Aprendizaje automático e IA utilizados para detectar rápidamente la sepsis, lo que reduce drásticamente el riesgo de muerte
Por cada hora de retraso en el tratamiento de la sepsis, el riesgo de muerte aumenta hasta en un 7,6 %, lo que destaca la necesidad de una detección rápida. Crédito: Camilo Jiménez en Unsplash
Los investigadores del Laboratorio Hancock y el departamento de microbiología e inmunología de la UBC han sido pioneros en un avance innovador en la detección rápida de la sepsis mediante el aprendizaje automático.
La sepsis es una de las principales causas de muerte en el mundo, responsable de una de cada cinco muertes en todo el mundo, incluidas las causadas por la enfermedad grave de COVID-19, pero es difícil de detectar a tiempo. Se define como la respuesta disfuncional del cuerpo a una infección y tiene una variedad de síntomas que incluyen fiebre, fatiga, hiperventilación y frecuencia cardíaca acelerada, que al principio pueden parecer de otras enfermedades.
«Esta nueva técnica disecciona el respuestas inmunitarias disfuncionales involucradas en la sepsis como nunca antes, proporcionando nuevos conocimientos sobre los procesos biológicos involucrados en la sepsis de cualquier tipo, incluido el de COVID-19», dice Arjun Baghela (él/él), un estudiante graduado en el Laboratorio Hancock que dirigió el analisis. «La gente no sabe mucho sobre la sepsis, pero en 2020, la cantidad de muertes por sepsis potencialmente mortales probablemente sea mucho mayor que una de cada cinco, ya que casi todos los que han muerto por COVID-19 en realidad han muerto por sepsis».
Por lo general, toma de 24 a 48 horas antes de que los médicos y proveedores de atención médica puedan estar seguros de que el paciente tiene sepsis. Pero por cada hora de retraso en la administración del tratamiento, por lo general un régimen potente de antibióticos, el riesgo de muerte aumenta hasta en un 7,6 %, lo que destaca la necesidad de una detección rápida.
«Por lo general, un paciente llega a la sala de emergencias sintiéndose profundamente enfermo, con un montón de síntomas que son bastante inespecíficos», dice el Dr. Bob Hancock, profesor del departamento de microbiología e inmunología de UBC Killam. «El médico mira a ese paciente si tiene un conjunto de síntomas y dice: ‘Este es un paciente que podría tener sepsis’, pero solo si tiene cierta certeza puede comenzar a tratarlo de inmediato. Están en un poco de un juego de ‘mirar y ver’ durante las primeras 2448 horas».
Hancock dice que debido a que la sepsis es tan común, la resistencia antimicrobiana desenfrenada es un riesgo si los antibióticos se usan más de lo necesario. «Uno realmente quiere saber que el paciente tiene sepsis lo antes posible».
Para el estudio, que incluyó el estudio de genómica clínica más grande jamás realizado de pacientes de la sala de emergencias (ER), los investigadores examinaron un total de 348 pacientes en cuatro continentes diferentes. Confirmaron sus hallazgos al volver a examinar otros dos grandes estudios para un total de 1,062 pacientes. La sangre de estos pacientes se sometió a una secuenciación que reveló los niveles de expresión de los genes, lo que determina qué proteínas se producen y, por lo tanto, sirvió para informar sobre el estado inmunitario (incluida la disfunción) de los pacientes con sepsis.
La investigación demostró que la sepsis se puede detectar cuando una persona llega por primera vez para recibir atención médica. Utilizando el aprendizaje automático, también conocido como inteligencia artificial, los investigadores pudieron identificar conjuntos de genes que predicen si un paciente adquirirá sepsis grave y podrían dar sentido a las cinco formas distintas (subtipos/endotipos) en las que se manifiesta la sepsis.
Esto conducirá a pruebas que permitirán a los proveedores de atención médica identificar rápidamente la respuesta disfuncional del cuerpo a una infección mediante la medición de estos biomarcadores de expresión génica específicos asociados con la enfermedad. La técnica también tiene una precisión del 97 por ciento para identificar cuál de los cinco endotipos de sepsis ocurre en cada paciente. Esto es importante porque dos subtipos están asociados con un riesgo mucho mayor de sepsis grave y muerte. Estos biomarcadores también funcionaron en la UCI, donde se demostró que un endotipo era particularmente mortal, con una tasa de mortalidad del 46 por ciento.
La identificación rápida del tipo de sepsis ayudará a los médicos a determinar el tratamiento adecuado. El equipo también identificó otros biomarcadores que evalúan la gravedad de la sepsis (p. ej., causar insuficiencia orgánica) y el riesgo de muerte.
La tecnología para medir la expresión génica ya está presente en los hospitales, y la técnica se puede realizar dentro de dos horas de ingreso a la sala de emergencias.
El estudio, «Predicción de la gravedad de la sepsis en la primera presentación clínica: el papel de los endotipos y las firmas mecánicas», se publicó en EBioMedicine.
Explore más
Salud del consumidor: la sepsis es grave Más información: Arjun Baghela et al, Predicción de la gravedad de la sepsis en la primera presentación clínica: el papel de los endotipos y las firmas mecanísticas, eBioMedicine (2022) . DOI: 10.1016/j.ebiom.2021.103776 Información de la revista: EBioMedicine
Proporcionado por la Universidad de Columbia Británica Cita: Aprendizaje automático e IA utilizados para detectar rápidamente sepsis, corte riesgo de muerte dramáticamente (2022, 11 de enero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-01-machine-ai-rapidly-sepsis-death.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.