La herramienta computacional podría ayudar a aliviar el sufrimiento de los pacientes que no reciben ayuda de la terapia principal.
Universidad de Carnegie Mellon
PITTSBURGH– Los médicos podrán predecir cuál de sus pacientes con asma grave probablemente se beneficiarán del tratamiento con corticosteroides sistémicos, y los que podrían sufrir sus efectos secundarios, con la ayuda de una docena de variables clínicas que los investigadores han identificado utilizando el aprendizaje automático tecnicas
Los médicos ya tienen algunas pistas sobre a qué pacientes les ayudan más las inyecciones o pastillas de corticosteroides. Pero el nuevo conjunto de variables identificadas, cuando se procesa con un software de computadora, dará predicciones más precisas de la respuesta de un paciente, dijo Wei Wu, miembro de la facultad del Departamento de Biología Computacional de la Universidad Carnegie Mellon.
“Los corticosteroides sistémicos son la terapia más efectiva que tenemos para el asma, pero no todos los pacientes responden de la misma manera”, dijo Wu. “Desafortunadamente, cuando los médicos no ven una gran mejoría después del tratamiento inicial, pueden darles a los pacientes dosis aún más altas. Si un paciente es uno de los que no pueden recibir ayuda con los corticosteroides, la dosis más alta solo significa peores efectos secundarios”.
El estudio, dirigido por Wu y el Dr. Sally E. Wenzel, director del Instituto de Asma de la Universidad de Pittsburgh en UPMC, fue publicado recientemente en línea por el American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine.
El asma afecta a aproximadamente uno de cada 12 estadounidenses y la tasa sigue aumentando. La enfermedad de por vida causa sibilancias, dificultad para respirar, opresión en el pecho y tos. Predecir cómo responderá la gente a la terapia con corticosteroides podría reducir significativamente el sufrimiento de muchos pacientes, dijo Wenzel.
“Veo a tantos pacientes en mi clínica que han sido devastados por los efectos secundarios de los corticosteroides”, dijo Wenzel, también presidente del Departamento de Salud Ambiental y Ocupacional de la Escuela de Graduados de Salud Pública de Pitt. Añadió que el aumento de peso, las emociones extremas, la incapacidad para dormir, el glaucoma y el adelgazamiento de la piel se encuentran entre los posibles efectos secundarios de las píldoras e inyecciones de corticosteroides, por lo que los médicos desean recetarlos solo a los pacientes que saben que se beneficiarán de ellos.
Hizo hincapié en que el estudio aborda las píldoras e inyecciones de corticosteroides, no los inhaladores de corticosteroides ampliamente utilizados, aunque es probable que haya cierta superposición en la respuesta del paciente a los medicamentos en cualquiera de sus formas.
Para comprender mejor cómo responden los diferentes subgrupos de pacientes a la terapia sistémica con corticosteroides, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar 100 variables para cada uno de los 346 pacientes adultos en el Programa de Investigación del Asma Severo (SARP) financiado con fondos federales.
El algoritmo, desarrollado por Wu y Seojin Bang, un Ph.D. estudiante en el Departamento de Biología Computacional de CMU, reconoce patrones en volúmenes masivos de datos clínicos complejos. Agrupó a los pacientes en cuatro subgrupos, incluidos dos para asmáticos graves, uno que respondió a los corticosteroides sistémicos y otro que no.
De las 100 variables originales, identificaron 12 (incluida la edad de inicio, el peso, la raza y las puntuaciones en un cuestionario de calidad de vida) que podrían clasificar correctamente a los pacientes con alta confianza si los procesa una aplicación informática.
Para probar este proceso, utilizaron las 12 variables (o sus equivalentes) para clasificar a un grupo de 182 participantes de SARP no incluidos en el análisis original. Las variables demostraron ser efectivas en la categorización exitosa de estos pacientes adicionales.
Los beneficios de los corticosteroides sistémicos pueden ser sustanciales, por lo que es probable que los médicos continúen probándolos inicialmente para el tratamiento del asma grave, dijo Wenzel. Pero una vez que el software esté disponible para que los profesionales predigan la respuesta del paciente, dijo que probablemente cambiarán a terapias alternativas, en lugar de aumentar las dosis de corticosteroides, si los pacientes no han respondido y se ubican en el subgrupo de pacientes que generalmente no se benefician con los medicamentos.
“Creemos que hemos progresado para hacer realidad la medicina de precisión”, dijo Wei. “Hace cinco años, solo podíamos clasificar a los pacientes clínicamente. Ahora, con datos increíblemente complejos, podemos predecir cómo responderán estos subgrupos a un tratamiento farmacológico crítico”. Visite nuestro sitio web AQUI