Redacción Farmacosalud.com
Un estudio coordinado por el Dr. Pablo Villoslada, director del programa en Neurociencias del Hospital del Mar Research Institute y jefe del Servicio de Neurología del Hospital del Mar (Barcelona), ha permitido desarrollar una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) para predecir cuál será la evolución de las personas diagnosticadas de esclerosis múltiple. El trabajo lo publica la revista ‘Journal of Neurology’ y es fruto del proyecto Sys4MS de la Comisión Europea. En dicha investigación han participado el Hospital Clínic de Barcelona, la Universidad Charité de Berlín (Alemania), el Hospital Policlínic San Martino (Génova, en Italia) y el Hospital Universitario de Oslo (Noruega).
Para desarrollar el nuevo recurso ha sido necesario el seguimiento durante dos años de un grupo de más de 300 pacientes con esclerosis múltiple y un centenar de personas libres de enfermedad. Durante este período, se analizó su estado de forma exhaustiva. Se les evaluó a partir de diversas escalas clínicas y cognitivas, así como con pruebas de imagen (resonancia magnética cerebral y tomografía de coherencia óptica para analizar el estado de la retina). También se realizó un completo análisis de su genética y de las proteínas y células inflamatorias presentes en su sangre. Los datos obtenidos se validaron con una segunda cohorte de 271 personas con esclerosis múltiple.
Dr. Pablo Villoslada
Fuente: Hospital del Mar Research Institute / Hospital del Mar
Alto nivel de precisión
La herramienta, desarrollada con diferentes enfoques de IA y de aprendizaje a partir de los datos de los sujetos participantes, logra unos elevados niveles de precisión, sobre todo en relación con aquellos pacientes que sufrirán cambios en su estado y en los que tendrán que cambiar de tratamiento por otros más eficaces. Según el Dr. Villoslada, el trabajo llevado a cabo “indica que, a través de un estudio detallado de los pacientes y utilizando herramientas de IA, podemos perfilar qué pacientes serán más activos y, por lo tanto, aconsejarles, con más conocimiento, tratamientos que pueden tener más efectos secundarios, pero que pueden ser más efectivos en el control de la enfermedad”.
A pesar de que todavía no se puede utilizar en la práctica clínica, los resultados obtenidos en el desarrollo de este instrumento predictivo pueden permitir a los equipos que hacen el seguimiento de las personas con esclerosis múltiple “disponer de información para poder decidir y escoger el mejor tratamiento, ya que los existentes en estos momentos tienen diferentes niveles de eficacia, pero también de riesgo”, apunta Villoslada.
El estudio concluye que “la combinación de información clínica y de resonancia magnética es lo que más ayuda a predecir la evolución de los pacientes, y estos son datos que se pueden obtener fácilmente en el ámbito asistencial”, explica la Dra. Sara Llufriu, neuróloga de la Unidad de Neuroinmunología del Hospital Clínic de Barcelona, jefa de grupo en el IDIBAPS y colaboradora del trabajo. Los investigadores ya trabajan para continuar el trabajo ampliando el tiempo de seguimiento de los pacientes a 7 años, un hecho de gran importancia si se tiene en cuenta que se trata de una patología que afecta sobre todo a personas de menos de cuarenta años, con una supervivencia de unos treinta años.
Dra. Sara Llufriu
Fuente: Hospital del Mar Research Institute / Hospital del Mar
La esclerosis múltiple es una afección autoinmune en la que el sistema inmunitario destruye la cubierta protectora de las células nerviosas del cerebro, el nervio óptico y la médula espinal. No tiene curación y provoca incapacidad a las personas que la sufren.
El nuevo estudio también cuenta con el apoyo del proyecto Sys4MS del programa Eracosysmed de la Comisión Europea y del Instituto de Salud Carlos III.
Artículo de referencia:
Andorra, M., Freire, A., Zubizarreta, I. et al. Predicting disease severity in multiple sclerosis using multimodal data and machine learning. J Neurol. 2023. https://doi.org/10.1007/s00415-023-12132-z
