La inteligencia artificial ayuda a atrapar Covid-19 y predecir complicaciones





Un m√©todo que permite diagnosticar COVID-19 en aproximadamente 20 minutos, a bajo costo y sin la necesidad de reactivos importados, fue descrito por investigadores brasile√Īos en un art√≠culo publicado en la plataforma medRxiv, a√ļn sin revisi√≥n por pares.





El sistema utiliza algoritmos de inteligencia artificial capaces de reconocer un patr√≥n de mol√©culas caracter√≠sticas de la enfermedad en muestras de plasma sangu√≠neo de pacientes. Seg√ļn los autores, tambi√©n es posible identificar, entre los casos confirmados, individuos con un mayor riesgo de desarrollar manifestaciones graves, como insuficiencia respiratoria.

El proyecto cuenta con el apoyo de Fapesp (Fundación de Investigación de São Paulo) e involucra a investigadores de la Universidad Estatal de Campinas (Unicamp) y la Universidad de São Paulo (USP), además de colaboradores en Amazonas.

‚ÄúEn las pruebas realizadas para validar la metodolog√≠a, pudimos diferenciar entre muestras positivas y negativas con una precisi√≥n de m√°s del 90%. Tambi√©n diferenciamos entre casos severos y leves con una precisi√≥n de alrededor del 82%. Ahora, estamos comenzando el proceso de certificaci√≥n con Anvisa [Ag√™ncia Nacional de Vigil√Ęncia Sanit√°ria]‚ÄĚ, El profesor de Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordinador de investigaci√≥n, le dice a Ag√™ncia Fapesp.

Seg√ļn √©l, el examen, cuando est√° en funcionamiento, podr√≠a costar alrededor de R $ 40 por muestra, aproximadamente la mitad del precio de RT-PCR, un m√©todo considerado el est√°ndar de oro para diagnosticar Covid-19.

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El trabajo se desarrolló en el Laboratorio de biomarcadores Innovare, durante el doctorado de Jeany Delafiori, e integra una línea de investigación que combina técnicas de metabolómica y aprendizaje automático para buscar marcadores capaces de ayudar al diagnóstico de enfermedades como zika, dengue hemorrágico, fibrosis enfermedad quística, diabetes y otros trastornos metabólicos.





El grupo trabaja en asociación con el Laboratorio de Inferencia de Datos Complejos (Recod) del Instituto de Computación (IC) de la Unicamp, coordinado por el profesor Anderson Rocha y cuenta con la participación de su colaborador Luiz Claudio Navarro.

‚ÄúAl proyecto asistieron 728 pacientes, 369 de los cuales fueron diagnosticados con Covid-19 confirmado cl√≠nicamente y por RT-PCR. Las muestras de individuos no infectados se usaron para comparaci√≥n, como una especie de grupo de control. En el caso de algunos pacientes que desarrollaron complicaciones y necesitaron ser hospitalizados, se recolect√≥ una segunda muestra de sangre. En general, entre los casos confirmados, hubo individuos con s√≠ntomas leves y severos ‚ÄĚ, dice Delafiori.

Todas las muestras se analizaron utilizando un equipo conocido como espectrómetro de masas, capaz de discriminar las sustancias presentes en los fluidos corporales. Como explican los investigadores, este conjunto de moléculas que se encuentran en el plasma sanguíneo representa los diversos procesos metabólicos activos en el cuerpo.

‚ÄúNos centramos en mol√©culas de bajo peso molecular, como amino√°cidos, p√©ptidos peque√Īos y l√≠pidos. Aparecen en la parte final de los procesos metab√≥licos y, por lo tanto, est√°n m√°s directamente relacionados con los s√≠ntomas que los pacientes manifestaron en el momento de la recolecci√≥n ‚ÄĚ, explica Delafiori.

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Luego, parte del equipo de IC-Unicamp us√≥ parte de las muestras para ense√Īar un m√©todo de inteligencia artificial para reconocer patrones de metabolitos encontrados en casos positivos y negativos, as√≠ como para diferenciar patrones de casos leves a severos. La otra parte se utiliz√≥ en una prueba a ciegas, cuyo objetivo era evaluar la precisi√≥n final del an√°lisis realizado por el sistema.

