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IA para identificar factores vinculados en un tipo de leishmaniasis que afecta a la piel, según un estudio del ISCIII | |||
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La leishmaniasis dérmica post-kala-azar (PKDL) es una enfermedad parasitaria "desatendida" que, además de sus características clínicas relacionadas con erupciones cutáneas, "causa estigmatización" y "conlleva una carga socioeconómica y personal significativa" en el sur de Asia y el este de África. "Actualmente la capacidad de predecir la progresión hacia formas graves de las lesiones en la piel que caracterizan esta enfermedad es incierta", explica la investigadora en el Centro Nacional de Microbiología del ISCIII y autora principal del estudio, Eugenia Carrillo. Para llevar a cabo este trabajo se han utilizado métodos de aprendizaje automático (AA), una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender de datos sin ser programadas explícitamente, para predecir el riesgo de progresión de la PKDL. Se han analizado datos clínicos, bioquímicos, hematológicos e inmunológicos de 110 pacientes de pacientes de Sudán, evaluando lesiones de desarrollo progresivo (que empeoran con el tiempo) o estables (sin cambios desde su aparición). El enfoque de aprendizaje automático identificó un conjunto de 10 variables no redundantes que se relacionaron con un riesgo 3,1 veces mayor de desarrollar PKDL progresiva. Este estudio ha permitido identificar por primera vez una combinación de factores que pueden ayudar a proporcionar un diagnóstico más preciso de los casos clínicos graves de PKDL. Tres de estos factores (bajo nivel de albúmina, bajo hematocrito y baja producción de interferón IFN-y en células mononucleares de sangre periférica) mostraron una especial relevancia en pacientes con enfermedad progresiva. Otros factores, además, se vincularon también con un fenotipo de empeoramiento de la enfermedad. En definitiva, los resultados indican que la combinación de anemia y una débil respuesta inmunológica de células Th1 es probablemente el principal mecanismo fisiológico que conduce a la PKDL progresiva. "Estos resultados implican mejoras potenciales para optimizar la atención de los pacientes, su tratamiento y su calidad de vida", concluye Carrillo. |
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