Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh y la Facultad de Ingeniería de la Universidad Carnegie Mellon han creado un algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar signos sutiles de osteoartritis, demasiado abstractos para registrarlos en el ojo de un radiólogo capacitado, en una resonancia magnética tomada años antes. incluso comienzan los síntomas. Estos resultados se publicarán esta semana en PNAS .
Con este enfoque predictivo, los pacientes podrían algún día ser tratados con medicamentos preventivos en lugar de someterse a una cirugía de reemplazo articular.
“El estándar de oro para diagnosticar la artritis son los rayos X. A medida que el cartílago se deteriora, el espacio entre los huesos disminuye”, dijo el coautor del estudio, Kenneth Urish, MD, Ph.D., profesor asociado de cirugía ortopédica en Pitt y médico asociado. director del centro de huesos y articulaciones del UPMC Magee-Womens Hospital. “El problema es que, cuando se ve artritis en las radiografías, el daño ya está hecho. Es mucho más fácil evitar que el cartílago se deshaga que intentar que vuelva a crecer”.
En este momento, el tratamiento principal para la osteoartritis es el reemplazo de articulaciones. Y la afección es tan frecuente que el reemplazo de rodilla es la cirugía más común en los EEUU para personas mayores de 45 años.
Para este estudio, los investigadores observaron resonancias magnéticas de rodilla de la Iniciativa de osteoartritis, que siguió a miles de personas durante siete años para ver cómo se desarrolla la osteoartritis de rodilla. Se centraron en un subconjunto de pacientes que tenían poca evidencia de daño en el cartílago al comienzo del estudio.
En retrospectiva, ahora sabemos cuáles de estos participantes desarrollaron artritis y cuáles no, y la computadora puede usar esa información para aprender patrones sutiles en las imágenes de resonancia magnética de personas presintomáticas que predicen su riesgo futuro de osteoartritis.
“Cuando los médicos miran estas imágenes del cartílago, no hay un patrón que salte a la vista, pero eso no significa que no haya un patrón allí. Simplemente significa que no se puede ver con herramientas convencionales, “, dijo el autor principal Shinjini Kundu, MD, Ph.D., quien completó este proyecto como parte de su formación de posgrado en el Programa de Formación de Científicos Médicos de Pitt y el Departamento de Ingeniería Biomédica Carnegie Mellon.
Para validar este enfoque, Kundu, que ahora es médico residente e investigador médico en el Departamento de Radiología de Johns Hopkins, entrenó el modelo en un subconjunto de datos de resonancia magnética de rodilla y luego lo probó en pacientes que nunca antes había visto. Kundu hizo esto docenas de veces, con diferentes participantes retenidos cada vez, para probar el algoritmo en todos los datos.
En general, el algoritmo predijo la osteoartritis con un 78% de precisión a partir de resonancias magnéticas realizadas tres años antes de la aparición de los síntomas.
Actualmente, no existen medicamentos que eviten que la osteoartritis presintomática se convierta en un deterioro total de las articulaciones, aunque existen algunos medicamentos altamente efectivos que pueden evitar que los pacientes desarrollen una afección relacionada: la artritis reumatoide.
El objetivo es desarrollar los mismos tipos de medicamentos para la osteoartritis. Varios candidatos ya están en proceso preclínico.
“En lugar de reclutar a 10,000 personas y seguirlas durante 10 años, podemos simplemente inscribir a 50 personas que sabemos que van a tener osteoartritis en dos o cinco años”, dijo Urish. “Entonces podemos darles el fármaco experimental y ver si detiene el desarrollo de la enfermedad”.
Con información d: Medical Xpress
