Un nuevo método desarrollado por la Universidad Ben-Gurion del Néguev (BGU) de Beersheba y el Hospital Monte Sinaí de Nueva York utiliza el aprendizaje automático para identificar y detectar el riesgo de enfermedad, las condiciones de salud y la edad biológica.
Como los fondos sanitarios en Israel son más accesibles, muchos israelíes acuden a su médico de cabecera con quejas sobre diversas sensaciones o como parte de un examen periódico y reciben una derivación para análisis de sangre.
Resulta que la cantidad de pruebas de laboratorio que se realizan en Israel es significativamente mayor en comparación con cualquier otro país occidental.
Aunque estas pruebas están disponibles y permiten un seguimiento rápido y coherente de la información relativa a los pacientes, a menudo se analizan según un método que sólo detecta los resultados que se desvían de la norma.
Sin embargo, el aprendizaje automático puede permitir localizar los resultados anormales de las pruebas médicas que pueden indicar una posible enfermedad, localizando y comparando todos los resultados juntos y con toda la población, y no sólo refiriéndose al resultado anormal.
¿Cómo funciona esta nueva estrategia?
Según los investigadores, el Dr. Nadav Rappoport, del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de la BGU (autor principal), y los estudiantes Bar Ezra y Lynn Peretz, aunque cada uno de los resultados de las distintas pruebas esté dentro del rango normal, hay una combinación determinada que puede indicar un resultado anormal. Trabajaron junto con Shreyas Havaldar y Benjamin Glicksberg, del Hospital Mount Sinai de Nueva York.
La edad biológica puede ser más importante que la edad cronológica, y puede estimarse utilizando el aprendizaje automático para pruebas de laboratorio comunes, por ejemplo. El modelo fue capaz de predecir con exactitud la verdadera edad de la muestra con un error medio de más o menos seis años.
Los investigadores examinaron la salud de los individuos que tenían una discrepancia entre su edad biológica y su edad real y demostraron que los sujetos para los que el modelo predijo una edad más joven que la real estaban más sanos de lo esperado, ya que tenían menos diagnósticos, menos cirugías y una menor incidencia de enfermedades específicas en comparación con un grupo de control de la misma edad.
Sin embargo, en el caso de los sujetos a los que se les predijo una edad superior a la cronológica, no hubo diferencias significativas en el número de diagnósticos, el número de cirugías y las enfermedades específicas en comparación con un grupo de control de la misma edad. Los investigadores demostraron que las personas con resultados anormales a nivel global tienen más posibilidades de ser hospitalizadas y de enfermar en general.
Los investigadores incluso construyeron un modelo que predice la edad biológica utilizando los resultados de análisis de sangre comunes y pudieron demostrar que las personas con una edad biológica inferior a la edad cronológica son más sanas.
Utilizando los resultados de pruebas de laboratorio tomadas del banco de muestras biológicas humanas del Biobanco Británico, se examinaron aproximadamente 500.000 sujetos de entre 37 y 82 años.
Los resultados de los estudios se confirmaron en el Hospital Mount Sinai. Allí, los investigadores examinaron unas 100.000 visitas médicas periódicas (de bienestar) durante las cuales se tomaron pruebas de laboratorio. Los resultados fueron similares a los que los investigadores encontraron en la base de datos británica.
En la actualidad existen pruebas para estimar la edad biológica mediante la secuenciación de los extremos del ADN o el análisis de marcadores epigenéticos, pero son caras, complicadas, llevan mucho tiempo y requieren una recogida de muestras específica, por lo que la mayoría de la población no podrá someterse a esta prueba, y menos con frecuencia.
Un modelo computacional basado en pruebas de laboratorio como el que proponen los investigadores permite obtener una imagen del estado de salud personal de cada solicitante a bajo coste y en un tiempo relativamente corto, incluso como resultado adicional de las pruebas de laboratorio que se realizan siguiendo diversas indicaciones.
“Determinar el estado de salud no es poca cosa”, concluye Rappoport. “Nos fijamos tanto en el nivel específico de cada enfermedad como en datos independientes de la misma, y la información que producimos permitirá a los pacientes conocer su estado de salud para mejorar o mantener su estilo de vida”.
Presentaron sus resultados en la conferencia Medical Informatics Europe (MIE) celebrada en Niza (Francia) en mayo, y acaban de publicar dos estudios en PubMed del Centro Nacional de Información Biotecnológica de la Biblioteca Nacional de Información de los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU. con los títulos “La puntuación de las pruebas de laboratorio multidimensionales como indicador de la salud” y “La desviación de la edad fisiológica respecto a la cronológica se asocia con la salud”.
