Un trasplante de c\u00e9lulas madre o de m\u00e9dula \u00f3sea puede salvar la vida de una persona. Pero la recuperaci\u00f3n no termina al salir del hospital. En algunos casos, pueden surgir complicaciones graves meses despu\u00e9s, a menudo sin previo aviso.\u00a0Una de las m\u00e1s desafiantes es la enfermedad de injerto contra hu\u00e9sped … \n <\/p>\n
Un trasplante de c\u00e9lulas madre o de m\u00e9dula \u00f3sea puede salvar la vida de una persona. Pero la recuperaci\u00f3n no termina al salir del hospital. En algunos casos, pueden surgir complicaciones graves meses despu\u00e9s, a menudo sin previo aviso.\u00a0Una de las m\u00e1s desafiantes es la enfermedad de injerto contra hu\u00e9sped (EICH) cr\u00f3nica, una afecci\u00f3n en la que las c\u00e9lulas inmunitarias del trasplante atacan los tejidos sanos del paciente. La enfermedad puede afectar m\u00faltiples \u00f3rganos, como la piel, los ojos, la boca, las articulaciones y los pulmones, causando discapacidad a largo plazo o incluso la muerte.<\/p>\n
Sobre ello han trabajado investigadores del Centro de C\u00e1ncer MUSC Hollings, integrado en la Universidad de Carolina del Sur (EEUU). Sus esfuerzos les han llevado a la obtenci\u00f3n de una\u00a0poderosa herramienta de inteligencia artificial (IA)
\nenfocada a la identificaci\u00f3n de complicaciones
\npotencialmente mortales despu\u00e9s de trasplantes de c\u00e9lulas madre y m\u00e9dula \u00f3sea.<\/p>\n
\u00abPara cuando se diagnostica la EICH cr\u00f3nica, la enfermedad suele llevar meses desarroll\u00e1ndose, da\u00f1ando silenciosamente el cuerpo\u00bb, se\u00f1al\u00f3\u00a0la Dra. Sophie Paczesny, codirectora del Programa de
\nInvestigaci\u00f3n de Inmunolog\u00eda y Biolog\u00eda del C\u00e1ncer\u00a0 en Hollings.\u00a0\u00abQuer\u00edamos saber si pod\u00edamos detectar las se\u00f1ales de alerta con mayor antelaci\u00f3n, antes de que los pacientes se sientan mal, y con la suficiente rapidez para que los m\u00e9dicos intervinieran, antes de que el da\u00f1o se vuelva irreversible\u00bb.<\/p>\n
Mediante aprendizaje autom\u00e1tico a prote\u00ednas relacionadas con el
\nsistema inmunitario e informaci\u00f3n cl\u00ednica validada, el equipo desarroll\u00f3 una
\nherramienta, bajo el nombre de BIOPREVENT , que estima el riesgo futuro de un paciente de
\ndesarrollar EICH cr\u00f3nica y morir por causas relacionadas con un trasplante. <\/p>\n
El
\nestudio, publicado en el ‘Journal of Clinical Investigation’, combina
\nbiomarcadores inmunitarios, datos cl\u00ednicos y aprendizaje autom\u00e1tico para crear
\nuna herramienta que permite predecir el riesgo en situaciones reales.<\/p>\n
Los investigadores analizaron datos de 1.310 receptores de trasplantes de c\u00e9lulas madre y m\u00e9dula \u00f3sea en cuatro amplios estudios multic\u00e9ntricos. Se analizaron muestras de sangre recolectadas entre 90 y 100 d\u00edas despu\u00e9s del trasplante para detectar siete prote\u00ednas inmunitarias relacionadas con la inflamaci\u00f3n, la activaci\u00f3n y regulaci\u00f3n inmunitaria, y la lesi\u00f3n y remodelaci\u00f3n tisular. Los biomarcadores inmunitarios utilizados en BIOPREVENT se identificaron y validaron en un estudio previo dirigido por la Dra. Paczesny.<\/p>\n
Los biomarcadores se combinaron con nueve factores cl\u00ednicos, como la edad del paciente, el tipo de trasplante, la enfermedad primaria y las complicaciones previas, extra\u00eddos de registros de trasplantes.\u00a0El equipo prob\u00f3 varios enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico para determinar si pod\u00edan predecir los resultados de los pacientes con mayor precisi\u00f3n que los m\u00e9todos estad\u00edsticos tradicionales. El modelo con mejor rendimiento, basado en una t\u00e9cnica estad\u00edstica denominada \u00e1rboles de regresi\u00f3n aditiva bayesiana, se convirti\u00f3 en la base de BIOPREVENT.<\/p>\n
Los resultados mostraron que los modelos que combinan biomarcadores sangu\u00edneos con datos cl\u00ednicos superaron consistentemente a los modelos basados \u200b\u200b\u00fanicamente en datos cl\u00ednicos, especialmente en la predicci\u00f3n de la mortalidad relacionada con el trasplante. El equipo valid\u00f3 la herramienta en un grupo independiente de receptores de trasplantes, confirmando que predec\u00eda con fiabilidad el riesgo m\u00e1s all\u00e1 de los pacientes utilizados para construir el modelo.<\/p>\n
La herramienta tambi\u00e9n logr\u00f3 separar a los pacientes en grupos de bajo y alto riesgo, con claras diferencias en sus resultados hasta 18 meses despu\u00e9s. Cabe destacar que diferentes biomarcadores predijeron distintos resultados del trasplante, lo que subraya que la EICH cr\u00f3nica y la muerte relacionada con el trasplante se deben, al menos parcialmente, a factores biol\u00f3gicos distintos.\u00a0<\/p>\n
Por ahora, el dispositivo est\u00e1 dise\u00f1ado para apoyar la evaluaci\u00f3n de riesgos y la investigaci\u00f3n cl\u00ednica, no para orientar las decisiones de tratamiento. El siguiente paso ser\u00e1 \u00abrealizar ensayos cl\u00ednicos cuidadosamente dise\u00f1ados para evaluar si la actuaci\u00f3n ante estas se\u00f1ales tempranas de riesgo, como una monitorizaci\u00f3n m\u00e1s estrecha o terapias preventivas para pacientes de alto riesgo, puede mejorar los resultados a largo plazo\u00bb, concluy\u00f3 la Dra.\u00a0Paczesny.<\/p>\n
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