Seg√ļn los datos del art√≠culo, el m√©todo alcanz√≥ una especificidad del 97,6% y una sensibilidad del 83,8% para el diagn√≥stico de la enfermedad en la prueba a ciegas. En cuanto al an√°lisis de riesgo de manifestaci√≥n grave, la especificidad fue del 76,2% y la sensibilidad fue del 87,2%.

¬ęSensibilidad [tamb√©m conhecido como sensitividade] es el par√°metro que indica qu√© tan sensible es el m√©todo para detectar la presencia o ausencia de Covid-19. La especificidad tiene que ver con la capacidad de diferenciar Covid-19 de otras condiciones de salud. Estos dos par√°metros, cuando se analizan juntos, determinan la tasa de aciertos ‚ÄĚ, explica Delafiori. ‚ÄúTodav√≠a estamos trabajando para mejorar la tasa de correcci√≥n del examen a medida que nuestros empleados recolectan nuevas muestras de pacientes. ¬ę

Seg√ļn Rocha, el algoritmo desarrollado es capaz de incorporar conocimiento a medida que analiza nuevas muestras, lo que tiende a reflejarse en una mejora en el rendimiento a lo largo del tiempo. ¬ęSi hoy tiene una tasa de √©xito de alrededor del 90%, es probable que alcance a√ļn m√°s cuando llegue a miles de pacientes analizados¬Ľ, dice el investigador.

El equipo de IC-Unicamp también creó un software para automatizar todo el proceso de análisis y, al final, generar un informe que informa al médico si el paciente tiene Covid-19 y está en riesgo de complicaciones.

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¬ęEstos biomarcadores que predicen la progresi√≥n de la enfermedad pueden, por ejemplo, ayudar al m√©dico de atenci√≥n primaria a decidir si el paciente que da positivo puede mantenerse aislado en casa o si debe ser transferido a un centro m√°s complejo¬Ľ, comenta Rinaldo Focaccia Siciliano , m√©dico asistente en la Divisi√≥n de Enfermedades Infecciosas y Parasitarias del Hospital das Cl√≠nicas (HC-FMUSP) y la Unidad de Control de Infecciones Hospitalarias del Instituto do Cora√ß√£o (InCor), uno de los coautores del art√≠culo.

En la evaluaci√≥n de Siciliano, el m√©todo ha mostrado un buen desempe√Īo para detectar casos leves, en los primeros d√≠as de s√≠ntomas, as√≠ como el m√°s avanzado, de pacientes que ya tienen dificultad para respirar al ingresar al hospital. ‚ÄúLa ventaja de tener varios centros que participan en el proyecto, con diferentes perfiles, es la variabilidad de las muestras. Esto permite que sea posible aplicar la metodolog√≠a en diferentes escenarios, tanto ambulatorios como hospitalarios ‚ÄĚ, dice.

Otro avance se√Īalado por el investigador es la posibilidad de diagnosticar la enfermedad temprano a trav√©s de una muestra de sangre, que es m√°s f√°cil de recolectar que la secreci√≥n nasal utilizada en la prueba de RT-PCR. ¬ęLa colecci√≥n con torunda [cotonete comprido inserido no fundo do nariz] requiere personal bien capacitado y una sala adecuada, ya que existe el riesgo de dispersi√≥n de aerosoles contaminados con el virus. Y el an√°lisis de sangre actualmente disponible solo puede detectar anticuerpos unos d√≠as despu√©s del inicio de los s√≠ntomas. ¬ę

Modelo matem√°tico

Si bien la mayoría de las pruebas de laboratorio analizan los niveles de algunas sustancias en la sangre, el sistema informático desarrollado por el equipo de la Unicamp puede observar miles de variables al mismo tiempo y extraer interconexiones directas y cruzadas entre ellas: por ejemplo, qué las sustancias aumentan y disminuyen en individuos con una enfermedad particular.

‚ÄúPara que esto sea posible, hemos estado trabajando durante los √ļltimos tres a√Īos para desarrollar un modelo matem√°tico que sea explicable, es decir, que nos permita no solo hacer una predicci√≥n correcta sino tambi√©n saber qu√© variables est√° buscando el sistema para hacer esa predicci√≥n. Esto hace posible, despu√©s de la identificaci√≥n de un primer conjunto de biomarcadores, seleccionar los m√°s significativos y optimizar el proceso de an√°lisis. Adem√°s, los datos generados pueden ser utilizados por el √°rea de metabol√≥mica para descubrir el mecanismo de la enfermedad ‚ÄĚ, explica Navarro.

