La inteligencia artificial (IA) avanza como una herramienta útil en la prevención de enfermedades respiratorias graves.
Un nuevo estudio de Mayo Clinic ha demostrado que es posible identificar a los niños con asma que tienen un mayor riesgo de sufrir infecciones respiratorias a partir de los tres años.
Los investigadores desarrollaron modelos que analizan información clínica y antecedentes familiares para determinar qué pacientes pueden experimentar ataques de asma graves o casos de neumonía debido a la influenza y el virus respiratorio sincitial.
«Este estudio nos acerca un paso más a la medicina de precisión en el asma infantil, donde la atención pasa de ser reactiva en el asma grave avanzada a centrarse en la prevención y la detección temprana de pacientes de alto riesgo», explica el Dr. Young Juhn, profesor de pediatría y salud pública de Mayo Clinic.
Según el especialista, la investigación pretende prevenir, más que tratar, un cambio de paradigma en la atención de los niños con asma, que puede reducir las hospitalizaciones y mejorar la calidad de vida de los pacientes.
(Foto cortesía).
Se analizaron más de 22.000 historias
El equipo de Mayo Clinic revisó los registros médicos de más de 22.000 niños nacidos en el sureste de Minnesota entre 1997 y 2016.
Utilizando herramientas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, pudieron extraer datos relevantes directamente de las notas médicas.
«Los instrumentos recogieron síntomas y antecedentes familiares para aplicar dos métodos de diagnóstico ampliamente utilizados en pediatría: los Criterios Predefinidos de Asma y el Índice de Predicción de Asma», afirmó el especialista.
Los niños que cumplían ambos criterios formaban un subgrupo con un riesgo significativamente mayor de complicaciones respiratorias.
«A los tres años, los miembros del subgrupo padecían neumonía con más del doble de frecuencia y gripe casi el triple que los demás niños», detalla el estudio.
Además, tenían las tasas más altas de ataques de asma que requirieron tratamiento con esteroides, atención de emergencia u hospitalización.
Por otro lado, el virus respiratorio sincitial fue la infección más común detectada durante los primeros tres años de vida, una condición que los investigadores asocian con una mayor vulnerabilidad a las infecciones respiratorias agudas.
(Archivo de fotografía/observador).
Un subtipo de asma infantil
Por otro lado, los resultados también mostraron que los niños de este grupo compartían antecedentes familiares de asma, eczema, rinitis alérgica o alergias alimentarias.
En análisis anteriores presentaban niveles elevados de eosinófilos, IgE específica de alérgeno y periostina, indicadores de inflamación tipo 2 y menor función pulmonar.
«Estos hallazgos nos permiten perfilar un subtipo de asma infantil que combina factores genéticos, clínicos e inmunológicos, y que requiere un seguimiento más personalizado», afirmó Juhn.
Próximos pasos
Además, el equipo planea probar las herramientas en poblaciones más diversas y en diferentes sistemas de salud para perfeccionar la precisión de los modelos predictivos.
«Nuestro objetivo es combinar la inteligencia artificial con datos biológicos para definir mejor los subtipos de asma y mejorar su tratamiento desde las primeras etapas», añadió.
Finalmente, los científicos están preparando un nuevo estudio para analizar un compuesto que puede reducir las respuestas inmunes hiperactivas relacionadas con el asma.
Para ello utilizarán modelos celulares conocidos como organoides, que les permitirán observar en el laboratorio cómo se comportan las células respiratorias ante determinados estímulos.
