Este contenido fue hecho con la asistencia de una inteligencia artificial y contó con la revisión del editor/periodista.
El trabajo, mostrado durante el 55 Congreso de la Sociedad Española de Nefrología (SEN), busca revertir uno de los mayores peligros tras un trasplante: que el organismo del paciente rechace el órgano recibido. Esto sucede porque las defensas generan anticuerpos que atacan al riñón implantado como si fuera ajeno.
Ante esto, la táctica experimental ideada consiste en generar células de defensa “a medida” que actúen únicamente contra aquellas responsables del rechazo, sin perjudicar al resto del sistema inmunitario. Para lograrlo, los científicos han modificado linfocitos para que funcionen como “tiradores de precisión”, identificando y eliminando solo las células nocivas.
Según los resultados en etapa preclínica, estas células consiguieron frenar de forma selectiva a las que causan el rechazo. De confirmarse estos hallazgos en estudios venideros, se abriría paso a una modalidad de inmunoterapia celular precisa donde se podrían alterar en laboratorio células del propio sistema inmune para usarlas como terapia. Los investigadores creen que esto podría ser transformador en el ámbito del trasplante, al abordar el problema desde su origen.
IA para mejorar la distribución de órganos
Otro estudio presentado en este encuentro, liderado por un equipo de expertos de Barcelona, Madrid y Trento (Italia), tiene como protagonista a la inteligencia artificial (IA). Específicamente, el grupo ha desarrollado un sistema que permite pronosticar con mayor exactitud los desenlaces de los trasplantes de riñón provenientes de donantes con parámetros ampliados (ECD) en donación controlada tras paro circulatorio (cDCD).
Los donantes con parámetros ampliados son personas que ofrecen sus órganos pero que, debido a su edad o ciertas afecciones médicas como hipertensión, diabetes o un funcionamiento no ideal de algún órgano, han servido para aumentar el número de donantes disponibles. Por otro lado, la donación controlada tras paro circulatorio ocurre cuando se obtienen órganos después de que una persona fallece por la interrupción irreversible de su ritmo cardíaco y flujo sanguíneo, lo cual igualmente ha servido para incrementar la donación cadavérica.
Dado que la oferta de órganos no cubre toda la demanda, se emplean cada vez más riñones de donantes con parámetros ampliados en los casos donde la donación se efectúa tras una muerte circulatoria controlada. Sin embargo, la aplicación de esta estrategia ha hecho evidentes desafíos o interrogantes por resolver, considerando los resultados obtenidos. Por todo ello, se requieren nuevas herramientas que ayuden a decidir en qué circunstancias serían más convenientes o cuál sería la asignación donante receptor más adecuada.
En este contexto, la investigación incluyó a 1.161 pacientes trasplantados con una vigilancia mínima de 24 meses, con el fin de identificar patrones de pacientes y variables decisivas que permitan prever el éxito o el fallo del injerto. Del total de participantes, un 25,7 por ciento provenía de donantes con parámetros ampliados.
El modelo de IA híbrido mostró una fiabilidad superior al 80 por ciento en la predicción de resultados en el grupo de mayor riesgo, superando significativamente la capacidad de las redes neuronales por sí solas. La combinación de métodos de IA permitió crear clasificaciones de riesgo más específicas, particularmente útiles para identificar a los pacientes con mayor posibilidad de perder el injerto. Además, el análisis definió los perfiles de las variables más relevantes en cada emparejamiento donante-receptor, usando técnicas de interpretación de Inteligencia Artificial (IA).
Como conclusión, los expertos señalan que este enfoque combinado apoyado en IA puede convertirse en un instrumento esencial para optimizar la distribución de órganos y personalizar el seguimiento de los receptores, especialmente en escenarios de alto riesgo como los trasplantes cDCD con donantes ECD. Con ello, se podrían tomar decisiones clínicas mejor fundamentadas y maximizar el aprovechamiento de los órganos disponibles.
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