La IA podría predecir mediante muestras de sangre la trayectoria de los bebés prematuros

Una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) puede predecir las trayectorias médicas de recién nacidos prematuros individuales a partir de muestras de sangre recolectadas poco después de su nacimiento, según ha demostrado un estudio dirigido por Stanford Medicine (Estados Unidos).

La investigación, que se publica en Science Translational Medicine, proporciona una nueva comprensión de la complejidad del nacimiento prematuro, no como un problema único definido por la llegada prematura, sino como varias afecciones distintas. El estudio supone un avance hacia la predicción y prevención de las complicaciones de la prematuridad mediante tratamientos personalizados para cada paciente, asegura el equipo de investigación.

«Es muy común ver pacientes que luchan con una complicación de la prematuridad, pero no con todas», declara la coautora principal Nima Aghaeepour, profesora II de Anestesiología, Medicina Perioperatoria y del Dolor en Standford. «No podemos simplemente encasillar a todos los nacidos prematuramente en una sola categoría de prematuros», añade. «Utilizando mediciones biológicas tomadas al nacer, pudimos elaborar una nueva definición de prematuridad basada en los resultados reales de estos bebés».

El estudio también ofrece un punto de partida para comprender la biología de por qué se desarrollan diferentes complicaciones de la prematuridad, así como oportunidades para interrumpir vías biológicas específicas antes de que se descarrilen lo suficiente como para producir una complicación de prematuridad en toda regla.

Al analizar datos de más de 13.000 bebés prematuros de California (Estados Unidos), el algoritmo de IA encontró patrones en las muestras de sangre que se correlacionaban con la salud de los bebés en etapas posteriores de la infancia.

El estudio incluyó a bebés que desarrollaron una o más complicaciones de la prematuridad en las semanas posteriores al nacimiento, así como a bebés nacidos con la misma prematuridad que no presentaron complicaciones. El objetivo es contar con una taxonomía completamente nueva de la prematuridad, para poder ver hacia dónde se dirige un niño y comprender qué causa las diferencias en sus trayectorias de salud.

Los bebés que nacen con más de tres semanas de antelación se consideran prematuros. En los días y semanas posteriores al nacimiento, algunos prematuros desarrollan complicaciones que pueden dañar el cerebro, los ojos, los pulmones o el sistema digestivo. En general, los bebés con mayor prematuridad y los de menor tamaño enfrentan más complicaciones, pero la realidad es que los bebés que nacen en la misma etapa y peso pueden tener trayectorias médicas muy diferentes.

Sin embargo, en la actualidad, los médicos tienen dificultades para predecir quién tendrá buenos o malos resultados. Para desentrañar esta cuestión, el equipo de investigación utilizó datos recopilados durante las pruebas de detección rutinarias de recién nacidos. A todos los bebés, incluidos los prematuros, se les toman muestras de sangre al nacer en una pequeña tarjeta para detectar moléculas que indican enfermedades metabólicas graves y poco frecuentes.

Los científicos analizaron datos de manchas de sangre de 13.536 bebés prematuros nacidos en California entre 2005 y 2010 que llegaron más de 10 semanas antes de sus fechas de parto, ya que este grupo es el que tiene más complicaciones. Los investigadores también tenían códigos de diagnóstico de los registros médicos de cada bebé.

Los datos incluían bebés con una o más de las cuatro complicaciones principales de la prematuridad: enterocolitis necrosante, una complicación intestinal; retinopatía del prematuro, una enfermedad ocular; displasia broncopulmonar, un problema pulmonar; y hemorragia intraventricular, una forma de sangrado cerebral. El grupo también incluía prematuros nacidos más de 10 semanas antes que no desarrollaron complicaciones. El algoritmo de IA se validó con datos de un grupo adicional de 3.299 bebés prematuros nacidos en Ontario, Canadá.

Los datos de las muestras de sangre incluyen mediciones de moléculas que indican enfermedades metabólicas, como los niveles de diferentes aminoácidos (componentes básicos de las proteínas) y de moléculas generadas cuando las grasas se descomponen para obtener energía. El algoritmo de IA encontró patrones en estas moléculas que se correlacionaban con el hecho de que posteriormente un bebé desarrollara una o más de las cuatro principales complicaciones de la prematuridad.

A partir de esto, los científicos crearon un conjunto de seis mediciones sanguíneas que constituyen la base de un índice de salud metabólica que muestra qué prematuros presentan y cuáles no riesgo de complicaciones. El equipo añadió al índice factores clínicos básicos, como la etapa del embarazo al nacer, el peso al nacer, el sexo del bebé y la puntuación de Apgar. Con los datos de las muestras de sangre y los factores clínicos, el índice pudo predecir el desarrollo de cada una de las cuatro principales complicaciones de la prematuridad con una precisión superior al 85 %.

Los investigadores están ampliando el modelo de IA incorporando datos adicionales, como información del embarazo de la madre, datos del historial clínico electrónico del bebé y otras mediciones biológicas.

Predecir las complicaciones de la prematuridad podría tener muchas ventajas prácticas, como orientar qué bebés prematuros necesitan ser transportados a hospitales con unidades de cuidados intensivos neonatales de alto nivel y ayudar a los médicos a dar a los padres mejor información sobre el pronóstico de su bebé.

Además de la capacidad de los hallazgos para predecir las complicaciones de la prematuridad, el equipo de investigación está entusiasmado por ampliar la comprensión de los científicos sobre cómo ocurren las complicaciones de la prematuridad.