El trabajo, que publica la revista Journal of Neurology, contó con la participación también del Hospital Clínic de Barcelona (noreste), la Universidad Charité de Berlín, el Hospital Policlínico San Martino de Génova (Italia) y el Hospital Universitario de Oslo.
Para el desarrollo de esta herramienta fue necesario el seguimiento durante dos años de un grupo de más de 300 pacientes con esclerosis múltiple y un centenar de personas libres de enfermedad.
Los participantes fueron evaluados a partir de diversas escalas clínicas y cognitivas, además de pruebas de imagen.
También se analizó su genética, sus proteínas y las células inflamatorias presentes en su sangre.
Los datos obtenidos se validaron con una segunda cohorte de 271 personas con esclerosis múltiple.
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Con toda esta información, los investigadores desarrollaron una herramienta con diferentes enfoques de inteligencia artificial y de aprendizaje sobre los mismos datos de los participantes.
La herramienta mostró un alto nivel de precisión a la hora de predecir los cambios que sufrirán los pacientes y anticipar eventuales modificaciones de tratamientos, para que sean más eficaces, según los investigadores
Aunque todavía no se puede utilizar en la práctica clínica, los resultados obtenidos hasta el momento pueden permitir a los equipos que hacen el seguimiento de los pacientes “disponer de información para poder decidir y escoger el mejor tratamiento, ya que los existentes en estos momentos tienen diferentes niveles de eficacia, pero también de riesgo”, apuntó el jefe del servicio de neurología del Hospital del Mar, Pablo Villoslada.
Los investigadores del Hospital del Mar Research Institute trabajan para continuar el estudio ampliando el tiempo de seguimiento de los pacientes a siete años.
La esclerosis múltiple es una enfermedad autoinmune, sin curación e incapacitante, en la que el sistema inmunitario destruye la cobertura protectora de las células nerviosas del cerebro, del nervio óptico y de la médula espinal.
EFE.
