начала этой эпидемии огромное число пациентов с кашлем и температурой хлынуло в больницы. В результате этого врачи просто не успевали вовремя ставить диагноз и отправлять зараженных в карантин. Чтобы ускорить диагностику, нам нужно было найти уникальную черту этой болезни», — пишут исследователи.

Нехватка расходных материалов для проведения генетических тестов, а также значительное число ложноотрицательных диагнозов заставили медицинские службы Уханя с 12 февраля перейти на более простую методику диагностики вируса, опираясь на наличие симптомов у пациентов и данные компьютерной томографии. Однако и для этого метода нужно много времени и ресурсов, кроме того, и он не защищен от ложных срабатываний.

Ученые из Уханьского университета науки и технологии (Китай) разработали более простой и надежный метод диагностики болезни. Для этого они изучили различия в жизнедеятельности и анализах у пяти десятков носителей коронавируса 2019-nCoV, а также аналогичного числа других пациентов, которые попали в больницу с другими респираторными болезнями.

Благодаря этому анализу ученые неожиданно для себя узнали, что лейкопения (пониженное число лейкоцитов в крови), не является одной из опознавательных черт новой болезни, как предполагали другие исследователи. С другой стороны, эозинопения (аномально малое количество эозинофилов — подтипа лейкоцитов) почти всегда ассоциировалась с инфекцией. В среднем у носителей 2019-nCoV эозинофилов было в 2-3 раза меньше, чем у других больных.

Как показали последующие наблюдения, замеры доли эозинофилов в крови вместе с симптомами болезни позволяют распознать примерно 80% случаев болезни. Это почти в полтора раза выше, чем у простого анализа крови и изучения данных с компьютерных томографов. Эта методика, как надеются исследователи, улучшит качество диагностики болезни и поможет замедлить ее дальнейшее распространение.