Prueba de orina con IA predice EPOC antes de los síntomas

La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) afecta a más de 400 millones de personas en todo el mundo y se espera que se convierta en la tercera causa principal de muerte para el año 2030. La EPOC se caracteriza por síntomas persistentes, que incluyen disnea, tos y sibilancias, junto con un deterioro continuo de la función pulmonar. A veces, los síntomas empeoran, lo que lleva a exacerbaciones. Estas exacerbaciones son desencadenadas por diversos factores, como infecciones virales y bacterianas, así como una serie de alteraciones menores que conducen a la desestabilización de la enfermedad. Las exacerbaciones de la EPOC pueden ser perjudiciales, ya que causan más daño a los pulmones, lo que hace que la prevención sea esencial para mejorar la calidad de vida y reducir el riesgo de muerte. Los métodos actuales para medir la inflamación en la EPOC generalmente implican muestras de sangre o esputo tomadas durante las exacerbaciones, en comparación con las visitas estables que ocurren con semanas de diferencia. Sin embargo, estos enfoques no han dado lugar a una prueba ampliamente adoptada debido a las limitaciones en la sensibilidad y especificidad, así como a las dificultades para obtener muestras oportunas para un tratamiento adecuado. El reto ahora es desarrollar pruebas que se realicen cerca del paciente y que sean capaces de detectar y analizar la respuesta inflamatoria heterogénea que precede a una exacerbación. Ahora, los investigadores han aplicado inteligencia artificial (IA) a muestras de orina para predecir cuándo se manifestarán los síntomas de la EPOC.

Global Access Diagnostics (Bedford, Reino Unido) ha desarrollado un prototipo de prueba llamado Headstart, una plataforma de monitorización remota de pacientes que mide cinco biomarcadores en la orina. Actualmente, Headstart se está probando para detectar los primeros signos de exacerbación con la suficiente fiabilidad como para ayudar a los pacientes a determinar si necesitan buscar atención médica. Un estudio dirigido por la Universidad de Leicester (Leicester, Reino Unido) contó con la participación de pacientes que utilizaron esta sencilla prueba diaria con tira reactiva para controlar su orina y enviaron los resultados a los investigadores a través de sus teléfonos móviles. Utilizando inteligencia artificial para analizar los datos, los investigadores pudieron predecir un empeoramiento de los síntomas con hasta una semana de antelación, lo que les permitió ajustar el tratamiento para prevenir o reducir los brotes.

El estudio comenzó analizando muestras de orina de 55 pacientes con EPOC para identificar cualquier cambio en la composición de la orina que pudiera preceder a un empeoramiento de los síntomas. Esto condujo a la identificación de un conjunto de biomarcadores: moléculas que cambian cuando la EPOC se está deteriorando. Luego, los investigadores pidieron a 105 pacientes adicionales con EPOC que usaran el dispositivo Headstart diariamente durante seis meses y enviaran sus resultados a los investigadores a través de teléfonos móviles. Se empleó IA, específicamente una red neuronal artificial, para examinar las fluctuaciones en estos biomarcadores y predecir cuándo ocurriría un brote. El estudio, publicado en ERJ Open Research, demostró que el análisis de IA podía predecir una exacerbación aproximadamente siete días antes de que aparecieran los síntomas.

"Nuestro estudio primero exploró muchas sustancias en muestras de orina de personas con EPOC durante un brote y cuando estaban estables", dijo el profesor Chris Brightling de la Universidad de Leicester. "Descubrimos que una pequeña cantidad de estas sustancias podría identificar un brote. Luego hicimos un seguimiento de un grupo de personas con EPOC y probamos cinco sustancias diariamente. Esto nos permitió desarrollar la herramienta de predicción de riesgos o pronóstico de IA. Descubrimos que la herramienta de IA podía predecir de manera confiable un brote de síntomas siete días antes de un diagnóstico".

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