{"id":324524,"date":"2022-10-11T01:00:00","date_gmt":"2022-10-10T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/estrategias-de-tratamiento-modulos-de-diagnostico-y-biomarcadores-a-la-vista\/"},"modified":"2022-10-11T01:00:00","modified_gmt":"2022-10-10T23:00:00","slug":"estrategias-de-tratamiento-modulos-de-diagnostico-y-biomarcadores-a-la-vista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/estrategias-de-tratamiento-modulos-de-diagnostico-y-biomarcadores-a-la-vista\/","title":{"rendered":"Estrategias de tratamiento, m\u00f3dulos de diagn\u00f3stico y biomarcadores a la vista"},"content":{"rendered":"<p><strong>La compleja patog\u00e9nesis de la esclerosis m\u00faltiple (EM) ofrece diversas dianas para la intervenci\u00f3n terap\u00e9utica. Adem\u00e1s, se est\u00e1 investigando mucho para poder realizar el diagn\u00f3stico en una fase temprana. Esto se debe a que el inicio de una gesti\u00f3n personalizada del tratamiento podr\u00eda reducir significativamente la carga de la enfermedad de los afectados. Aplicando la inteligencia artificial y captando biomarcadores eficaces, el objetivo podr\u00eda estar al alcance de la mano.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>La esclerosis m\u00faltiple (EM) sigue siendo la causa m\u00e1s com\u00fan de discapacidad neurol\u00f3gica no traum\u00e1tica en adultos j\u00f3venes. Afortunadamente, el descubrimiento de terapias modificadoras de la enfermedad (TME) altamente eficaces en las dos \u00faltimas d\u00e9cadas ha cambiado radicalmente las perspectivas de las personas con EM. Sin embargo, medir los resultados de la atenci\u00f3n sanitaria es todo un reto. Los resultados comunicados por los m\u00e9dicos tratantes no suelen satisfacer las expectativas de los pacientes con EM, ya que algunas de sus dolencias no quedan registradas en los ex\u00e1menes neurol\u00f3gicos rutinarios. Esto da lugar a malentendidos. Por otro lado, los m\u00e9dicos tratantes se enfrentan a lecturas que no reflejan de forma \u00f3ptima el desarrollo de la enfermedad de la EM. Un ejemplo ilustrativo es la escala cl\u00ednica EDSS utilizada habitualmente. En los \u00faltimos a\u00f1os, los resultados de una intervenci\u00f3n cl\u00ednica mediante los resultados comunicados por los pacientes (PRO) han cobrado cada vez m\u00e1s importancia. Los PRO se recogen directamente de los pacientes e incluyen s\u00edntomas, funci\u00f3n, estado de salud y calidad de vida relacionada con la salud. Sin embargo, a\u00fan no existen directrices para la validaci\u00f3n de los PRO. El objetivo es cambiar esta situaci\u00f3n en un futuro pr\u00f3ximo [1].<\/p>\n<h2 id=\"la-inteligencia-artificial-apoya-la-medicina-personalizada\">La inteligencia artificial apoya la medicina personalizada<\/h2>\n<p>El diagn\u00f3stico y la cuantificaci\u00f3n de la carga de la enfermedad en la EM se han basado tradicionalmente en el reconocimiento de patrones visuales por parte de cl\u00ednicos experimentados. Dada la cantidad de datos cient\u00edficos, la heterogeneidad de la evoluci\u00f3n de la enfermedad y el amplio espectro terap\u00e9utico, se han realizado grandes esfuerzos para aplicar la inteligencia artificial (IA) a la EM. Los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico (AM) analizan los datos para obtener patrones de decisi\u00f3n, mientras que las herramientas de aprendizaje profundo (AD) realizan una selecci\u00f3n autom\u00e1tica de las mejores caracter\u00edsticas para resolver problemas. Estos dos enfoques se benefician principalmente de grandes conjuntos de datos, por lo que son \u00fatiles para estudios multic\u00e9ntricos y para ensayos cl\u00ednicos a gran escala. Los algoritmos de ML y DL son capaces de automatizar tareas repetitivas, analizar m\u00e1s datos en menos tiempo y lograr una mayor precisi\u00f3n y reproducibilidad que el hom\u00f3logo humano. La aplicaci\u00f3n de la IA ha dado resultados prometedores en el campo de las im\u00e1genes m\u00e9dicas (especialmente la IRM), permitiendo la segmentaci\u00f3n autom\u00e1tica de lesiones y tejidos, la clasificaci\u00f3n de enfermedades y la s\u00edntesis de contrastes a partir de secuencias ampliadas. Este enfoque tambi\u00e9n es adecuado para el mundo en evoluci\u00f3n de las &#8220;\u00f3micas&#8221;, donde el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos procedentes de un \u00fanico paciente es fundamental para la medicina personalizada [2].