Aprovechar la inteligencia artificial para predecir la AR

Por Vandana Suresh | 21 de febrero de 2025 

Mientras estudiaba las enfermedades reumáticas en niños de 1950 años, el médico y matemático Alvan Feinstein observó una brecha significativa en la distinción entre soplos cardíacos benignos y patológicos. En ese momento, los diagnósticos dependían en gran medida de la experiencia del médico. Para abordar este problema, Feinstein clasificó los soplos cardíacos basándose en principios científicos; un trabajo fundamental para la medicina basada en la evidencia. Esta evolución culminó en el desarrollo de la medicina de precisión, que adapta el tratamiento para satisfacer las necesidades individuales de los pacientes.

La medicina de precisión para la artritis reumatoide (AR) aún se encuentra en sus primeras etapas. En reconocimiento a su beneficio para los pacientes, la Arthritis Foundation otorgó un premio del Programa de Investigación de la Artritis Reumatoide a Fan Zhang, PhD, profesor adjunto en el campus médico Anschutz de la Universidad de Colorado. Esta financiación apoyará su investigación sobre el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para predecir la aparición de la AR y objetivos potencialmente terapéuticos para la medicina de precisión.

"Actualmente, no hay predictores sólidos de cuándo un paciente comenzará a mostrar signos clínicos notables de artritis reumatoide", dijo Zhang. "La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar el campo de la predicción de enfermedades. Mi equipo desarrollará herramientas de aprendizaje automático que combinen una amplia gama de datos de pacientes para producir la mejor estrategia de predicción para la aparición de la enfermedad y nuevos objetivos clínicos para la intervención".

Antes de que aparezcan los síntomas clínicos característicos de la artritis reumatoide, como el dolor articular y la hinchazón, los pacientes suelen presentar anomalías inmunológicas. Estos incluyen la producción de autoanticuerpos, como los anticuerpos antiproteicos anticitrulinados (ACPA) y el factor reumatoide (FR), que pueden detectarse mediante análisis de sangre. Sin embargo, la duración de la fase preclínica de la AR varía mucho entre los pacientes, y no todos desarrollan la enfermedad en su grado más alto. Esta complejidad de la historia natural de la artritis reumatoide presenta un obstáculo importante para las estrategias de intervención temprana que tienen por fin prevenir la evolución de la enfermedad.

Por lo tanto, existe una necesidad apremiante de identificar biomarcadores precisos que sirvan como indicadores de enfermedades futuras. Para abordar este desafío, Zhang y su equipo utilizarán su experiencia en inteligencia artificial computacional para desarrollar algoritmos que identifiquen biomarcadores predictivos dentro de conjuntos de datos grandes y complejos, incluida la transcriptómica y la proteómica de una sola célula. En concreto, el laboratorio de Zhang empleará herramientas de inteligencia artificial para analizar los perfiles de ARN y los patrones de expresión de proteínas, entre otros datos, en células inmunitarias individuales obtenidas de los participantes en el ensayo clínico StopRA de los NIH.

Al comparar a las personas que desarrollan AR con aquellas que no, este enfoque sistemático longitudinal basado en datos tiene la potencialidad de descubrir firmas moleculares clave, pronosticando cambios en el sistema inmunitario que son cruciales para la transición de la AR preclínica a la clínica. Además, es muy factible que esta investigación abra las puertas a la identificación de nuevos objetivos de tratamiento.

"La financiación de la Arthritis Foundation es un enorme estímulo", dijo Zhang. "Estamos muy entusiasmados de ampliar los límites de la investigación con inteligencia artificial y desarrollar herramientas informáticas que proporcionen una visión más profunda de la evolución de la artritis reumatoide y otras enfermedades autoinmunes".

Zhang agregó que la financiación también fortalece su colaboración con el destacado reumatólogo Kevin Deane, MD, PhD, también del Campus Médico Anschutz, quien es el investigador principal del ensayo StopRA y supervisa las cohortes preclínicas de artritis reumatoide en el estudio clínico.