Sistema portátil predice la inflamación aguda con un 90 % de sensibilidad

La inflamación sistémica aguda, una respuesta inmunitaria rápida a infecciones o lesiones como las infecciones virales de las vías respiratorias, puede provocar complicaciones graves, como insuficiencia orgánica o la muerte, especialmente en poblaciones vulnerables como las personas con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Las prácticas médicas tradicionales suelen ser reactivas, identificando las infecciones solo después de la aparición de los síntomas o mediante pruebas con retraso, como la PCR. Sin embargo, los cambios fisiológicos tempranos suelen pasar desapercibidos hasta que ocurren eventos críticos de salud. Esta demora limita la posibilidad de intervenciones oportunas que podrían mejorar los resultados clínicos y reducir la carga sobre los sistemas de salud. Ahora, investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) impulsado por dispositivos portátiles que detecta señales inmunitarias tempranas antes de que aparezcan los síntomas, alcanzando una sensibilidad cercana al 90 % en la identificación de la inflamación aguda.

La solución, desarrollada por investigadores de la Universidad McGill (Quebec, Canadá), puede detectar inflamación antes de la aparición de síntomas, abriendo la puerta a una intervención más temprana, a la vez que salva vidas y reduce los costos de atención médica al prevenir complicaciones y hospitalizaciones. Para simular una infección en el mundo real, el equipo administró una vacuna viva atenuada contra la influenza a 55 adultos sanos de 18 a 59 años y los monitoreó durante 12 días. Los participantes usaron tres dispositivos portátiles de uso comercial (un anillo inteligente, un reloj y una camisa) qque registraron frecuencia cardíaca, variabilidad de la frecuencia cardíaca, temperatura corporal, frecuencia respiratoria, presión arterial, calidad del sueño y actividad física.

Junto con esto, los investigadores recopilaron los síntomas autoinformados a través de una aplicación para teléfonos inteligentes y realizaron repetidos análisis de sangre y pruebas de PCR. Se recopilaron más de 2 mil millones de puntos de datos que se utilizaron para entrenar algoritmos de IA. De los diez modelos construidos, el que tenía menos características fue seleccionado para el desarrollo en el mundo real, ofreciendo un sistema de monitorización práctico y efectivo.

Los modelos basados en datos de dispositivos portátiles superaron significativamente a los que se basaban únicamente en informes de síntomas, ya que muchos participantes con inflamación no presentaban síntomas evidentes y, en otros casos, se reportaron síntomas sin presencia de inflamación. Los resultados, publicados en The Lancet Digital Health, muestran que la plataforma incluso detectó infecciones por SARS-CoV-2 antes de que las pruebas PCR las confirmaran.

El éxito del estudio llevó a la creación de una empresa emergente para comercializar la plataforma con aplicaciones más amplias en la detección de inflamación causada por virus como rinovirus, VRS o SARS-CoV-2, utilizando únicamente dispositivos portátiles. El equipo ahora planea realizar más estudios de validación clínica e incorporar la tecnología al monitoreo clínico y personal diario de la salud.

“Para cuando se detecta una infección basándose en los síntomas clínicos o en la prueba PCR, generalmente ya está en una fase avanzada”, afirmó Dennis Jensen, PhD, autor principal del estudio. “Al permitir una alerta temprana rápida, personalizada y objetiva de eventos inflamatorios sistémicos debidos a infecciones respiratorias virales, nuestra herramienta predictiva ofrece a los pacientes y profesionales de la salud la oportunidad de intervenir antes de que ocurran eventos crítico”.