Una herramienta de Inteligencia Artificial predice la evolución de la Esclerosis Múltiple

La Esclerosis Múltiple (EM) es una de las enfermedades más comunes del sistema nervioso central, incluyendo el cerebro y la médula espinal. Se estima que en España hay alrededor de 47.000 personas que se ven afectadas por la Esclerosis Múltiple, mientras que en Europa la cifra asciende a 600.000 personas¹. A pesar de tratarse de una enfermedad relativamente común, el desarrollo de una atención sanitaria personalizada para las personas con Esclerosis Múltiple se ha visto tradicionalmente obstaculizado por la limitada comprensión de los procesos biológicos subyacentes a la enfermedad, por la falta de biomarcadores pronósticos o predictivos validados y por la heterogeneidad clínica entre los pacientes.

Para intentar dar una solución a esta problemática, investigadores del Hospital del Mar Research Institute han liderado un estudio que ha conducido al desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial. Esta nueva herramienta tiene como objetivo predecir cómo evolucionarán las personas que han sido diagnosticadas con esclerosis múltiple. La utilidad de esta herramienta radica en su capacidad para adaptar el tratamiento de manera más adecuada a cada individuo².

El estudio, que ha sido publicado en el Journal of Neurology y es fruto del proyecto Sys4MS de la Comisión Europea, ha contado con la colaboración de varios centros médicos reconocidos. Entre ellos se encuentran el Hospital Clínic de Barcelona, la Universidad Charité de Berlín, el Hospital Policlínico San Martino de Génova en Italia y el Hospital Universitario de Oslo. Durante un periodo de dos años, se realizó un seguimiento a más de 300 pacientes diagnosticados con esclerosis múltiple, así como a un grupo de control de aproximadamente cien personas sin enfermedad. De este modo, se llevó a cabo un minucioso estudio sobre el estado de las personas que formaron parte del estudio, sometiéndoles a evaluaciones que utilizaban diversas escalas clínicas y cognitivas, así como pruebas de imagen, como resonancia magnética cerebral y tomografía de coherencia óptica para examinar el estado de la retina. Además, se realizó un análisis exhaustivo de su genética, así como de las proteínas y células inflamatorias presentes en su sangre. Los datos obtenidos fueron validados utilizando una segunda muestra de 271 personas con esclerosis múltiple.

Todo ello fue fundamental para el desarrollo de esta herramienta, creada utilizando diversas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a partir de los datos de los participantes, y que alcanza altos niveles de precisión, especialmente en lo que respecta a los pacientes que experimentarán cambios en su condición y que requerirán un cambio de tratamiento a opciones más efectivas. En este sentido, aunque todavía no se puede emplear en la práctica clínica, esta nueva herramienta puede ayudar a discernir qué pacientes van a mantenerse estables y cuáles van a aumentar las secuelas. Esta información, sumada al historial del paciente, es clave a la hora de ayudar a tomar decisiones relacionadas con el tratamiento más idóneo, ya que la esclerosis múltiple es una enfermedad muy variable y difícil de predecir.

En definitiva, este estudio concluye que la combinación de información clínica y resonancia magnética es la más útil para predecir la progresión de los pacientes. Los investigadores están actualmente trabajando para extender el seguimiento de los pacientes a 7 años, lo cual es de gran importancia dado que esta enfermedad afecta principalmente a personas menores de cuarenta años, con una esperanza de vida de alrededor de treinta años.

Fuentes:

1. Asociación Española de Esclerosis Múltiple. Esclerosis Múltiple. Disponible en: https://aedem.org/esclerosis-multiple/. Último acceso: marzo 2024.

2. Andorra M et al. Predicting disease severity in multiple sclerosis using multimodal data and machine learning. J Neurol 2024; 271: 1133–49 https://doi.org/10.1007/s00415-023-12132-z