Uno de los investigadores, Jee-Won Choi, del Departamento de Biología, Universidad Kyung Hee, Seúl, República de Corea y, quien fue el encargado de exponer los hallazgos, señaló que se emplearon diversas técnicas; sin embargo, esta fue la más efectiva.

«Un enfoque de aprendizaje automático logra la mayor precisión diagnóstica, distinguiendo eficazmente la EII y particularmente la enfermedad de Crohn de los controles sanos en cohortes independientes», explicó.

Los marcadores microbianos son microorganismos o fragmentos de estos (como genes, proteínas o metabolitos) que se usan como indicadores biológicos para detectar o monitorear una condición de salud, una enfermedad o cambios en el cuerpo.

“La integración de marcadores microbianos con los diagnósticos convencionales podría mejorar su utilidad clínica”, afirmó Choi.

Hallazgo de biomarcadores y pruebas

La microbiota intestinal existe en dos estados: eubiosis, que favorece la salud, y disbiosis inflamatoria, un estado desequilibrado que comúnmente se ha asociado con enfermedades, especialmente con la EII, explicó Won Choi.

Otras investigaciones

Se han adelantado otras investigaciones enfocadas en las EII y muchos estudios han explorado las diferencias entre los estados (aubiosis y disbiosis), sin embargo, se han presentado tres desafíos principales en la identificación de biomarcadores de EII: tamaños de muestra pequeños, un solo enfoque analítico y baja reproducibilidad.

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¿Cuál es la diferencia con otros estudios?

Los investigadores utilizaron un conjunto de datos a gran escala y emplearon múltiples métodos para determinar qué enfoque analítico producía los resultados más seguros.

Comprobaron que sus resultados eran confiables al repetir el estudio o análisis en tres grupos distintos de personas (cohortes), que tenían características variadas. Una era de población nacional y otra internacional, ambas con pacientes con EII y sujetos de control sanos, y un conjunto de datos de pacientes sin EII.

Detalles de la investigación

Se incluyeron 414 pacientes con enfermedad de Crohn, 880 con colitis ulcerosa y 2467 individuos sanos de control de 21 centros de la República de Corea. 

Entre los exámenes se enfatizó en analizar sus perfiles de microbiota intestinal a partir de muestras de heces mediante secuenciación del gen ARNr 16S, (un gen que tienen casi todas las bacterias y que los científicos analizan para saber qué tipo de bacterias hay en una muestra, en este caso del intestino).

Técnicas empleadas

Como se explicaba anteriormente, los investigadores acudieron a cuatro técnicas diferentes para identificar posibles biomarcadores de EII en las muestras:

• Análisis de abundancia diferencial
• Aprendizaje automático de bosque aleatorio supervisado
• Análisis de red no supervisado
• Curación basada en literatura.

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Resultados

Los resultados mostraron diferencias claras en la composición microbiana entre los individuos sanos de control y los pacientes con enfermedad de Crohn y colitis ulcerosa.

Los pacientes con EII, en particular aquellos con enfermedad de Crohn, presentaron sistemáticamente una prevalencia significativamente mayor de disbiosis, afirmó Choi.

Cuando se compararon personas con enfermedad inflamatoria intestinal (EII) con personas sanas, los investigadores usaron varias técnicas para identificar diferencias en el cuerpo.

La que mejores resultados dio fue el aprendizaje automático supervisado, una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a encontrar patrones. Esta técnica logró identificar con gran precisión quién tenía EII y quién no.

También funcionó muy bien para distinguir entre los dos tipos principales de EII: colitis ulcerosa y enfermedad de Crohn.

Aunque todas las técnicas utilizadas tuvieron buenos resultados, el aprendizaje automático fue el más preciso en todos los casos.

Además, el estudio permitió identificar entre los pacientes sin EII a quienes tenían enfermedad hepática esteatótica asociada a disfunción metabólica, cáncer colorrectal, artritis reumatoide y síndrome del intestino irritable con un alto grado de precisión.

Opiniones de los expertos

Para algunos expertos el método demuestra una efectividad en el diagnóstico, ya que muchos de los pacientes ya tenían conocimiento de su enfermedad y se encontraron en algún tipo de tratamiento por lo que señalan que se trata de un panel de biomarcadores que no sirve para diagnosticar, sino para confirmar una enfermedad ya conocida. 

Por esto, se sugirió a los investigadores que los biomarcadores sean validados en pacientes que no reciben tratamientos que pueden afectar o generar una alteración en su microbioma intestinal. 

Sin embargo, se valida que, debido a la cantidad de participantes en el estudio, es un gran aporte y un buen comienzo para seguir abordando las enfermedades inflamatorias intestinales y posteriormente se puede profundizar para corregir algunos detalles.

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El tiempo medio necesario para cada lectura fue inferior a 4 minutos (239 segundos) cuando se utilizó este asistente de IA por cada examen y, si se compara con los métodos estándar, estos se demoran alrededor de 1,0 a 1,5 horas para las lecturas, lo que sin duda, destaca una reducción significativa.

