Evoluci\u00f3n temporal de los fenotipos card\u00edacos y no card\u00edacos asociados con la miocardiopat\u00eda ATTR de tipo salvaje frente a la insuficiencia card\u00edaca no amiloide antes del diagn\u00f3stico de insuficiencia card\u00edaca. La proporci\u00f3n de pacientes en cada punto temporal (a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico de insuficiencia card\u00edaca) con un primer diagn\u00f3stico de una caracter\u00edstica asociada (fenotipo). La proporci\u00f3n acumulada de pacientes con cada fenotipo particular es igual a la suma de las proporciones de cada uno de los a\u00f1os anteriores al diagn\u00f3stico de insuficiencia card\u00edaca. ATTR-CM, miocardiopat\u00eda amiloidog\u00e9nica por transtiretina. Cr\u00e9dito: DOI: 10.1038\/s41467-021-22876-9 <\/p>\n
Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico puede identificar a los pacientes en riesgo de una miocardiopat\u00eda rara, seg\u00fan un estudio publicado en Nature Communications. <\/p>\n
La miocardiopat\u00eda amiloide por transtiretina (ATTR-CM) puede causar insuficiencia card\u00edaca y debe tratarse de manera diferente a otras causas de insuficiencia card\u00edaca, por lo que el diagn\u00f3stico es clave, seg\u00fan Sanjiv Shah, ’00 MD, Neil J. Stone, MD, profesor , director del Centro de Fenotipado Profundo y Terap\u00e9utica de Precisi\u00f3n del Instituto de Inteligencia Aumentada en Medicina y autor principal del estudio.<\/p>\n
\u00abSi podemos se\u00f1alar a los pacientes en EMR y hacer que los m\u00e9dicos soliciten pruebas de detecci\u00f3n, puede diagnosticar ATTR-CM antes y tratarlo m\u00e1s r\u00e1pido\u00bb, dijo Shah, quien tambi\u00e9n es profesor de Medicina en la Divisi\u00f3n de Cardiolog\u00eda.<\/p>\n
ATTR-CM es causado por defectos en la transtiretina, uno de los prote\u00ednas m\u00e1s comunes en el cuerpo. Normalmente, la transtiretina est\u00e1 presente en un conjunto de tetr\u00e1meras de cuatro prote\u00ednas unidas entre s\u00ed y los complejos ayudan a transportar hormonas y vitaminas por todo el cuerpo.<\/p>\n
En algunas personas, sin embargo, debido a factores gen\u00e9ticos o relacionados con la edad, el tetr\u00e1mero se disocia , y las prote\u00ednas individuales se agregan y forman fibrillas. Estas fibrillas se depositan en los tejidos, principalmente en el coraz\u00f3n (lo que contribuye a la miocardiopat\u00eda), pero tambi\u00e9n en otros lugares espec\u00edficos, como la columna lumbar y el t\u00fanel carpiano en la mu\u00f1eca (lo que predispone a estas personas a la estenosis de la columna lumbar o al s\u00edndrome del t\u00fanel carpiano, respectivamente).<\/p>\n
ATTR-CM est\u00e1 subdiagnosticado, seg\u00fan Shah, por lo que en el estudio actual, los investigadores analizaron una gran base de datos de reclamos m\u00e9dicos para desarrollar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar ATTR-CM a partir de registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos.<\/p>\n
En colaboraci\u00f3n con Rahul Deo, MD, Ph.D., profesor asociado de Medicina en Brigham and Women’s Hospital y coautor del estudio, los investigadores entrenaron el modelo utilizando dos conjuntos de datos; un grupo de pacientes con insuficiencia card\u00edaca con ATTR-CM y otro grupo de pacientes sin ATTR-CM. Esto permiti\u00f3 que el modelo dedujera qu\u00e9 combinaci\u00f3n de c\u00f3digos de diagn\u00f3stico cl\u00ednico estaban m\u00e1s fuertemente asociados con ATTR-CM.<\/p>\n
Las asociaciones m\u00e1s fuertes fueron el derrame peric\u00e1rdico y el aleteo auricular, y los predictores no card\u00edacos incluyeron el t\u00fanel carpiano y las articulaciones inflamadas. <\/p>\n
Luego, los investigadores validaron el modelo en grandes conjuntos de datos de reclamos m\u00e9dicos adicionales y finalmente probaron el modelo final en datos EMR de Northwestern Medicine en colaboraci\u00f3n con Northwestern Medicine Enterprise Data Warehouse (NMEDW).<\/p>\n
La predicci\u00f3n de la presencia de ATTR-CM basada en combinaciones \u00fanicas de caracter\u00edsticas cl\u00ednicas mejor\u00f3 la sensibilidad y la especificidad de la detecci\u00f3n, seg\u00fan el estudio. En particular, las caracter\u00edsticas no card\u00edacas podr\u00edan servir como una marca cl\u00ednica importante para distinguir la insuficiencia card\u00edaca ATTR-CM de la insuficiencia card\u00edaca causada por otras afecciones, seg\u00fan Shah.<\/p>\n
\u00abSi un paciente con insuficiencia card\u00edaca presenta problemas en la columna, problemas de articulaciones y tendones, eso puede ser un indicio de que el paciente tiene ATTR-CM\u00bb, dijo Shah.<\/p>\n
Usar datos de reclamaciones m\u00e9dicas, en lugar de ecocardiogramas o notas no estructuradas, significa que este modelo se puede generalizar a hospitales de todo el mundo. pa\u00eds. Adem\u00e1s, esta metodolog\u00eda tambi\u00e9n podr\u00eda aplicarse a otras afecciones raras, seg\u00fan Shah.<\/p>\n
\u00abNos proporciona una forma de diagnosticar la enfermedad antes, pero tambi\u00e9n nos ayuda a identificar las manifestaciones de la enfermedad que no hab\u00edamos identificado\u00bb. No lo sab\u00eda anteriormente\u00bb, dijo Shah.<\/p>\n
Shah y sus colaboradores ahora est\u00e1n evaluando prospectivamente la precisi\u00f3n de su modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en pacientes con insuficiencia card\u00edaca en Northwestern. Eventualmente, esperan integrar este modelo directamente en plataformas EMR como Epic, con un umbral superior de probabilidad ATTR-CM que marcar\u00eda a un paciente para pruebas de detecci\u00f3n adicionales. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Amiloidosis ATTR durante la pandemia de COVID-19: conocimientos de una mesa redonda m\u00e9dica mundial M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ahsan Huda et al, un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar pacientes en riesgo de miocardiopat\u00eda amiloide tipo transtiretina, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038\/s41467-021-22876-9 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Communications <\/p>\n Proporcionado por Northwestern University Cita<\/strong>: El modelo de aprendizaje autom\u00e1tico puede detectar una miocardiopat\u00eda rara (2021 , 12 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-machine-learning-rare-cardiomiopathy.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Evoluci\u00f3n temporal de los fenotipos card\u00edacos y no card\u00edacos asociados con la miocardiopat\u00eda ATTR de tipo salvaje frente a la insuficiencia card\u00edaca no amiloide antes del diagn\u00f3stico de insuficiencia card\u00edaca. La proporci\u00f3n de pacientes en cada punto temporal (a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico de insuficiencia card\u00edaca) con un primer diagn\u00f3stico de una caracter\u00edstica asociada (fenotipo). La … Continuar leyendo \u00abEl modelo de aprendizaje autom\u00e1tico puede detectar una miocardiopat\u00eda rara\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-894","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/894","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=894"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/894\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=894"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=894"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=894"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}