Utilizada por investigadores

Inteligencia artificial para detectar factores de riesgo de DT1

La diabetes tipo 1 (DT1) es un trastorno autoinmune que puede afectar a personas de cualquier edad y para la cual actualmente no existe cura. La única esperanza es retrasar o prevenir su inicio. Para ello, una reciente investigación basada en el aprendizaje automático puede ayudar.

Un equipo de científicos de la corporación International Business Machines (IBM) y de Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF), una organización líder en investigación y concientización de la diabetes tipo 1 (DT1), y cinco centros de investigación académica en cuatro países diferentes, acaba de publicar un estudio en la revista Diabetes Care que es el primer artículo clínico importante elaborado por esta colaboración sobre la identificación de pacientes con alto riesgo de contraer la enfermedad.

El estudio de inteligencia de datos tipo 1 (T1DI) comprende una gran y única cohorte de pacientes pediátricos a quienes se les ha dado seguimiento de cerca desde su nacimiento. El trabajo ha proporcionado información sobre el desarrollo de biomarcadores asociados con el riesgo de aparición de la DT1 en niños pequeños. Los investigadores creen que los resultados podrían facilitar la identificación de niños en riesgo para ensayos clínicos cuyo objetivo es retrasar y posiblemente prevenir la aparición de la DT1.

LOS NIÑOS SON LOS MÁS AFECTADOS

Se trata de una enfermedad sin cura, con dependencia de la insulina de por vida y posibles complicaciones a largo plazo, como afecciones cardiovasculares, insuficiencia renal y retinopatía diabética, que puede provocar ceguera. La DT1 es un trastorno autoinmune que puede alcanzar a personas de cualquier edad, pero generalmente se diagnostica durante la infancia o la adolescencia. En Estados Unidos, la DT1 afecta aproximadamente a 1,6 millones de personas, muchas de las cuales son niños pequeños y adolescentes, según la Asociación Estadounidense de Diabetes. Este número va en aumento.

Esta enfermedad generalmente se desarrolla en un plazo de 5 a 15 años, con la pérdida gradual de células beta productoras de insulina en el páncreas. Este desarrollo es gradual, a lo largo de décadas, lo que ha inducido a los científicos a buscar formas de ayudar a retrasar o prevenir la manifestación de la enfermedad.

El equipo de investigación de IBM creó la cohorte del estudio T1DI, la más grande de su tipo para predictores de diabetes infantil tipo 1. En asociación con JDRF, que reunió a un equipo de más de 30 científicos de nueve instituciones en cuatro países, se combinaron datos de cinco estudios de evolución natural de DT1 dirigidos por esas instituciones, algunos de los cuales comenzaron hace más de 30 años.

Todos estos estudios se centraron en el desarrollo de la DT1. Sin embargo, el diseño, la duración y los datos recopilados variaban de un estudio a otro, por lo cual, hubo que integrar conjuntos de datos individuales de una manera que resultara común a todos los estudios. Estos conjuntos de datos incluían mediciones de autoanticuerpos de los islotes, biomarcadores específicos de la DT1 que pueden desarrollarse y mutar con el tiempo. Los biomarcadores son sustancias medibles detectables mediante pruebas de laboratorio u otros mecanismos que indican la presencia potencial o el riesgo de desarrollar una enfermedad. El término “seroconversión” describe el momento más temprano en el que se detectan estos autoanticuerpos en un análisis de sangre y marca el inicio de la autoinmunidad.

Como los datos habían sido recopilados a lo largo de muchos años y en múltiples ubicaciones, las pruebas de laboratorio para biomarcadores utilizaban diferentes métodos o normas de informes, tanto entre los distintos centros como a lo largo del tiempo, y los métodos de genotipado diferían en resolución. Esta fue una complicación adicional, por lo que también se armonizaron los datos para que los resultados informados de diferentes maneras pudieran analizarse en conjunto.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AVANZADO

Una vez que se realizó la preparación de los datos, se desarrolló el trabajo analítico real. Para ello se utilizaron métodos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados; además, se desarrollaron herramientas gráficas innovadoras e interactivas.

Al analizar estos datos, los investigadores hallaron que la cantidad de autoanticuerpos de islotes presentes en la seroconversión -el punto más temprano en el desarrollo de la autoinmunidad- permite predecir de manera confiable el riesgo de aparición de DT1 en niños pequeños durante períodos de hasta 10 a 15 años a futuro.

+datos:

Mediante este estudio, los investigadores encontraron que el riesgo general de desarrollar diabetes tipo 1 (DT1) en niños con un solo autoanticuerpo sigue siendo considerablemente más bajo, pero es especialmente bajo si estos niños no desarrollan un segundo autoanticuerpo en los dos años posteriores a la seroconversión. Además, los niños que permanecen positivos para un solo autoanticuerpo, y que además tienen un genotipo de bajo riesgo para DT1, tienen un riesgo sustancialmente menor: un 12 por ciento en general o aproximadamente una tercera parte de los que poseen genotipos de alto riesgo.

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