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Millones de personas en todo el mundo padecen esta enfermedad; sin embargo, los tratamientos suelen seleccionarse en función de los síntomas y pueden no ser eficaces porque no abordan la biología subyacente del paciente.

Ahora, los científicos han identificado dos nuevos tipos biológicos de EM utilizando inteligencia artificial, una sencilla prueba de sangre y exploraciones por resonancia magnética. Los expertos afirmaron que este hallazgo “emocionante” podría revolucionar el tratamiento de la enfermedad a nivel mundial.

En un estudio liderado por University College London (UCL) y Queen Square Analytics, en el que participaron 600 pacientes, los investigadores analizaron los niveles en sangre de una proteína específica llamada cadena ligera de neurofilamentos séricos (sNfL). Esta proteína puede ayudar a indicar el grado de daño de las células nerviosas y cuán activa es la enfermedad.

Los resultados de sNfL y las exploraciones cerebrales de los pacientes fueron interpretados por un modelo de aprendizaje automático denominado SuStaIn. Los resultados, publicados en la revista médica Brain, revelaron dos tipos distintos de EM: sNfL temprano y sNfL tardío.

En el primer subtipo, los pacientes presentaban niveles elevados de sNfL en las etapas iniciales de la enfermedad y se observó daño visible en una región del cerebro conocida como el cuerpo calloso. Además, las lesiones cerebrales se desarrollaron rápidamente. Los científicos señalaron que este tipo parece más agresivo y activo.

En el segundo subtipo, los pacientes mostraron atrofia cerebral en regiones como la corteza límbica y la sustancia gris profunda antes de que aumentaran los niveles de sNfL. Este tipo progresa más lentamente y el daño marcado parece aparecer más tarde.

Los investigadores afirman que este avance permitirá a los médicos comprender con mayor precisión qué pacientes tienen un mayor riesgo de diversas complicaciones y abrirá la puerta a una atención más personalizada.

El autor principal del estudio, el Dr. Arman Eshaghi, de la UCL, dijo: “La EM no es una sola enfermedad y los subtipos actuales no son suficientes para describir los cambios tisulares subyacentes que necesitamos conocer para el tratamiento.

“Utilizando la resonancia magnética y un modelo de inteligencia artificial combinado con un biomarcador sanguíneo altamente accesible, pudimos mostrar por primera vez dos patrones biológicos claros de la EM. Esto ayudará a los clínicos a entender en qué punto del curso de la enfermedad se encuentra una persona y quién necesita un seguimiento más estrecho o un tratamiento dirigido más temprano”.

Eshaghi añadió que, en el futuro, cuando la herramienta de IA sugiera que un paciente tiene EM de tipo sNfL temprano, podría ser candidato a terapias de mayor impacto y ser monitorizado más de cerca.

Por el contrario, a quienes presentan sNfL tardío se les podrían ofrecer distintos tipos de tratamiento, como terapias personalizadas para proteger las células cerebrales o las neuronas. “Por lo tanto, las innovaciones serán de doble vía: transformar los exámenes clínicos y neurológicos que apenas han cambiado en siglos con la ayuda de algoritmos de IA, y proporcionar tratamientos personalizados basados en el perfil de la enfermedad”.

Caitlin Astbury, directora sénior de comunicaciones de investigación en la Sociedad de EM, señaló: “Este es un avance emocionante en nuestra comprensión de la EM.

Este estudio utilizó el aprendizaje automático para analizar datos de resonancia magnética y biomarcadores de personas con EM recurrente y EM secundaria progresiva. Al combinar estos datos, pudieron identificar dos nuevos subtipos biológicos de EM.

En los últimos años, hemos desarrollado una mejor comprensión de la biología de la enfermedad. Sin embargo, las definiciones actuales se basan en los síntomas clínicos que experimenta una persona. La EM es compleja y estas categorías a menudo no reflejan con precisión lo que ocurre en el organismo, lo que puede dificultar un tratamiento eficaz”.

Astbury indicó que existen alrededor de 20 opciones de tratamiento para las personas con EM recurrente y que están empezando a surgir algunas opciones para la EM progresiva, pero que para muchas personas aún no hay opciones. “Cuanto más aprendamos sobre la enfermedad, mayor será la probabilidad de encontrar tratamientos que puedan detener su progresión”.

“Esta investigación contribuye a la creciente evidencia que respalda un alejamiento de las descripciones actuales de la EM (como ‘recurrente’ y ‘progresiva’) hacia términos que reflejen la biología subyacente de la enfermedad. Esto podría ayudar a identificar a las personas con alto riesgo de progresión y ofrecerles un tratamiento más personalizado”.