Investigadores andaluces desarrollan un cribado de precisión de hepatitis C basado en Inteligencia Artificial

Los resultados de este trabajo, 'Predicción de Hepatitis C no diagnosticada en pacientes', han sido presentados en las Jornada de Primavera de la Sociedad Española para el Estudio del Hígado (AEEH), que se han celebrado este jueves y viernes en Sevilla y en las que se han presentado los avances para alcanzar el I Consenso en Medicina de Precisión Personalizada en Hepatología.

El trabajo, que ha sido coordinado por el presidente de la AEEH, Manolo Romero, -como investigador principal-, y el director de la Plataforma Andaluza de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud, Joaquín Dopazo, ha sido presentado este jueves en estas Jornadas por el Dr. Dopazo, quien ha asegurado que los resultados logrados hasta ahora «son muy esperanzadores», ya que este pre-cribado reduciría mucho más que cualquier otro método utilizado hasta ahora (por ejemplo, el criterio de edad) la población diana a la que efectuar la prueba de la hepatitis C.

«Si con la prevalencia actual de la hepatitis C necesitaríamos cribar a 143 individuos para localizar un caso, utilizando esta estrategia de predicción, vemos que necesitamos solo 7», ha explicado Dopazo. Unos datos que sugieren que la aplicación de la Inteligencia Artificial puede resultar «de enorme valor» para lograr el diagnóstico de los 20.000 casos que se estima que permanecen en España ocultos y acelerar así el objetivo de la eliminación de la hepatitis C.

El trabajo, presentado en Sevilla, se ha llevado a cabo seleccionando pacientes con diagnóstico de hepatitis C y sus correspondientes controles entre los años 2017 y 2022. Se obtuvieron de la Base Poblacional de Salud, un extraordinario recurso del Sistema Andaluz de Salud que contiene datos de más de 15 millones de individuos y que puede ser usada para investigación clínica.

El algoritmo se ha obtenido mediante la revisión de un total de 6000 casos diagnosticados de hepatitis C durante ese periodo, junto con unos 120.000 controles de características similares. Empleando modelos de IA como XGBoost han conseguido identificar con éxito, en un 85% de los casos, aquellos pacientes infectados por el virus de la Hepatitis C que no contaban con un diagnóstico previo.

Para el investigador, «el uso de modelos capaces de predecir la enfermedad antes de que esta se manifieste supone una transformación radical del sistema de salud, ya que si realizamos el cribado de esta forma tendremos una capacidad importante de detectar e identificar a los pacientes mucho antes de que realmente lo sean».

Esta investigación de prevención de precisión, pionera en Andalucía en torno a la Hepatitis C, es uno de los ejemplos de la optimización en el diagnóstico que brinda la Medicina de Precisión Personalizada, tema que ha centrado las jornadas de primavera de la AEEH, en las que también se ha abordado la aplicación de estas nuevas tecnologías y herramientas predictivas en patologías como el hígado graso, la cirrosis, la hepatitis B, los tumores hepáticos o en el trasplante de Hígado.

Andalucía es una de las pocas comunidades autónomas que cuenta Plan para la Eliminación de la Hepatitis C, en línea con los objetivos fijados por la OMS de acabar con las hepatitis virales para 2030. Junto a Galicia, es la única Comunidad que prevé un cribado en la población general -que los hepatólogos entienden imprescindible para alcanzar la eliminación de esta infección viral crónica para la que no existe vacuna pero sí un tratamiento que la cura-. En opinión del presidente de la AEEH, «el proyecto desarrollado por la Fundación Progreso y Salud allana enormemente el camino para hacer posible ese cribado en la población general de la forma más eficiente posible».

Galicia es por ahora la única comunidad que está diagnosticando la hepatitis C en población general. Lo está haciendo por cohortes de edad (en aquellas franjas que concentran la mayor parte de las infecciones) y mediante una técnica ya ensayada en la COVID19 denominada pooling de muestras, que también lograr reducir en una cantidad significativa el número de PCR que hay que realizar para obtener el diagnóstico de VHC. «En Andalucía, una población que es una cuarta parte de la española, abordar un cribado en población general y hacerlo de forma eficiente requiere ir aún más allá y por eso se ha explorado utilizar la Inteligencia Artificial», ha concluido Romero.