Sábado, 22 de Febrero 2025

Científicos desarrollan inteligencia artificial que diagnostica enfermedades inmunológicas

Esta herramienta puede descifrar el historial de infecciones y detectar simultáneamente varias enfermedades

Por: EFE

El sistema distinguió eficazmente seis estados de enfermedad distintos en 550 muestras . Pexels y Canva

El sistema distinguió eficazmente seis estados de enfermedad distintos en 550 muestras . Pexels y Canva

Un estudio encabezado por la Universidad de Stanford (EE.UU.) ha presentado el proyecto de Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID), una herramienta de inteligencia artificial con un marco interpretativo que permite detectar simultáneamente varias enfermedades o realizar pruebas precisas de una afección.

Según la investigación, es gracias a los cambios que muestran los receptores de antígenos que reconocen sustancias extrañas y desencadenan respuestas inmunitarias (BCR y TCR) que se podría proporcionar una herramienta de diagnóstico integral, lo que permitiría detectar simultáneamente enfermedades infecciosas, autoinmunes e inmunomediadas en una sola prueba, pero aún no se había determinado hasta qué punto esa secuenciación puede, por sí sola, clasificar las enfermedades de manera fiable y amplia.

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El equipo entrenó a la inteligencia Mal-ID con datos de BCR y TCR recogidos sistemáticamente de 593 individuos, entre ellos pacientes con covid-19, VIH y diabetes de tipo 1, así como receptores de la vacuna antigripal y controles sanos.

Los resultados indicaron que el sistema distinguió eficazmente seis estados de enfermedad distintos en 550 muestras emparejadas de BCR y TCR con una precisión de clasificación excepcionalmente alta.

Este estudio piloto demuestra que los datos de secuenciación de receptores inmunitarios "pueden distinguir una serie de estados patológicos y extraer conocimientos biológicos sin necesidad de conocer previamente los patrones de receptores específicos de antígenos", escriben los autores en su artículo.

Según los científicos, "con una mayor validación y extensión, Mal-ID podría dar lugar a herramientas clínicas que aprovechen la vasta información contenida en las poblaciones de receptores inmunitarios para el diagnóstico médico".

El modelo logró diferenciar entre enfermedades como covid-19, VIH, lupus, diabetes tipo 1, así como individuos sanos, lo que ilustra su potencial como potente herramienta de diagnóstico, sin embargo, los investigadores aseguran que el enfoque aún puede perfeccionarse.

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