Los investigadores del Centro de Medicina Individualizada y de la División de Reumatología de Mayo Clinic han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático, el primero de su clase que puede predecir la actividad de la enfermedad de la artritis reumatoide en un paciente. El algoritmo analiza los metabolitos bioquímicos -el producto del metabolismo del cuerpo- en la sangre.
“Dispone de medidas rápidas, fiables y escalables para predecir el curso clínico de la actividad de la enfermedad es una importante necesidad insatisfecha para los pacientes con artritis reumatoide”, afirma el doctor Jae Yun Sung, biólogo computacional del Centro de Medicina Individualizada y coautor del estudio. El Dr. Sung quien desarrolla enfoques analíticos computacionales para comprender la intrincada relación entre los organismos microbianos y la salud metabólica e inmunitaria humana.
El estudio, publicado en Arthritis Research & Therapy, sienta las bases para el seguimiento de la progresión de la artritis reumatoide y la inflamación sistémica utilizando únicamente muestras de sangre. Los resultados orientan el posible desarrollo futuro de pruebas de laboratorio clínico y diagnósticos digitales que permitan una medicina de precisión para los pacientes con artritis reumatoide.
"Recurrimos a la sangre porque podría proporcionar un tesoro de nuevos biomarcadores para evaluar no solo la actividad de la enfermedad, sino también los subgrupos clínicos, los factores de riesgo y los predictores de la respuesta al tratamiento que complementan las pruebas de laboratorio estándar actuales". - Dr. Jae Yun Sung
La artritis reumatoide es un trastorno crónico y autoinmune que se caracteriza por la inflamación y el dolor de las articulaciones y que puede acabar provocando la erosión de los huesos y los cartílagos, la deformación de las articulaciones y la pérdida de movilidad. Esta compleja enfermedad afecta a cerca de 1 millón de personas en México, de las cuales al menos 3 de cada 4 son mujeres, según datos del INEGI.
El Dr. Sung afirma que el estudio arroja luz sobre por qué los síntomas difieren significativamente entre los pacientes con artritis reumatoide, lo que a su vez hace que sea tan difícil de tratar.
"Nuestro estudio destaca la importancia de investigar qué funciones bioquímicas se alteran durante el inicio y la progresión de la enfermedad", dice el Dr. Davis. "Para ello, las plataformas de metabolómica pueden presentar oportunidades únicas para descubrir nuevos biomarcadores". Aprovechar la inteligencia artificial para predecir la actividad de la enfermedad de la artritis reumatoide.
Para el estudio, los doctores Sung y Davis realizaron un análisis metabolómico con su algoritmo de aprendizaje automático en 128 muestras de plasma de pacientes con artritis reumatoide. La metabolómica es el estudio a gran escala de pequeñas moléculas -conocidas como metabolitos- dentro de las células, los biofluidos y los tejidos. Los niveles de metabolitos en la sangre están influidos por diversos factores, como la genética, la inflamación, la dieta e incluso el microbioma intestinal.
Los investigadores identificaron 33 metabolitos que estratifican a los pacientes de dos grupos de actividad de la enfermedad contrastados. En particular, en estudios anteriores se observó que varios de estos metabolitos identificados tenían efectos proinflamatorios o antiinflamatorios en la artritis reumatoide.
"Descubrimos que los metabolitos en la sangre eran diferentes entre los pacientes con mayor y menor actividad de la enfermedad", explica el Dr. Sung. "Así que, básicamente, esto implica que dependiendo de la actividad de la enfermedad de la AR de un paciente -si está en remisión o en el otro extremo del espectro, posiblemente sufriendo mucho dolor- tienen diferentes bioquímicos flotando en su sangre. Algunas eran moléculas de las que no se quiere tener mucho en el cuerpo, pero otras eran las que se quieren mantener. Esta observación nos llevó a preguntarnos si los perfiles bioquímicos de la sangre predicen la puntuación de la actividad de la enfermedad de un paciente".
A continuación, los investigadores hallaron 51 metabolitos que se asociaban significativamente con la puntuación de actividad de la enfermedad-28, o DAS28-CRP, que es el índice estándar que mide la actividad de la enfermedad en pacientes con artritis reumatoide. Estos metabolitos se identificaron tras controlar la edad, el sexo y los antecedentes de medicación.
Trabajar en equipo para mejorar los resultados de los pacientes
Los investigadores afirman que el estudio pone de manifiesto la esencial colaboración entre biólogos computacionales y clínicos para resolver problemas complejos en medicina. Destacan la importancia de crear herramientas basadas en datos que sirvan de complemento fiable al médico en lugar de una tecnología que sustituya su criterio.
Los doctores Sung y Davis esperan que sus hallazgos puedan inspirar futuros estudios sobre cómo la inflamación y el dolor en la artritis reumatoide están acoplados al metabolismo fisiológico. Además, este trabajo ofrece una visión prometedora sobre el diagnóstico de la actividad de la enfermedad de la artritis reumatoide únicamente a través de la sangre, con el objetivo general de hacer evaluaciones precisas más rápidas, más baratas y mínimamente invasivas.
La sangre ofrece una gran ventana para entender la enfermedad, especialmente en los casos en que las biopsias de tejido inflamado no son fácilmente accesibles. ¿Qué pasaría si pudiéramos aprender todo lo que necesitamos saber sobre el paciente a partir de una sola gota de sangre? Entonces, junto con el paciente, el clínico podría examinar el tablero digital del paciente y detectar cualquier signo de advertencia temprana o áreas que puedan mejorarse mediante la dieta o la medicación.
Sin duda el desempeño de los algoritmos puede mejorar y ser más exacto si se les enseñan más variables. Los datos genéticos, como las variaciones del ARN de los pacientes podrían ayudar a los médicos a dar diagnósticos y tratamientos más certeros, pues recibirían una terapia acorde con su organismo, mitigando posibles efectos secundarios y permitiendo que los recursos tengan un mayor alcance para el resto de la población.
Referencias:
- F. (2022a, marzo 14). Algoritmo ayudaría a predecir tolerancia al medicamento para artritis reumatoide. Agencia de Noticias. Recuperado 20 de julio de 2022, de http://agenciadenoticias.unal.edu.co/detalle/algoritmo-ayudaria-a-predecir-tolerancia-a-medicamento-para-artritis-reumatoide
- Un algoritmo ayuda a predecir la tolerancia a un medicamento para la artritis reumatoide. (s. f.). Ediciones VR. Recuperado 20 de julio de 2022, de https://www.edicionesvr.com/notas.php?id=4242
- La Artritis Reumatoidea - Mayo Clinic. (2012, 21 febrero). [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=jfVGlbnhceM