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Enfoque de la investigación

El estudio estuvo enfocado en validar un modelo de inteligencia artificial que trabajara en tiempo real con este tipo de cápsula endoscópica enfocado principalmente en el intestino delgado.

El modelo de inteligencia artificial fue configurado para mejorar las limitaciones de larga data de la cápsula endoscópica, enfocándose principalmente en la reducción de las lecturas que consumen mucho tiempo y ampliando la posibilidad de observar alteraciones más minuciosas.

«Es una gran mejora en el nivel de preparación tecnológica del modelo de IA», afirmó el investigador principal del estudio, Miguel Mascarenhas, MD, PhD, jefe de la Unidad de Medicina de Precisión del Hospital São João.

En comparación con otros modelos de IA, el empleado en este estudio se destaca por demostrar su eficacia para ser utilizado en entornos clínicos reales.

«Esta tecnología transformará la práctica endoscópica y el manejo clínico de la enfermedad inflamatoria intestinal», añadió Mascarenhas.

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Participación en el estudio

Este estudio se realizó conjuntamente en países como Portugal, España y Estados Unidos entre enero de 2021 y abril de 2024

En la investigación participaron 137 pacientes, 49 de los cuales padecían enfermedad de Crohn y se emplearon dos dispositivos de cápsula endoscópica (PillCamSB3 y Olympus EC-10) para evaluar el rendimiento enfocado en la verificación de puntos específicos como sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN).

De los 137 pacientes que participaron en el estudio, un comité de expertos, identificó úlceras y erosiones en 56 pacientes (40,9%), con una sensibilidad del 60,7%, una especificidad del 98,8%, un VPP del 97,1% y un VPN del 78,4%, lo que arroja una precisión general para la detección de úlceras y erosiones del 83,2%.

En comparación, las lecturas asistidas por IA superaron a las lecturas convencionales con una sensibilidad del 94,6%, una especificidad del 80,2%, un VPP del 76,8% y un VPN del 95,6%, lo que generó una precisión general del 86,1%. 

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Lo más destacado 

1. La reducción en el tiempo y precisión diagnóstica con este modelo de IA permite interactuar más con el paciente y atender otras tareas relacionadas con sus necesidades.
2. Es importante destacar que este estudio no solo beneficia a los pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal, ya que la cápsula endoscópica puede detectar otras condiciones relacionadas con el tracto gastrointestinal, como lo es el cáncer colorrectal.
3. Con estos resultados prometedores se supera una de las barreras que impedía la integración de la cápsula endoscópica en la práctica clínica, la cual era el tiempo de lectura que era demasiado extenso.

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El plan, lanzado con el apoyo de empresas como OpenAI, SoftBank y Oracle, se centrará inicialmente en el desarrollo de centros de datos en Texas, con vistas a expandirse a otros estados. Trump destacó que la inversión permitirá la creación de cientos de miles de empleos en el país y posicionará a EE. UU. como líder tecnológico frente a competidores como China.

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Uno de los principales objetivos del proyecto es utilizar IA para crear una vacuna contra el cáncer mediante análisis de sangre que detecten células cancerígenas en etapas tempranas, lo que podría cambiar el panorama del tratamiento de la enfermedad.

Masayoshi Son, CEO de SoftBank, calificó el proyecto como el «inicio de una nueva era» en la medicina, mientras que Larry Ellison, de Oracle, subrayó su potencial transformador en el tratamiento del cáncer. La iniciativa busca no solo avances en IA, sino también asegurar el liderazgo de EE. UU. en innovación tecnológica a nivel global.

Este esfuerzo forma parte de la agenda de Trump en su segundo mandato, con la ambición de dejar un legado en la medicina y la tecnología.

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Los panelistas presentaron cómo la IA está revolucionando el aprendizaje personalizado, mejorando diagnósticos médicos y acelerando descubrimientos científicos. Además, se destacó la necesidad de enfrentar desafíos relacionados con la ética y la equidad en el acceso a estas tecnologías.

El evento cerró con un llamado a las diferentes disciplinas a incorporar la IA como una realidad indispensable para impulsar el desarrollo social y tecnológico en Puerto Rico.

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Las técnicas de aprendizaje automático, en particular las redes neuronales convolucionales (según dicen expertos en CNN), han demostrado ser efectivas en la identificación de características específicas de la psoriasis. Un estudio publicado en el Journal of Medical Internet Research, explica como un modelo de IA entrenado con más de 14.000 imágenes de pacientes logró mejorar la precisión diagnóstica en un 33.2% en comparación con dermatólogos experimentados​.

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El resultado anterior, coincide con una revisión sistemática publicada en Frontiers in Medicine que destacó cómo la IA puede ayudar a segmentar y clasificar las lesiones cutáneas de manera precisa, lo que no solo mejora el diagnóstico inicial, permite ajustes en el tratamiento más efectivos y personalizados.

Principales innovadores

Especialistas han resaltado la importancia de integrar la tecnología en la atención al paciente, destacando que estas innovaciones pueden democratizar el acceso a diagnósticos precisos, especialmente en áreas con recursos limitados​.

