INFEC25NTR02

Duración

2026-2028

Coordinador

Marta Massanella Luna (Main PI) / Gemma Moncunill (ISGlobal PI)

Financiadores

CIBERINFEC (Instituto de Salud Carlos III)

La condición post-COVID-19, también conocida como COVID persistente o Long COVID (LC), afecta a más del 10 % de las personas infectadas con el SARS-CoV-2. Actualmente, se estima que más de 400 millones de personas en todo el mundo padecen esta condición¹. Su presentación clínica es muy heterogénea, con más de 200 síntomas persistentes que pueden afectar a múltiples órganos y sistemas. Entre las manifestaciones más frecuentes e incapacitantes se encuentran la disfunción cognitiva y la disautonomía, presentes en más del 55 % de los casos. Estas alteraciones tienen un profundo impacto físico, emocional y socioeconómico en la vida de los pacientes y sus familias. Según la encuesta de la SEMG (2023), en España el 46 % de los pacientes está de baja laboral o trabaja con gran dificultad, y solo el 15,6 % puede desempeñar su trabajo en condiciones de normalidad².

A pesar de que la vacunación frente al SARS-CoV-2 ha reducido la probabilidad de desarrollar LC, continúan registrándose numerosos casos nuevos. Además, las reinfecciones pueden causar LC o agravar los síntomas ya existentes. Actualmente no existe ningún tratamiento específico para esta condición, y la sintomatología que presentan los afectados es diversa y se solapa con la de otras enfermedades, lo que sugiere la existencia de múltiples mecanismos subyacentes. Esto pone de manifiesto la necesidad urgente de identificar biomarcadores diagnósticos y pronósticos, comprender las causas de los síntomas y desarrollar dianas terapéuticas eficaces para los distintos perfiles de pacientes. Se estima que en la próxima década el número de personas con LC podría acercarse al de las personas con enfermedades cardiovasculares³, convirtiéndolo en un grave e inesperado problema de salud pública.

Este proyecto busca identificar biomarcadores y vías de señalización alteradas en pacientes con LC que presentan disautonomía y síntomas neurocognitivos, con el objetivo último de encontrar dianas terapéuticas para una medicina personalizada. Se utilizarán muestras procedentes de las cohortes bien caracterizadas APC-Cog (IrsiCaixa, retrospectiva) y Long COVID-ISCIII (prospectiva), complementadas con las cohortes LongCOVICAT (ISGlobal, IDIAPJGol) y COVID-Elx (FISABIO) como cohortes de validación. Se aplicarán técnicas multi-ómicas, de célula única y ensayos inmunológicos. Los datos se integrarán mediante algoritmos de aprendizaje automático para generar perfiles endofenotípicos, identificar biomarcadores y validar potenciales dianas terapéuticas in vitro.

El impacto del estudio será triple:

• Científico, al aportar nuevos conocimientos sobre los mecanismos patológicos del LC.
• Social, al aumentar el conocimiento sobre esta condición y proporcionar nuevas herramientas para su diagnóstico y tratamiento, contribuyendo a mejorar las guías clínicas para su manejo.
• Socioeconómico, al identificar nuevas estrategias terapéuticas que permitan aliviar los síntomas persistentes más debilitantes, con un impacto positivo en el sistema público de salud, reduciendo la presión asistencial y los costes asociados a las bajas por enfermedad, así como mejorando sustancialmente la calidad de vida de los pacientes.

El proyecto se desarrollará en el marco de la Ciencia Abierta, generando canales bidireccionales con asociaciones de personas afectadas. Disponemos de canales de comunicación a través de las unidades clínicas con el Col·lectiu d’Afectats/es per la COVID-19 Persistent (Cataluña) y la Asociación Madrileña de COVID Persistente (AMACOP, Madrid). Los resultados del estudio se difundirán mediante boletines informativos, seminarios y a través de las unidades clínicas, y se publicarán en acceso abierto (open access), garantizando el acceso de la sociedad a la información.

Total funding

100.000 €

Funded by CIBERINFEC (Instituto de Salud Carlos III)