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En el caso de Covid-19, el grupo alcanz√≥ un conjunto de aproximadamente 30 metabolitos que funcionan como una firma de la enfermedad. Seg√ļn Delafiori, el diagn√≥stico positivo se asoci√≥, por ejemplo, con una reducci√≥n en el nivel de lisofosfatidilcolinas, fosfol√≠pidos derivados del glicerol que contienen fosfato en su estructura.

¬ęEstas mol√©culas son precursoras de los tensioactivos pulmonares [compostos que reduzem a tens√£o superficial dentro do alv√©olo pulmonar, prevenindo o colapso durante a expira√ß√£o] y proteger el √≥rgano de infecciones oportunistas. La disminuci√≥n en estas especies se ha informado previamente en pacientes con s√≠ndrome respiratorio agudo severo ‚ÄĚ, dice.

En casos positivos, tambi√©n se observ√≥ una disminuci√≥n en los derivados del colesterol, que fue a√ļn m√°s pronunciada en pacientes que progresaron a una forma severa. ¬ęAlgunos estudios informan una reducci√≥n en los niveles de colesterol a medida que el paciente con Covid-19 progresa a un resultado negativo¬Ľ, dice el investigador.

Los niveles de glicerolpidos, previamente informados no regulados en el síndrome respiratorio agudo severo, aumentaron en las muestras de pacientes con la enfermedad.

‚ÄúDespu√©s de esta etapa de validaci√≥n bioqu√≠mica de los biomarcadores, que permitieron, por ejemplo, descartar mol√©culas asociadas con el uso de un medicamento antiinflamatorio que no ten√≠a relaci√≥n con la enfermedad, combinamos las variables restantes en pares. Esta nueva t√©cnica que estamos introduciendo en el modelo aumenta la precisi√≥n del an√°lisis y permite hacerla con diferentes equipos de espectrometr√≠a de masas ‚ÄĚ, dice Navarro.

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En la evaluaci√≥n de Catharino, la metodolog√≠a podr√≠a aplicarse en cualquier laboratorio p√ļblico o privado equipado con un espectr√≥metro de masas. Al presentar el registro en Anvisa, los investigadores tienen la intenci√≥n de aumentar a√ļn m√°s la diversidad de las muestras analizadas en el contexto de la investigaci√≥n para mejorar el rendimiento del sistema.

El grupo cuenta con la colaboración de investigadores de la Universidad Estatal de Amazonas (UEA), la Fundación de Medicina Tropical Doctor Heitor Vieira Dourado, la Fundación para la Vigilancia de la Salud en Amazonas, Fiocruz Amazonia y varios hospitales asociados con el proyecto.

Además de la nueva metodología de diagnóstico, el proyecto prevé la investigación de los mecanismos involucrados en los trastornos de coagulación de la sangre, incluidos los cambios en la capacidad de las plaquetas para agregarse, que se han asociado con Covid-19. Esta parte de la investigación está coordinada por el profesor de la USP, José Carlos Nicolau. El trabajo descrito en el artículo también cuenta con el apoyo de Fapesp a través de la ayuda otorgada al profesor de la USP Ester Sabino y a los profesores de la Unicamp Wagner José Fávaro y Fabio Trindade Maranhão Costa.

El artículo Diagnóstico automatizado Covid-19 y evaluación de riesgos a través de Metabolómica y Aprendizaje automático se puede leer en www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.07.24.20161828v1.

Este texto fue publicado por Agência Fapesp.

Ana Gomez

Ana G√≥mez. Naci√≥ en Asturias pero vive en Madrid desde hace ya varios a√Īos. Me gusta de todo lo relacionado con los negocios, la empresa y los especialmente los deportes, estando especializada en deporte femenino y polideportivo. Tambi√©n me considero una Geek, amante de la tecnolog√≠a los gadgets. Ana es la reportera encargada de cubrir competiciones deportivas de distinta naturaleza puesto que se trata de una editora con gran experiencia tanto en medios deportivos como en diarios generalistas online. Mi Perfil en Facebook:¬†https://www.facebook.com/ana.gomez.029   Email de contacto: ana.gomez@noticiasrtv.com

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