Científicos han descubierto dos nuevos subtipos de esclerosis múltiple gracias a la inteligencia artificial, abriendo la puerta a tratamientos personalizados y mejores resultados para los pacientes.
Millones de personas en todo el mundo padecen esta enfermedad, pero los tratamientos se suelen seleccionar en función de los síntomas, lo que puede resultar ineficaz si no se dirige a la base biológica del problema en cada paciente.
Ahora, investigadores han identificado dos nuevas variantes biológicas de la esclerosis múltiple utilizando inteligencia artificial, un sencillo análisis de sangre y resonancias magnéticas. Expertos calificaron este avance como “emocionante” y con el potencial de revolucionar el tratamiento de la enfermedad a nivel mundial.
El estudio, que involucró a 600 pacientes y fue liderado por University College London (UCL) y Queen Square Analytics, analizó los niveles en sangre de una proteína específica llamada cadena ligera de neurofilamento sérico (sNfL). Esta proteína puede indicar el grado de daño a las células nerviosas y la actividad de la enfermedad.
Los resultados de sNfL y las resonancias magnéticas de los cerebros de los pacientes fueron interpretados por un modelo de aprendizaje automático llamado SuStaIn. Los resultados, publicados en la revista médica Brain, revelaron dos tipos distintos de esclerosis múltiple: sNfL temprana y sNfL tardía.
En el primer subtipo, los pacientes presentaban altos niveles de sNfL en las primeras etapas de la enfermedad, con daño visible en una parte del cerebro llamada cuerpo calloso. También desarrollaron lesiones cerebrales rápidamente. Los científicos describen este tipo como más agresivo y activo.
En el segundo subtipo, los pacientes mostraron una reducción del tamaño cerebral en áreas como la corteza límbica y la materia gris profunda antes de que aumentaran los niveles de sNfL. Este tipo parece ser más lento, con un daño más evidente que se produce más adelante.
Los investigadores afirman que este avance permitirá a los médicos comprender con mayor precisión qué pacientes corren mayor riesgo de desarrollar diferentes complicaciones, allanando el camino para una atención más personalizada.
El autor principal del estudio, el Dr. Arman Eshaghi de UCL, explicó: “La esclerosis múltiple no es una sola enfermedad y los subtipos actuales no describen los cambios en los tejidos subyacentes, información que necesitamos para tratarla eficazmente.
“Al utilizar un modelo de inteligencia artificial combinado con un marcador sanguíneo de fácil acceso y resonancias magnéticas, hemos podido identificar por primera vez dos patrones biológicos claros de la esclerosis múltiple. Esto ayudará a los clínicos a comprender en qué punto del proceso de la enfermedad se encuentra una persona y quién puede necesitar un seguimiento más estrecho o un tratamiento específico más temprano.”
En el futuro, cuando la herramienta de inteligencia artificial sugiera que un paciente tiene esclerosis múltiple sNfL temprana, podría ser elegible para tratamientos más eficaces y un control más exhaustivo, según Eshaghi.
Por el contrario, a aquellos con sNfL tardía se les podrían ofrecer diferentes tipos de tratamientos, como terapias personalizadas para proteger las células cerebrales o las neuronas. “Las novedades serán, por lo tanto, dobles: transformar los exámenes clínicos y neurológicos, que no han cambiado en siglos, con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial, y proporcionar tratamientos personalizados basados en el perfil de la enfermedad.”
Caitlin Astbury, gerente sénior de comunicaciones de investigación de la MS Society, una organización benéfica, declaró: “Este es un desarrollo emocionante en nuestra comprensión de la esclerosis múltiple.
“Este estudio utilizó el aprendizaje automático para analizar datos de resonancias magnéticas y biomarcadores de personas con esclerosis múltiple remitente-recurrente y esclerosis múltiple progresiva secundaria. Al combinar estos datos, pudieron identificar dos nuevos subtipos biológicos de la enfermedad.
“En los últimos años, hemos mejorado nuestra comprensión de la biología de la enfermedad. Sin embargo, actualmente, las definiciones se basan en los síntomas clínicos que experimenta una persona. La esclerosis múltiple es compleja, y estas categorías a menudo no reflejan con precisión lo que está sucediendo en el cuerpo, lo que puede dificultar un tratamiento eficaz.”
Existen alrededor de 20 opciones de tratamiento para personas con esclerosis múltiple remitente-recurrente y algunas que están comenzando a surgir para la esclerosis múltiple progresiva, pero para muchos no hay opciones, dijo Astbury. “Cuanto más aprendamos sobre la enfermedad, más probable será que podamos encontrar tratamientos que puedan detener la progresión de la enfermedad.
“Esta investigación se suma a la creciente evidencia que respalda un cambio de alejamiento de las descripciones existentes de la esclerosis múltiple (como ‘remitente’ y ‘progresiva’) hacia términos que reflejen la biología subyacente de la enfermedad. Esto podría ayudar a identificar a las personas con un mayor riesgo de progresión y permitirles recibir un tratamiento más personalizado.”
