Una IA es capaz de diagnosticar enfermedades del sistema inmune

Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) llamado Mal-ID (Machine Learning for Immunological Diagnosis), basado en aprendizaje automático, ha sido desarrollado para analizar el historial inmunológico de una persona, permitiendo el diagnóstico de trastornos autoinmunitarios, infecciones virales y respuestas a vacunas. Este avance, descrito en un estudio publicado en Science, tiene el potencial de revolucionar el diagnóstico de enfermedades relacionadas con el sistema inmunológico.

A diferencia de los métodos tradicionales, que dependen de un examen físico, el historial del paciente y pruebas de laboratorio, Mal-ID utiliza datos de los receptores de células B (BCR) y T (TCR) del sistema inmunológico adaptativo. Estos receptores se modifican al estar expuestos a patógenos, vacunas u otros estímulos antigénicos, lo que permite que el sistema reconozca patrones característicos de enfermedades infecciosas y autoinmunes.

El sistema fue entrenado con datos de BCR y TCR de 593 personas, incluyendo pacientes con COVID-19, VIH, diabetes tipo 1 y personas vacunadas contra la gripe. Los resultados mostraron que Mal-ID distinguió con gran precisión seis estados de enfermedad, logrando una exactitud excepcional en las clasificaciones. A pesar de este éxito, los investigadores advierten que es necesario integrar información clínica para perfeccionar el modelo antes de su implementación en la práctica médica.

José Gómez Rial, del Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, destacó que este enfoque representa un cambio de paradigma, ya que se aleja de la detección tradicional de anticuerpos y biomarcadores indirectos, y en su lugar aprovecha la diversidad del repertorio inmunológico para obtener datos específicos. No obstante, subrayó que la aplicación clínica de esta tecnología requerirá más estudios para garantizar su efectividad y seguridad.