Dos col·laboradors de la Fundació GAEM, el Dr. Pablo Villoslada, de l’Hospital del Mar i l’Hospital del Mar Research Institute, i la Dra. Sara Llufriu, de l’Hospital Clínic i l’IDIBAPS, han publicat una important recerca en la revista Journal of Neurology que donarà als professionals sanitaris noves eines de predicció sobre el desenvolupament de l’esclerosi múltiple en els pacients. El treball és fruit del projecte Sys4MS de la Comissió Europea.

L’estudi, coordinat pel Dr. Pablo Villoslada, director del programa en Neurociències de l’Hospital del Mar Research Institute i cap del Servei de Neurologia de l’Hospital del Mar, ha permès desenvolupar una eina basada en intel·ligència artificial per predir quina serà l’evolució de les persones diagnosticades amb esclerosi múltiple. La Dra. Sara Llufriu, neuròloga de la Unitat de Neuroimmunologia de l’Hospital Clínic de Barcelona i cap de grup a l’IDIBAPS, ha contribuït molt significativament a la recerca, en la qual també han participat equips multidisciplinaris de la Universitat Charité de Berlín (Alemanya), l’Hospital Policlínic San Martino, de Gènova (Itàlia), i l’Hospital Universitari d’Oslo (Noruega).

“En l’esclerosi múltiple, un dels reptes que tenim els metges és el de definir un pronòstic i predir la resposta al tractament per a gestionar el seu seguiment”, explica Villoslada. “L’esclerosi múltiple és molt variable, i, per tant, és molt difícil saber com serà el curs clínic de la malaltia. Canvia molt de pacient en pacient i això genera ansietat en els pacients i dificultat als metges per a decidir un tractament. Encara que tinguem dades estadístiques que ens permeten avaluar el que passarà, és molt difícil fer-ho per als casos individuals que ens trobem en les consultes”.

Segons aquest investigador, “quan has de prendre decisions terapèutiques, t’enfrontes a molta incertesa. Necessitaries eines per a definir pronòstics a mitjà i llarg termini”.

Al llarg dels anys, els metges han anat acumulant moltes evidències i el curs clínic precedent. Juntament amb les tècniques d’imatge i l’estudi genètic, tot això pot ajudar a predir en certa manera el que passarà als pacients. Però sempre es tracta d’un pronòstic general: és difícil portar-ho al cas individual. “Per a decidir el pronòstic de la malaltia hem volgut desenvolupar una eina d’intel·ligència artificial”, explica Villoslada.

Per assolir aquest objectiu, els investigadors han reclutat a 350 pacients i 90 controls durant dos anys. “Un estudi el més complet possible”, subratlla l’investigador. A aquests pacients se li han practicat estudis exhaustius. “Mirem diverses escales clíniques i cognitives, les habituals que s’utilitzen en aquests casos, així com proves d’imatge (ressonància magnètica, per al cervell, i tomografia de coherència òptica, per a la retina)”, detalla l’investigador. “Comprovem també la genètica de cada pacient, la proteòmica i la citòmica, per a estudiar, respectivament, l’ADN, les proteïnes i les cèl·lules inflamatòries en la sang de cadascun d’ells. I, a partir d’aquestes dades, observem com havien evolucionat en els anys, si la malaltia havia estat estable o s’havia activat”, aclareix aquest neuròleg.

Les dades els han servit per a entrenar a la IA – un procés que es diu machine learning – amb l’objectiu de mirar si hi havia hagut en els pacients canvis en el nivell de discapacitat (escales d’estat de discapacitat EDSS), en les capacitats cognitives, a caminar, maneig de les mans o en la visió, o també si hi havia hagut canvis en els tractaments imunomoduladores. Tot ells eren senyals que el pacient havia patit un canvi en la seva malaltia al llarg d’aquests dos anys (entre 2017 i 2018).

“Amb aquesta anàlisi trobem algorismes capaços de predir amb precisió elevada el nivell de visió, cognició, o canvis en el tractament, i amb una mica menys precisió el nivell discapacitat global”, apunta Villoslada. En terme pràctics, vol dir que la IA era capaç en el 80% dels casos de predir correctament aquests canvis en els pacients individuals.

Finalment, aquestes dades es van validar també amb una segona cohort de 271 persones amb esclerosi múltiple, amb menys dades disponibles. També en aquest cas la IA mantenia un nivell elevat de precisió en les prediccions.

Però, com pot ser que la IA sigui capaç de fer prediccions que els metges humans no veuen? “La IA és especialitzada a integrar moltes més dades de diferents fonts d’informació que una persona. Pot ser que tingui en compte detalls als quals no li donem importància, i sobretot no mira als pacients ‘amb bons ulls’, com a vegades fem els metges”, contesta Villoslada. “Ara bé, la idea és que la IA t’informi, no que prengui decisions.”

Ara els investigadors volen portar aquests resultats a la pràctica clínica. Per a això, diu Villoslada, “farem un seguiment més llarg, a set anys, dels mateixos pacients”. Ara hi ha tractaments que fa anys no hi havia, en mitjana els pacients estan millor. “En dos anys no sol ocórrer molta cosa; en set, sí”, afegeix.

També es compararan les prediccions que fan els metges amb les quals fa la IA. A més, s’estudiarà com el pacient i el metge interaccionen amb la intel·ligència artificial per a veure si és possible integrar-la en la seva pràctica clínica, o si es requereix massa esforç per part dels professionals sanitaris, i si el pacient es troba còmode a l’hora de prendre decisions.

 » Article de referència: Andorra, M., Freire, A., Zubizarreta, I. et al. Predicting disease severity in multiple sclerosis using multimodal data and machine learning. J Neurol (2023). DOI: https://doi.org/10.1007/s00415-023-12132-z

 » Enlace a la notícia: web de la Fundació GAEM [+]