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Un estudio dirigido por la Universidad de Monash y que se cree que es el primero en el mundo ha demostrado que un modelo de Inteligencia Artificial (IA) puede potencialmente predecir el mejor medicamento anticonvulsivo personalizado para pacientes con epilepsia recién diagnosticada.
El modelo predictivo, una vez completamente desarrollado, evitaría a estos pacientes la incertidumbre de no saber cuándo sus vidas volverán a la normalidad al tomar medicamentos anticonvulsivos y posiblemente los efectos secundarios dañinos asociados con algunos medicamentos.
El profesor Patrick Kwan, neurólogo e investigador del Departamento de Neurociencia de la Escuela Clínica Central de Monash, lidera una colaboración internacional que está «entrenando» el modelo de predicción de aprendizaje profundo (el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático).
Su estudio se publica en la influyente JAMA Neurología.
La epilepsia afecta a 70 millones de personas en todo el mundo. Actualmente, elegir medicamentos anticonvulsivos para un paciente es un proceso de prueba y error en el que los médicos no pueden predecir a qué medicamento responderá un paciente en particular, dijo el profesor Kwan.
«Si el paciente no responde al primer tratamiento, bastantes responderán al segundo o al tercero, lo que significa que podrían haberse liberado de las convulsiones antes si se hubiera elegido el fármaco ‘correcto’ desde el principio», dijo. . «Pero si reciben el medicamento incorrecto, todavía tienen convulsiones y también pueden tener efectos secundarios; no obtienen el beneficio y el medicamento los daña».
Estos efectos secundarios pueden variar desde alergias hasta problemas psiquiátricos o, en el caso de mujeres en edad fértil, defectos de nacimiento en sus bebés. Algunos pacientes tienen epilepsia resistente a los medicamentos, lo que significa que si se pronostica a tiempo, podrían pasar más rápidamente a otras opciones de tratamiento, como cirugía, un dispositivo o dieta, sin perder años usando medicamentos que no funcionaron.
El modelo utilizó información clínica sobre 1798 pacientes de cinco centros de atención médica en Australia, Malasia, China y el Reino Unido. Está siendo diseñado por Monash Medical AI dirigido por el profesor asociado Zongyuan Ge y entrenado utilizando el clúster de computación Monash MASSIVE.
«Estamos viendo cómo el último modelo de aprendizaje profundo se está conectando desde el diagnóstico asistido por computadora ahora hasta el dominio del tratamiento, lo cual es realmente emocionante», dijo el profesor asociado Ge.
La precisión del modelo para predecir el mejor medicamento fue «modesta», dijo el profesor Kwan. (Obtuvo una puntuación de 0,65 en una medida de rendimiento estadístico conocida como AUROC, donde 1,0 es el valor más preciso). «Sin embargo, eso fue más de lo que esperábamos. Estábamos contentos con ese rendimiento porque solo se utilizaron factores clínicos muy básicos recopilados en la atención clínica de rutina. para entrenar este modelo base».
Se está mejorando tanto técnicamente como mediante el uso de información más compleja. El modelo mejorado se probará en el ensayo nacional controlado aleatorio multicéntrico PERSONAL (Selección personalizada de medicamentos para la epilepsia en adultos recién diagnosticados) para ayudar a la selección del tratamiento en la epilepsia.
El Dr. Zhibin Chen, neurocientífico y bioestadístico de Monash, desempeñó un papel fundamental en el estudio.
«Se cree que este es el primer modelo del mundo», dijo el Dr. Chen. «Asegura la previsibilidad de elegir el tratamiento óptimo para pacientes con epilepsia recién diagnosticada. Abrirá la puerta para personalizar el manejo de la epilepsia».
Dr. Haris Hakeem, Ph.D. estudiante y becario de epilepsia en The Alfred, fue el primer autor mientras Ph.D. los estudiantes Wei Feng y Jiun Choong jugaron papeles cruciales en el desarrollo del modelo, dijo el profesor Kwan.
Se espera que esta investigación eventualmente mejore el manejo y tratamiento de la epilepsia. Está diseñado para predecir las respuestas al tratamiento, no las convulsiones reales.
De momento el modelo es para adultos con epilepsia de nueva aparición que van a iniciar su primera medicación. No se ha probado en niños.
Este modelo formará la base para otros modelos para personas con epilepsia más establecida.
La investigación ofrece esperanza para los pacientes con epilepsia
Haris Hakeem et al, Desarrollo y validación de un modelo de aprendizaje profundo para predecir la respuesta al tratamiento en pacientes con epilepsia recién diagnosticada, JAMA Neurología (2022). DOI: 10.1001/jamaneurol.2022.2514
Citación: El modelo de IA puede ayudar a los pacientes con epilepsia a liberarse de las convulsiones (29 de agosto de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022-08-ai-epilepsy-patients-seizure-free.html
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