NOTI-AMERICA.COM | ARGENTINA<\/p>\n
Un sistema de inteligencia artificial (IA) basado en el aprendizaje autom\u00e1tico puede descifrar el historial de infecciones y enfermedades del sistema inmunitario de una persona, lo que constituye una herramienta con potencial para diagnosticar con precisi\u00f3n trastornos autoinmunes, infecciones v\u00edricas y respuestas a vacunas.<\/p>\n
As\u00ed lo indica un nuevo estudio encabezado por la Universidad de Stanford (EE.UU.) y que publica Science, en el que se presenta el desarrollo de Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID), un marco interpretativo que permite detectar simult\u00e1neamente varias enfermedades o realizar pruebas precisas de una afecci\u00f3n.<\/p>\n
El diagn\u00f3stico cl\u00ednico suele incorporar la exploraci\u00f3n f\u00edsica, el historial del paciente y diversas pruebas de laboratorio, y estudios de imagen, un proceso largo que a menudo se complica por diagn\u00f3sticos iniciales err\u00f3neos y sistemas ambiguos.<\/p>\n
Sin embargo, hace un uso limitado del registro del sistema inmunitario humano de exposiciones a ant\u00edgenos codificados por receptores en c\u00e9lulas B (BCR) y c\u00e9lulas T (TCR) del paciente.<\/p>\n
En respuesta a los pat\u00f3genos, vacunas y otros est\u00edmulos antig\u00e9nicos, los receptores de BCR y TCR experimentan cambios.<\/p>\n
La secuenciaci\u00f3n de BCR y TCR podr\u00eda proporcionar una herramienta de diagn\u00f3stico integral, lo que permitir\u00eda detectar simult\u00e1neamente enfermedades infecciosas, autoinmunes e inmunomediadas en una sola prueba, pero a\u00fan no se ha determinado hasta qu\u00e9 punto esa secuenciaci\u00f3n puede, por s\u00ed sola, clasificar las enfermedades de manera fiable y amplia.<\/p>\n
El equipo entren\u00f3 Mal-ID con datos de BCR y TCR recogidos sistem\u00e1ticamente de 593 individuos, entre ellos pacientes con covid-19, VIH y diabetes de tipo 1, as\u00ed como receptores de la vacuna antigripal y controles sanos.<\/p>\n
Los resultados indican que el sistema distingui\u00f3 eficazmente seis estados de enfermedad distintos en 550 muestras emparejadas de BCR y TCR con una precisi\u00f3n de clasificaci\u00f3n excepcionalmente alta.<\/p>\n
Este estudio piloto demuestra que los datos de secuenciaci\u00f3n de receptores inmunitarios \u00abpueden distinguir una serie de estados patol\u00f3gicos y extraer conocimientos biol\u00f3gicos sin necesidad de conocer previamente los patrones de receptores espec\u00edficos de ant\u00edgenos\u00bb, escriben los autores en su art\u00edculo.<\/p>\n
El modelo logr\u00f3, adem\u00e1s, diferenciar entre covid-19, VIH, lupus, diabetes tipo 1 e individuos sanos, lo que ilustra su potencial como potente herramienta de diagn\u00f3stico, aunque el enfoque a\u00fan debe perfeccionarse.<\/p>\n
Adem\u00e1s, seg\u00fan los cient\u00edficos, \u00abcon una mayor validaci\u00f3n y extensi\u00f3n, Mal-ID podr\u00eda dar lugar a herramientas cl\u00ednicas que aprovechen la vasta informaci\u00f3n contenida en las poblaciones de receptores inmunitarios para el diagn\u00f3stico m\u00e9dico\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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