Los investigadores del Centro para Medicina Personalizada y de la División de Reumatología en Mayo Clinic han logrado un hecho histórico. Se trata del desarrollo del primer algoritmo de aprendizaje automático capaz de predecir la actividad de la artritis reumatoide en un paciente. Para su funcionamiento analiza en la sangre los metabolitos bioquímicos, que son los productos del metabolismo corporal.
El Dr. Jaeyun Sung, biólogo computacional del Centro para Medicina Personalizada y uno de los autores del estudio, mencionó la importancia del trabajo. Dijo que contar con medidas rápidas, confiables y graduables para predecir la evolución clínica de la actividad de la enfermedad es importante para los pacientes.
El estudio fue publicado en la revista Arthritis Research & Therapy y sienta las bases para el seguimiento del avance de la artritis reumatoide y de la inflamación sistémica a través de muestras de sangre solamente. Los resultados ofrecen instrucciones para el posible desarrollo a futuro de pruebas clínicas de laboratorio y diagnósticos digitales que avancen más la medicina de precisión para los pacientes afectados.
El Dr. Sung dice que el estudio aporta pistas respecto a porqué hay tanta variación en los síntomas entre los pacientes con artritis reumatoide. Precisamente se trata de uno de los motivos que más dificulta su temprana detección y tratamiento.
“Recurrimos a la sangre porque tiene la posibilidad de aportar una abundancia de novedosos biomarcadores para evaluar no solamente la actividad de la enfermedad, sino también los subgrupos clínicos, los factores de riesgo y los indicadores de la respuesta al tratamiento que complementan las actuales pruebas normalizadas de laboratorio”.
El Dr. John Davis III, reumatólogo clínico en la División de Reumatología de Mayo Clinic que tiene especial interés en la artritis inflamatoria, dice que los síntomas por sí solos no permiten notar la actividad de la artritis reumatoide en el paciente. Añade que una predicción interpretable mejora el tratamiento clínico.
Aprovechar la Inteligencia Artificial para predecir la actividad de la artritis reumatoide
En el estudio, el Dr. Sung y el Dr. Davis realizaron análisis metabolómicos con su algoritmo de aprendizaje automático en 128 muestras de plasma provenientes de pacientes con artritis reumatoide.
Los investigadores identificaron 33 metabolitos que estratifican a los pacientes en dos grupos diferentes de actividad de la enfermedad. Hay que anotar que en estudios anteriores, ya se vio que algunos de esos metabolitos identificados tienen efectos a favor y en contra de la inflamación en la artritis reumatoide.
Luego, los investigadores descubrieron 51 metabolitos que tenían una relación significativa con la puntuación de -28 en la actividad de la enfermedad, o DAS28-CRP, que es el índice estándar para medir la actividad de la enfermedad en los pacientes con artritis reumatoide. Se identificó a estos metabolitos antes de hacer el control para edad, sexo y consumo de medicamentos.
Cooperación para mejorar los resultados de los pacientes
Los investigadores dicen que el estudio resalta la colaboración fundamental entre biólogos computacionales y médicos clínicos para resolver los problemas complejos de la medicina. Asimismo, enfatizan la importancia de crear medios derivados de datos que sirvan como compañeros confiables del médico, en lugar de una tecnología que reemplace su criterio clínico.
Los médicos Sung y Davis esperan que los resultados sirvan de inspiración para estudios futuros sobre cómo es la conexión entre inflamación y dolor con metabolismo fisiológico en la artritis reumatoide. Más aún, este trabajo ofrece una visión prometedora para el diagnóstico de la artritis reumatoide solamente mediante la sangre, con el propósito general de llevar a cabo evaluaciones exactas con más rapidez, menos costo e invasión mínima.
