La esclerosis múltiple es una enfermedad neurodegenerativa, autoinmune y crónica que produce 1.800 casos nuevos en España cada año. Actualmente, hay más de 50.000 personas afectadas por la misma, 700.000 en toda Europa y 2,5 millones en todo el mundo. Es una enfermedad, por lo tanto, muy presente, pero para la que sin embargo, no hay un tratamiento que la erradique, y apenas métodos para entenderla completamente.
Esta incomprensión se manifiesta en el hecho de que, hasta ahora, los médicos no podían deducir cuándo entraba la enfermedad en su fase secundaria y definitiva. En una primera etapa, los síntomas de la esclerosis -la fatiga, el deterioro cognitivo, las alteraciones del control motor, entre otros- aparecen por brotes que pueden desaparecer parcial o totalmente. Sin embargo, llega un momento en el que se da la Fase Progresiva, donde los brotes dejan lugar a un deterioro progresivo, o incluso fulminante. Sin embargo, resulta muy difícil calcular cuándo se pasará de una a otra etapa.
Utilizar la IA para predecir los cambios en las personas con esclerosis
Este panorama podría cambiar notablemente gracias al logro del Grupo de Investigación Traslacional en Enfermedades Neurológicas (ITEN) del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS) y el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur.
Estos científicos han publicado un artículo en la revista Plos One, donde han mostrado cómo emplear un modelo de aprendizaje automático para predecir la progresión de la discapacidad en 446 pacientes con esclerosis múltiple. Con este sistema de Inteligencia Artificial, analizaron las resonancias magnéticas iniciales y las evaluaciones clínicas de los individuos.
“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”, explica Silvia Campanioni, primera autora del trabajo.
De este modo, la IA no solo es capaz de realizar predicciones con casi un 90% de certeza, sino que además sirve para entender qué factores indican un mayor o menor deterioro, proporcionando información clave para optimizar tanto el diagnóstico como el tratamiento de los pacientes.
Algunas claves para futuras líneas de investigación
El estudio ha señalado que la “edad de debut” se ha mostrado como un factor muy influyente para el modelo utilizado. También el número de lesiones cerebrales, que si eran nueve o más en la primera resonancia magnética también influían mucho en la resolución final de la IA.
Roberto Agis, último autor del proyecto, ha destacado que “el trabajo tiene un impacto significativo, no solo en términos científico-técnicos, sino también económico y social por sus implicaciones en salud, calidad de vida y cooperación al desarrollo”. Y es que se podrían incluso desarrollar estrategias de prevención para ayudar a predecir la eficacia de los tratamientos.
Por otro lado, la investigación también ha demostrado como la Inteligencia Artificial puede ser un importante impulso en la medicina, que en un futuro no muy lejano ayudará a los profesionales sanitarios a entender y tratar mejor a sus pacientes. “Las mejoras provienen de varias líneas de convergencia, como, por ejemplo, la integración de conjuntos de datos que pueden mejorar la personalización y la capacidad predictiva de los algoritmos de IA en el cuidado de la salud”, señala finalmente Jose María Prieto, líder del grupo que ha publicado el estudio.
