MADRID, 20 de noviembre (EUROPA PRESS) –
Investigadores de la Unión Europea La Sociedad Europea de Respiración ha utilizado inteligencia artificial (IA) para analizar muestras de orina de pacientes y predecir cuándo aparecerán los síntomas de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), según un estudio dirigido por la Universidad de Leicester, Reino Unido, parte del Instituto Nacional de Obstrucción Crónica. Enfermedad Pulmonar (EPOC). Centro de Investigación Biomédica y Atención Social de Leicester.
El estudio, publicado en ‘ERJ Open Research’ y dirigido por el profesor Chris Brightling, muestra que los pacientes que participaron en el estudio realizaron una simple prueba con tira reactiva en su orina todos los días y enviaron los resultados a los investigadores a través de sus teléfonos móviles. Al utilizar inteligencia artificial para analizar los resultados, los investigadores pudieron “predecir” el empeoramiento de los síntomas con hasta una semana de anticipación, lo que podría permitir tomar acciones, como cambios de tratamiento, para minimizar o incluso prevenir la enfermedad. «Las exacerbaciones de la EPOC ocurren cuando una persona con EPOC enferma gravemente y necesita tratamiento adicional, ya sea en casa o en el hospital. Los tratamientos actuales responden a la enfermedad grave. Sería mejor poder predecir un ataque antes de que ocurra y luego personalizar el tratamiento para prevenirlo o reducir su impacto. «Queríamos desarrollar una prueba predictiva que sirviera como pronóstico personal del tiempo en caso de una epidemia inminente», explica el autor.
Los investigadores comenzaron analizando muestras de orina de un grupo de 55 personas con EPOC y buscando cambios en la composición de la orina antes de que los síntomas empeoraran. Esto les ayudó a identificar un conjunto de «biomarcadores», moléculas que tienden a cambiar a medida que la EPOC empeora.
Luego se les administró una prueba. Global Access Diagnostics, Bedford, Reino Unido, realizó análisis de orina para medir los niveles de estos cinco biomarcadores. Esta prueba es muy similar a la prueba de flujo lateral de COVID. A continuación, los investigadores encuestaron a un grupo de 105 pacientes con EPOC del Hospital Glenfield en Leicester y del Hospital Prince Philip en Llanelli. , Reino Unido, para analizar su orina diariamente durante seis meses y enviar los resultados a los investigadores a través de sus teléfonos móviles.
Los investigadores utilizaron un tipo de IA llamada redes neuronales artificiales que busca cambios en los niveles de estos biomarcadores. y predice cuándo un paciente tendrá un brote de síntomas de EPOC. Así que descubrieron que este análisis de IA podía predecir con precisión un brote unos siete días antes de que aparecieran los síntomas.
«Nuestro estudio examina por primera vez cómo se descomponen muchas de las sustancias presentes en muestras de orina de personas con EPOC durante brotes, y cuando se estabilizan, descubrimos que pequeñas cantidades de estas sustancias pueden identificar un brote. Seguimos a un grupo de personas con EPOC y probamos estas cinco sustancias todos los días. Esto nos permitió desarrollar una herramienta de predicción de riesgos y descubrimos que la herramienta de inteligencia artificial podía predecir de manera confiable los brotes de síntomas siete días antes del diagnóstico. Brightling dijo que el beneficio de recolectar muestras de orina es que los pacientes pueden hacerlo con relativa rapidez y facilidad todos los días en casa.
“Necesitamos hacer más para ajustar el algoritmo de IA con datos de un grupo más grande de pacientes. Esperamos que esto nos permita crear pruebas de IA para pacientes con EPOC para saber qué es «normal» para cada persona y predecir los brotes de síntomas. De esta manera se puede ajustar la atención al paciente; Por ejemplo, es posible que necesiten más pruebas o tratamientos o limitar su exposición a desencadenantes como la contaminación o el polen”, concluyó.
