21 febrero 2025
El avance en la investigación sobre distintas enfermedades tiene, ahora, a la IA como aliada:
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Una innovadora IA revoluciona el diagnóstico de enfermedades inmunológicas
Marga Castillo5-6 minutes 20/2/2025
DOI: 10.1126/science.adp2407, Show Details
Un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en aprendizaje automático puede descifrar el historial de infecciones y enfermedades del sistema inmune, lo que le sitúa como una potente herramienta con potencial para diagnosticar con precisión trastornos autoinmunes, infecciones víricas y respuestas a vacunas.
El avance, que se publica en Science, representa un avance muy importante en la integración de la inteligencia artificial en el diagnóstico inmunológico, al aplicar el aprendizaje automático sobre secuencias de receptores de células inmunitarias para clasificar múltiples enfermedades con una alta precisión.
La IA, denominada Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID). interpreta los datos generados tras la secuenciación de millones de células y permite identificar marcadores inmunológicos específicos de enfermedades infecciosas, autoinmunes y respuestas vacunales.
En el trabajo dirigido por Scott Boyd, del departamento de Patología de la Universidad de Stanford, en California, Estados Unidos, analiza qué secuencias reaccionan en varias enfermedades (covid19, SIDA, lupus y diabetes tipo 1) y si estas eran capaces de diagnosticar la enfermedad.
Los diagnósticos interpretados por la inteligencia artificial correlacionan perfectamente con los establecidos por métodos clínicos y de laboratorio, lo que otorga a esta estrategia de IA un gran potencial como una herramienta diagnóstica versátil y de gran valor clínico.
Cambio de paradigma
"Este enfoque supone un cambio de paradigma en el diagnóstico, ya que tradicionalmente la evaluación inmunológica se ha basado en la detección de anticuerpos y biomarcadores indirectos, mientras que esta tecnología aprovecha la inmensa diversidad del repertorio inmunológico para extraer gran cantidad de datos que proporcionan información altamente específica", explica José Gómez Rial, jefe de Servicio de Inmunología en el Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), Servicio Gallego de Salud (SERGAS).
"La aplicación de IA en inmunología clínica abre nuevas posibilidades para mejorar nuestra precisión diagnóstica, reducir el tiempo de diagnóstico y personalizar los tratamientos en función de la huella inmunológica del paciente".
Además, el uso de estos modelos para analizar secuencias de receptores inmunes supone una estrategia innovadora que podría aplicarse a una variedad aún mayor de patologías, incluyendo enfermedades raras u otras enfermedades de base inmunitaria, apunta este experto en Science Media Centre.
Prácticamente todas las enfermedades
El estudio es muy relevante por su potencialidad diagnóstica del análisis por inteligencia artificial (aprendizaje automático) de las secuencias de los receptores linfocitarios específicos (TcR y BcR) para descifrar el historial de infecciones y enfermedades pasadas del sistema inmunitario de un individuo, detalla Manel Juan, jefe del Servicio de Inmunología del Hospital Clínic, en Barcelona.
"A grandes rasgos, parece permitir disponer de una herramienta poderosísima para diagnosticar trastornos autoinmunes, infecciones virales, respuestas a vacunas... y, en general, todas las enfermedades donde la respuesta inmune juega un papel, que son prácticamente todas (...). Las opciones de futuro son altísimas. La propuesta, sin duda puede tener implicaciones diagnósticas y de manejo de los pacientes en el mundo real, apunta.
"Todo lo presentado por el momento encaja con la evidencia existente, pero de nuevo el trabajo ha abordado unos pocos casos concretos. Su principal limitación viene de la implantación de métodos de secuenciación masiva para el diagnóstico continuo de situaciones patológicas, lo que supone aún un desafío técnico y económico en la mayoría de los entornos sanitarios".
"La respuesta inmunitaria específica se monta gracias a que cada una de las células responsables de ella, los linfocitos, portan un receptor con una secuencia única que permite reconocer un antígeno y solamente uno. Cuando estas células reconocen al antígeno, proliferan y se expanden, pero solo las que portan una secuencia de ese receptor capaz de interaccionar con el antígeno", explica Ignacio J. Molina, catedrático de Inmunología de la Universidad de Granada.
Por tanto, "si se consigue caracterizar y distinguir de entre los millones de receptores posibles los que se han expandido y reaccionado frente a ese antígeno, podría ser una valiosa herramienta diagnóstica, especialmente en casos complejos como las enfermedades autoinmunitaria"s.
"Si bien esta estrategia se encuentra aún muy alejada del entorno clínico, es evidente que puede ser de gran utilidad en el futuro, especialmente cuando el diagnóstico sea ambiguo, y en cualquier caso representa un primer paso importante en la utilización de las herramientas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades inmunitarias".
Science
https://doi.org/10.1126/science.adp2407
Fuente: www.expansion.com
