Científicos de Londres identifican nuevos subtipos de esclerosis gracias al uso de IA

IA para detectar esclerosis múltiple

Científicos de la University College of London afirman que los nuevos hallazgos servirán para identificar a las personas más propensas a sufrir esta enfermedad.

La esclerosis múltiple se clasifica en cuatro grupos diferentes. Para determinar el grupo al que pertenece cada paciente, los médicos tienen en cuenta los síntomas y una combinación de observaciones clínicas, que se apoyan en imágenes cerebrales de resonancia magnética. Estas observaciones determinan la elección del tratamiento en cada uno de los casos.

“Actualmente, la clasificación de la esclerosis múltiple no se basa directamente en la biología subyacente de la enfermedad y, por lo tanto, no puede ayudar a los médicos a elegir el tratamiento más adecuado para los pacientes”, explica Arman Eshaghi, autor principal de la investigación. Con el uso de IA se elimina esta barrera.

El objetivo del estudio, publicado en la revista Nature Communications, es averiguar si existen patrones aún no identificados en las imágenes cerebrales. De esta manera, podrían orientar de forma más precisa la elección del tratamiento. Por otro lado, los científicos pretender identificar a aquellos pacientes que responderían mejor a una terapia concreta.

IA para detectar esclerosis múltiple

En el estudio, los investigadores aplicaron IA a las exploraciones cerebrales por resonancia magnética de 6.322 pacientes con esclerosis múltiple. La herramienta de IA desarrollada por la UCL Sustain -Subtype and Stage Inference- se entrenó a si misma e identificó tres nuevos patrones.

Los subtipos, previamente desconocidos, se clasificaron como “dirigidos por la corteza”, “dirigidos por la lesión” y “dirigidos por la materia blanca de apariencia normal”. Estas agrupaciones se refieren a las primeras anomalías observadas en las resonancias magnéticas dentro de cada patrón.

Después de que la IA para detectar esclerosis múltiple completara el análisis de las imágenes para su entrenamiento, los científicos utilizaron la herramienta para identificar los tres subtipos en una muestra independiente de 3.068 pacientes. Así, los investigadores pudieron validar su capacidad para detectar nuevos subtipos. Éste es un paso muy importante en la predicción de respuestas a los tratamientos y, aunque se necesitan más estudios clínicos, ya se han observado grandes diferencias en función del subtipo.

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