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Hay tantas variables que pueden contribuir a la disnea que nadie puede decidirse por una. Sin embargo, un programa de computadora que puede rastrear más de las 100 variables clínicas de casi 400 personas, ha demostrado que puede identificar diversos subtipos de asma, lo cual tal vez podría dar por resultado tratamientos dirigidos más eficaces.
Wei Wu, bióloga computacional de la Universidad Carnegie Mellon, quien dirigió el análisis de los datos de los pacientes del Programa de Investigación de Asma Grave financiado con fondos federales, dijo que muchos de los agrupamientos de los pacientes identificados con los métodos computacionales son compatibles con los subtipos ya reconocidos por los médicos. Estos comprenden tipos de asma relacionados con alergias, sinusitis o factores ambientales. No obstante, el análisis también identificó grupos de pacientes que parecen señalar nuevos subtipos, incluso uno en el cual los síntomas de asma grave frecuentes parecen estar relacionados con una deficiente calidad de vida o depresión en las mujeres obesas.
Los hallazgos realizados por Wu y sus colaboradores, incluidos médicos de nueve centros médicos importantes, fueron publicados en línea por Journal of Allergy and Clinical Immunology(DOI: 10.1016/j.jaci.2013.11.042.)
«El objetivo final es investigar tratamientos que estén basados en los mecanismos biológicos subyacentes a cada grupo de pacientes, en vez de simplemente tratar los síntomas», dijo Wu, profesora de investigación asociada en el Centro Lane de Carnegie Mellon para Biología Computacional. Para tal fin, ella y sus colaboradores ahora buscan analizar factores genéticos y genómicos relacionados con cada uno de los agrupamientos de pacientes, lo cual promete identificar dianas específicas para tratamientos farmacológicos.
Para identificar estos grupos de pacientes, Wu utilizó algoritmos de aprendizaje de máquina, que son técnicas computacionales capaces de identificar patrones en los datos y de aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia. El análisis se basó en 112 variables, como las que medían diversas funciones pulmonares, factores inmunitarios, antecedentes familiares, factores ambientales y antecedentes personales patológicos, para cada una de las 378 personas con y sin asma.
Otros investigadores han utilizado técnicas estadísticas para agrupar a los pacientes con asma, pero ninguno ha podido tomar en cuenta tantas variables para cada paciente como este nuevo estudio.
«Este enfoque tiene repercusiones no sólo en el asma, sino en todas las enfermedades complejas, lo que comprende la mayor parte de las enfermedades crónicas», dijo la coautora principal, Dra. Sally E. Wenzel, directora del Instituto de Asma de la Universidad de Pittsburgh en UPMC y Escuela de Medicina de la Universidad de Pittsburgh. Al igual que el asma, enfermedades como osteoporosis, enfermedad de Alzheimer, nefropatía, enfermedad de Parkinson y enfermedades autoinmunitarias son causadas por combinaciones de múltiples factores genéticos, ambientales y relacionados con el estilo de vida.
Wenzel dijo que los médicos podrían integrar 10 variables clínicas en su evaluación de los pacientes con enfermedades complejas, pero el rastrear 100 variables en toda una extensa población de pacientes es una tarea casi imposible. Por otra parte, los médicos tienen prejuicios que pueden obstaculizar sus análisis.
«Sólo hace algunos años estábamos persuadidos que los medicamentos funcionaban en todas las personas y que el único motivo por el cual tenían síntomas graves era que no estaban tomando sus medicamentos», dijo Wenzel. Sin embargo, se demostrado que este no es el caso, como se subraya en este último análisis, que identificó a un grupo de pacientes que recibía medicación intensa con corticoesteroides para reducir la inflamación de las vías respiratorias y que tenían signos biológicos de utilizarlos y no obstante continuaba sufriendo disnea grave.
El estudio identificó varios grupos de pacientes que se corresponden con subtipos de pacientes clínicamente reconocidos, pero también identificó un nuevo grupo que consta en gran parte de mujeres hispanoamericanas que eran obesas y que informaron una baja calidad de vida. Aunque tenían una función pulmonar normal con escasa inflamación, sufrían síntomas frecuentes y graves. Wu dijo que se necesita más investigación para identificar la causa de los síntomas de asma en este grupo de pacientes. Es concebible que este hallazgo pueda alentar a los médicos a valorar la depresión en algunas pacientes, añadió.
Muchos pacientes con asma responden bien a los corticoesteroides, pero otros probablemente necesitan tratamiento personalizado que se dirija a factores genéticos o genómicos específicos. En una enfermedad compleja como el asma, es improbable que tengan éxito los estudios de expresión de genes necesarios para identificar estas dianas si no se clasifica correctamente a los pacientes. Wu dijo que las técnicas computacionales pueden desempeñar un papel importante en este paso inicial de identificar y agrupar a pacientes similares.
marzo 25/2014 (Medcenter.com)
Wei Wu, Eugene Bleecker, Wendy Moore, William W. Busse, Mario Castro, Sally E. Wenzel. Unsupervised phenotyping of Severe Asthma Research Program participants using expanded lung data. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 2014
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