Análisis de sangre con IA basado en células mejora predicción de resultados complejos en trasplantes

El manejo de inmunosupresores en pacientes trasplantados es un desafío delicado. Una medicación insuficiente puede provocar rechazo, que puede estar mediado por células o anticuerpos, mientras que una inmunosupresión excesiva aumenta el riesgo de infección y complicaciones como el linfoma asociado al virus de Epstein-Barr (VEB). Las herramientas de diagnóstico actuales ofrecen información limitada sobre el estado inmunitario del paciente, basándose en resultados reactivos y binarios. Los médicos a menudo deben combinar diversas fuentes de datos clínicos para tomar decisiones críticas, lo que dificulta un diagnóstico oportuno y preciso. Ahora, la integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) con análisis de sangre basados en células podría mejorar significativamente la precisión predictiva para resultados complejos de trasplantes.

Plexision (Pittsburgh, PA, EUA) está impulsando la medicina personalizada de trasplantes mediante pruebas celulares optimizadas con IA. Su conjunto de análisis de sangre celulares predice los subtipos de rechazo más comunes y las infecciones postrasplante, todo ello mediante una plataforma común de función celular inmunitaria. La compañía está mejorando aún más la precisión predictiva de la plataforma, lo que le permite clasificar la probabilidad de diversos resultados, como la función estable del injerto, el rechazo mediado por células T y anticuerpos, y el linfoma relacionado con infecciones. La plataforma proporciona resultados en tan solo 6 a 24 horas y transforma los resultados de las pruebas de resultados binarios a predicciones clasificadas y específicas para el paciente, lo que permite tomar decisiones clínicas más personalizadas.

Imagen: las pruebas basadas en células aportan inteligencia artificial a la atención de resultados del trasplante (foto cortesía de iStock)

La plataforma ha demostrado un excelente rendimiento clínico en estudios multicéntricos. Por ejemplo, PlexABMR, una de las pruebas de la compañía, predijo el rechazo mediado por anticuerpos en receptores de trasplante renal con un valor predictivo positivo del 81 % y un valor predictivo negativo del 75 %. Otra prueba predijo con precisión la infección por VEB, una de las principales causas de linfoma postrasplante potencialmente mortal. En el futuro, Plexision busca seguir mejorando sus capacidades basadas en IA y ampliar su impacto en la atención de trasplantes de precisión, proporcionando información oportuna e individualizada a los profesionales clínicos que atienden a pacientes de trasplante de alto riesgo.

“Plexision está redefiniendo el diagnóstico de trasplantes al predecir subtipos de rechazo y riesgos de infección mediante análisis de sangre derivados de una única plataforma de función celular inmunitaria”, afirmó el Dr. Rakesh Sindhi, cirujano de trasplantes, cofundador y director científico de Plexision. “Al ampliar nuestras capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático, estamos transformando la forma en que los médicos interpretarán las señales inmunológicas, pasando de respuestas binarias singulares de 'sí/no' a predicciones jerarquizadas adaptadas a cada paciente”.

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