<\/p>\n<h2 id=\"biomarcadores-diana\">Biomarcadores diana<\/h2>\n<p>La neurodegeneraci\u00f3n y la activaci\u00f3n astroc\u00edtica son caracter\u00edsticas patol\u00f3gicas de la esclerosis m\u00faltiple progresiva y pueden cuantificarse mediante la cadena ligera del neurofilamento s\u00e9rico (sNfL) y la prote\u00edna \u00e1cida fibrilar glial (sGFAP). Por lo tanto, sNfL y sGFAP se investigaron m\u00e1s a fondo como herramientas para estratificar a los pacientes con EM progresiva en funci\u00f3n de la progresi\u00f3n y el estado de actividad de la enfermedad [3]. Para ello, se analizaron los valores de sNfL y sGFAP en 259 pacientes en los seis meses posteriores a la primera EDSS \u22653 confirmada como l\u00ednea de base. Los pacientes progresivos se clasificaron como activos\/no activos en funci\u00f3n de las nuevas lesiones cerebrales\/m\u00e9dula espinal o las reca\u00eddas en los dos a\u00f1os anteriores al inicio o durante el seguimiento. Se demostr\u00f3 que el sNfL era mayor en los pacientes progresivos con actividad de la enfermedad en los dos primeros a\u00f1os de seguimiento y durante todo el periodo de seguimiento disponible. Los niveles basales de sGFAP se asociaron positivamente con un mayor riesgo de progresi\u00f3n de la enfermedad confirmado a los seis meses. Esta relaci\u00f3n fue m\u00e1s pronunciada en los pacientes con sNfL bajo. Los niveles elevados de sNfL se asociaron con un futuro deterioro cognitivo. En conjunto, se demostr\u00f3 que los niveles m\u00e1s altos de sGFAP eran un indicador de progresi\u00f3n, mientras que el sNfL reflejaba la actividad aguda de la enfermedad en la cohorte de EM progresiva. As\u00ed pues, los niveles de sGFAP y sNfL podr\u00edan utilizarse para estratificar a los pacientes con EM progresiva para su inclusi\u00f3n en estudios de investigaci\u00f3n cl\u00ednica y ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n<p>\n<em>Congreso:&nbsp;8\u00ba Congreso de la Academia Europea de Neurolog\u00eda (EAN)<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Literatura:<\/p>\n<ol>\n<li>Pote C: Las personas con EM est\u00e1n en el centro: Estrategias para aplicar los resultados anal\u00f3gicos y digitales comunicados por los pacientes en la pr\u00e1ctica habitual. EAN\/ECTRIMS: Avances cient\u00edficos para la transici\u00f3n inmediata a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica en la esclerosis m\u00faltiple. SYMP02-1. Congreso EAN 2022.<\/li>\n<li>Rocca M: Diagn\u00f3stico y diagn\u00f3stico diferencial de la AI y la EM. Aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial a la resonancia magn\u00e9tica en la esclerosis m\u00faltiple: del diagn\u00f3stico al pron\u00f3stico y el seguimiento. FW08-2. Congreso EAN 2022.<\/li>\n<li>Barro C, et al: Prote\u00edna \u00e1cida fibrilar glial s\u00e9rica: un biomarcador de la progresi\u00f3n de la enfermedad en la esclerosis m\u00faltiple. Presentaci\u00f3n oral. OPR-136 EAN Congreso 2022.<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>InFo NEUROLOG\u00cdA Y PSIQUIATR\u00cdA 2022, 20(4): 36<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La compleja patog\u00e9nesis de la esclerosis m\u00faltiple (EM) ofrece diversas dianas para la intervenci\u00f3n terap\u00e9utica. Adem\u00e1s, se est\u00e1 investigando mucho para poder realizar el diagn\u00f3stico en una fase temprana. 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