IA para predecir la evolución de los pacientes con esclerosis múltiple

Según un artículo publicado en la revista Neurology, la esclerosis múltiple presenta una tasa de prevalencia de 123,5 casos por cada 100.000 habitantes en España, aunque existen importantes diferencias entre comunidades. Las del norte se llevan la peor parte y Galicia se posiciona como la tercera con más casos en hombres (115,7 casos por cada 100.000 habitantes) y la cuarta en mujeres (205,1).

Con el fin de predecir la evolución de los pacientes y mejorar su calidad de vida, el grupo de Neurología Traslacional en Enfermedades Neurológicas (ITEN) del IDIS y el IIS Galicia Sur colaboran en un estudio que acaba de ser publicado en la revista Plos One y que investiga esta enfermedad mediante inteligencia artificial.

Este estudio involucró a 446 pacientes con esclerosis múltiple que tenían una resonancia magnética basal o inicial (MRI) de referencia, al menos dos mediciones de la escala ampliada del estado de discapacidad (EDSS) y un seguimiento de un año.

Según Silvia Campanioni, primera autora, “el trabajo propone nuevos modelos para describir la progresión de los pacientes con programas de IA que predicen sus trayectorias usando estos descriptores, y además, nos ofrece una idea de qué factores contribuyen a dicha evolución, como la edad de debut o las lesiones”.

Con ello se optimiza la posología de los tratamientos de esclerosis múltiple en cuanto a dosis y duración, así como su aplicación en función del perfil de cada paciente, al mismo tiempo que se mejora la trayectoria mediante el uso de predictores personalizados.

En cuanto a los resultados más destacables, el estudio ha identificado que la “edad de debut” es una de las características más influyentes para los modelos regresores desarrollados. Además, el número de lesiones cerebrales mayores o iguales a nueve en la resonancia magnética inicial emergió como la variable más influyente en las decisiones del modelo clasificador.

“Las tecnologías de IA como el aprendizaje profundo y al aprendizaje automático podrían respaldar la integración de factores biológicos, psicológicos y sociales al abordar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de la EM, incluso otras enfermedades”, explica César Veiga, investigador de IA del IIS Galicia Sur

En el estudio participan el grupo de Investigación Translacional en Enfermedades Neurológicas (ITEN) y el Laboratorio de Neuro Epigenética del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS); el servicio de Neurología del Hospital Clínico de Santiago de Compostela (CHUS); y el grupo de Investigación Cardiovascular y la Plataforma de IA para análisis biomédicos del IIS Galicia Sur.