Aquí algunos beneficios de las innovaciones recientes de inteligencia artificial (IA) que están mejorando la atención y el tratamiento de la psoriasis:

• Modelos de aprendizaje profundo para evaluar la severidad de la psoriasis a través de imágenes
• Aplicaciones móviles como la aplicación SkinTeller, que permite a los pacientes y dermatólogos calcular automáticamente las puntuaciones del PASI utilizando IA. Esta aplicación ha sido utilizada más de 3.369 veces y ha demostrado ser una herramienta útil para el autogestión de la psoriasis
• Teledermatología permite a los pacientes recibir diagnósticos más confiables sin necesidad de visitas físicas al consultorio​

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El uso de IA en el diagnóstico de psoriasis no solo promete mejorar la precisión y eficiencia en la atención médica, sino que también podría transformar la experiencia del paciente, ofreciendo un enfoque más proactivo y personalizado en el manejo de la enfermedad.

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Estos riesgos son más propensos a manifestarse en pacientes que experimentan senescencia, un componente del envejecimiento que involucra disfunciones biológicas en respuesta a factores estresantes repetitivos. Aunque el envejecimiento biológico está vinculado con un aumento en la incidencia de enfermedades cardiovasculares, no queda completamente claro si la insuficiencia cardíaca constituye en sí misma un proceso senescente independiente de la edad.

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Por tal razón, en un estudio piloto de cuatro años realizado por investigadores de Mayo Clinic, con herramientas como un algoritmo de electrocardiograma (ECG) habilitado por IA, sugiere que la “progresión de la insuficiencia cardíaca es un fenómeno senescente asociado con indicadores de envejecimiento acelerado. Estos indicadores incluyen células madre progenitoras con actividad de telomerasa reducida y niveles aumentados de proteínas del fenotipo secretor asociadas a la senescencia plasmática”.

Los resultados, divulgados en el informe de Mayo Clinic Proceedings, indican que en la insuficiencia cardíaca los nichos de células madre podrían desarrollar un fenotipo senescente, comprometiendo así la capacidad endógena de curación y recuperación. Con un mayor examen, el estudio concluye que la terapia senolítica, tratamientos que favorecen la eliminación de las células senescentes del organismo, es decir, aquellas responsables del envejecimiento, podría ser contemplada como una opción futura para el manejo de la insuficiencia cardíaca.

«La senescencia y el envejecimiento son componentes bien descritos de la fisiopatología de la insuficiencia cardíaca, y nuestro estudio piloto tuvo como objetivo determinar si la aparición de la insuficiencia cardíaca es un proceso senescente independiente de la edad (…) Los hallazgos sugieren que la insuficiencia cardíaca puede promover un fenotipo senescente independiente de la edad cronológica, y también mostramos por primera vez que el ECG de IA muestra un fenotipo de envejecimiento cardíaco en la insuficiencia cardíaca más allá de la edad cronológica del paciente. Este fenotipo parece estar asociado con marcadores celulares y moleculares de senescencia», comenta el Dr. Barry Boilson, cardiólogo de Mayo Clinic y primer autor del estudio.

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Más hallazgos

Principales descubrimientos del estudio sobre la terapia senolítica en pacientes con insuficiencia cardíaca:

• ECG con IA para evaluación no invasiva: El doctor Boilson sugiere que la aplicación de inteligencia artificial (IA) al electrocardiograma (ECG) podría proporcionar evaluaciones no invasivas de la respuesta a la terapia senolítica en pacientes con insuficiencia cardíaca.
• Análisis de células madre hematopoyéticas progenitoras CD34+: Durante el periodo 2016-2020, el estudio se centró en el análisis de células madre hematopoyéticas progenitoras CD34+. Este enfoque arrojó luz sobre la influencia de la terapia senolítica en la insuficiencia cardíaca.
• Uso de algoritmo de IA para determinar la edad cardíaca: Un algoritmo de IA desempeñó un papel crucial al calcular la edad cardíaca y la diferencia entre la edad cardíaca y la cronológica de cada paciente, proporcionando datos esenciales.
• Exploración de células madre en el tejido cardíaco: Se resalta la necesidad de investigar otras poblaciones de células madre en el tejido cardíaco. Este enfoque podría abrir nuevas posibilidades para estudios futuros que evalúen los beneficios potenciales de los medicamentos senolíticos, con el propósito de atenuar o revertir los efectos del envejecimiento cardíaco asociado a la insuficiencia cardíaca, según las reflexiones del doctor Boilson.

En el estudio también participaron el Dr. Boilson son Dhivya Vadhana Meenakshi-Siddharthan, Ph.D.; Cristóbal Livia, Ph.D.; Timothy Peterson; Paul Stalboerger; Steven Zincke; Zachi Attia, Ph.D.; Dr. Alfredo Clavell; Dr. Paul Friedman; el Dr. Suraj Kapa; Peter Noseworthy, M.D.; Marissa Schafer, Ph.D.; John Stulak, M.D.; y Atta Behfar, M.D., Ph.D.

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