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CARACTERÍSTICAS BIOQUÍMICAS
Investigadores desarrollan algoritmo para predecir actividad de la artritis reumatoide
Una predicción interpretable mejora el tratamiento clínico
Jueves, 19 de agosto de 2021, a las 11:59

Jaeyun Sung, biólogo computacional de Mayo Clinic.


Redacción. Quito
El Centro para Medicina Personalizada y de la División de Reumatología de Mayo Clinic ha desarrollado el primer algoritmo de aprendizaje automático capaz de predecir la actividad de la artritis reumatoide en un paciente.
 
Según la información a la que ha tenido acceso EDICIÓN MÉDICA, el algoritmo analiza en la sangre los metabolitos bioquímicos, que son los productos del metabolismo corporal, ha explicado los investigadores.

El estudio se ha publicado en la revista científica ‘Investigación y Terapia para la Artritis’ (aquí el enlace) y busca sentar las bases para el seguimiento del avance de la artritis reumatoide y de la inflamación sistémica a través de muestras de sangre.
 
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 con artritis reumatoide.
 
Jaeyun Sung, biólogo computacional y uno de los autores expertos del estudio ha mencionado que el estudio aporta con pistas respecto a por qué hay tanta variación en los síntomas entre los pacientes con artritis reumatoide, hecho que, a su vez, dificulta el 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” ha explicado el especialista.
 
“Contar con medidas rápidas, confiables y graduables para predecir la evolución clínica de la actividad de la enfermedad es importante para los pacientes con artritis reumatoide, pero es una necesidad aún desatendida”.
 
Sung ha desarrollado métodos analíticos computacionales para entender la complicada relación entre los organismos microbianos y la salud metabólica e inmunitaria del ser humano. 
 
Por su parte, otro de los autores del estudio, John Davis ha mencionado que los síntomas de la artritis por sí solos no permiten notar la actividad de la artritis reumatoide en el paciente. Por ello una predicción interpretable mejora el tratamiento clínico.
 
“Nuestro estudio resalta la importancia de investigar cuáles funciones bioquímicas se alteran durante la aparición y el avance de la enfermedad, para lo cual las plataformas metabolómicas presentan oportunidades incomparables de descubrir novedosos biomarcadores, ha detallado el reumatólogo clínico.
 
Inteligencia artificial para predecir
 
Los investigadores han analizado la información metabolómica con su algoritmo de aprendizaje automático en 128 muestras de plasma provenientes de pacientes con artritis reumatoide.
 
La metabolómica consiste en el estudio a gran escala de pequeñas moléculas (conocidas como metabolitos) dentro de las células, los líquidos biológicos y los tejidos. En los niveles sanguíneos de los metabolitos influyen varios factores, entre ellos, la genética, la inflamación, la alimentación e incluso la flora intestinal.
 
En el estudio se han identificado 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.
 
“Descubrimos que los metabolitos en la sangre eran diferentes entre los pacientes con mayor o menor actividad de la enfermedad. Básicamente, eso significa que, según la actividad de la artritis reumatoide del paciente, o sea, de si está en remisión o de si está en el lado opuesto y posiblemente sufre mucho dolor, hay diferencia en las sustancias bioquímicas que circulan por la sangre. Algunas de ellas son moléculas que no deben existir en mucha cantidad en la sangre, mientras que otras son del tipo deseable en gran número. Esta observación fue lo que nos llevó a cuestionar si los perfiles de las sustancias bioquímicas en la sangre predicen la puntuación de la actividad de la enfermedad del paciente”, explicado Sung.
 
Luego, los investigadores han descubierto 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.
 
“La metabólica explora casi 1000 metabolitos, lo cual es una cantidad excesiva para seguir la pista; pero al acortar la lista hasta un grupo de 51 metabolitos en las cohortes de descubrimiento y de validación, se obtuvo una predicción razonable del DAS28-CRP. Nuestro estudio es el primero en aprovechar las características bioquímicas del perfil metabólico del plasma para predecir cuantitativamente la actividad de la enfermedad”, ha añadido Davis.




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