La inteligencia artificial permite identificar dos nuevos perfiles biológicos de la esclerosis múltiple

Un equipo internacional de investigadores ha logrado identificar dos nuevos subtipos biológicos de esclerosis múltiple (EM) utilizando inteligencia artificial, un avance que podría transformar la forma en que se diagnostica y trata esta enfermedad neurológica, según informa The Guardian.

La esclerosis múltiple afecta a millones de personas en todo el mundo y, hasta ahora, los tratamientos se han basado principalmente en los síntomas clínicos que presenta cada paciente. Sin embargo, este enfoque no siempre resulta eficaz, ya que no tiene en cuenta los procesos biológicos que causan el daño neurológico en cada caso.

El nuevo estudio demuestra que es posible ir más allá de los síntomas visibles y clasificar la EM según los mecanismos biológicos que actúan en el cerebro, lo que abre la puerta a terapias más precisas y personalizadas.

Un análisis combinado

La investigación, liderada por científicos del University College London (UCL) en colaboración con Queen Square Analytics, analizó datos de 600 personas con distintos tipos de EM. Los investigadores midieron en sangre los niveles de una proteína llamada cadena ligera de neurofilamentos séricos (sNfL), un biomarcador que refleja el grado de daño en las neuronas, y los combinaron con imágenes de resonancia magnética cerebral.

Toda esta información fue procesada por un modelo avanzado de aprendizaje automático conocido como SuStaIn, capaz de detectar patrones complejos de progresión de la enfermedad. Los resultados, publicados en la revista científica Brain, revelaron la existencia de dos trayectorias biológicas claramente diferenciadas de la EM.

Dos formas distintas de evolución de la enfermedad

El primer subtipo identificado se caracteriza por niveles elevados de sNfL desde las fases iniciales, acompañados de lesiones tempranas en el cerebro, especialmente en el cuerpo calloso. Según los investigadores, esta variante tiende a evolucionar de forma más rápida y agresiva.

El segundo subtipo sigue un patrón diferente: los pacientes presentan atrofia cerebral progresiva en regiones como la corteza límbica y la sustancia gris profunda, mientras que el aumento de sNfL aparece en etapas más avanzadas. En estos casos, la enfermedad parece avanzar de manera más lenta y silenciosa al principio.

Hacia una medicina más personalizada

Para el autor principal del estudio, el neurólogo Dr. Arman Eshaghi, estos hallazgos confirman que la esclerosis múltiple no es una única enfermedad. «Las clasificaciones actuales no reflejan los cambios biológicos reales que se producen en el cerebro», explicó. «Gracias a la inteligencia artificial y a biomarcadores accesibles, podemos empezar a identificar qué tipo de EM tiene cada persona y cómo evolucionará».

En la práctica, esto podría significar que los pacientes con el subtipo más agresivo reciban tratamientos de alta eficacia desde etapas tempranas, mientras que aquellos con una progresión más lenta se beneficien de terapias dirigidas a proteger las neuronas y el tejido cerebral.

Un cambio de paradigma

Desde la Sociedad de Esclerosis Múltiple, la responsable de comunicación científica, Caitlin Astbury, calificó el estudio como «un paso crucial» en la comprensión de la enfermedad. Señaló que, aunque existen numerosas opciones terapéuticas para la EM recurrente, todavía hay grandes lagunas en el tratamiento de las formas progresivas.

«Cuanto mejor entendamos la biología de la EM, mayores serán las posibilidades de desarrollar tratamientos que frenen o incluso detengan su avance», afirmó.

El estudio refuerza la idea, cada vez más extendida en la comunidad científica, de que términos tradicionales como «recurrente» o «progresiva» podrían ser sustituidos en el futuro por clasificaciones basadas en los mecanismos biológicos reales de la enfermedad, permitiendo identificar antes a los pacientes con mayor riesgo y ofrecerles una atención más ajustada a sus necesidades.