Científicos del University College London (UCL) y Queen Square Analytics identificaron dos nuevos subtipos biológicos de esclerosis múltiple (EM) mediante el uso de inteligencia artificial (IA) combinada con biomarcadores en sangre y técnicas de imagen cerebral.
El hallazgo, publicado en la revista Brain, podría transformar la manera de diagnosticar y tratar una enfermedad que afecta a millones de personas en todo el mundo, donde aún no existen terapias completamente efectivas para toda la población afectada.
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El avance se logró gracias a un modelo de aprendizaje automático llamado SuStaIn, que analizó los datos de 600 personas con esclerosis múltiple a partir de la medición de la cadena ligera de neurofilamentos séricos (sNfL), un biomarcador que revela daño en las células nerviosas, junto con imágenes de resonancia magnética cerebral.
Los análisis permitieron identificar dos patrones biológicos distintos de esclerosis múltiple:
- Subtipo temprano con sNfL elevado, en el que los pacientes presentan altos niveles de sNfL y daño en el cuerpo calloso desde el inicio, asociado a una rápida aparición de lesiones cerebrales
- Subtipo tardío con sNfL elevado, caracterizado por una marcada atrofia cerebral en la corteza límbica y la sustancia gris profunda antes del aumento de sNfL, lo que refleja un proceso más lento y daño neural en etapas avanzadas
De acuerdo los investigadores, estos resultados cuestionan las categorías tradicionales de la esclerosis múltiple —como las formas remitente-recurrente o progresiva— al demostrar que dichas clasificaciones clínicas no representan la complejidad biológica ni las alteraciones internas en los tejidos neuronales.
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Qué es la esclerosis múltiple
La esclerosis múltiple es una enfermedad autoinmune que afecta al sistema nervioso central. Los procesos inflamatorios dañan la vaina de mielina, la capa que protege las neuronas. A medida que este daño progresa, se interrumpe la transmisión de los impulsos nerviosos, lo que genera una amplia variedad de síntomas, entre ellos la pérdida de funciones físicas y cognitivas.
El diagnóstico temprano resulta fundamental para que los pacientes mantengan la mejor calidad de vida posible.
Clasificaciones más precisas para tratar a los pacientes
El doctor Arman Eshaghi, investigador principal de University College London, explicó al diario británico The Guardian: “La esclerosis múltiple no es una sola enfermedad y los subtipos actuales no describen los cambios tisulares subyacentes que necesitamos conocer para poder tratarla. Usando un modelo de IA en combinación con un biomarcador sanguíneo disponible y la resonancia magnética, mostramos dos patrones biológicos claros de EM”.
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Según Eshaghi, los hallazgos permitirán “ubicar a cada paciente en el proceso evolutivo de la enfermedad y determinar quién requiere monitoreo más estricto o un tratamiento temprano y dirigido”.
En la práctica clínica, este descubrimiento ofrecerá a los médicos herramientas más precisas para clasificar a los pacientes, anticipar riesgos y personalizar tratamientos. Si la IA detecta un caso correspondiente al subtipo “temprano con sNfL elevado”, será posible considerar la administración temprana de medicamentos más eficaces y un control más intensivo.
Para quienes pertenezcan al grupo “tardío con sNfL elevado”, el abordaje podrá incluir terapias personalizadas orientadas a proteger las neuronas y modificar la progresión del daño cerebral según el perfil biológico individual, de acuerdo con el análisis del estudio.
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Hasta ahora, la clasificación y el manejo de la EM dependían principalmente de los síntomas clínicos, un método que, para los especialistas, dificulta adaptar los tratamientos a la biología concreta de cada paciente.
Caitlin Astbury, responsable de comunicación en investigación de la Sociedad de Esclerosis múltiple de Reino Unido, señaló: “Este avance supone un cambio emocionante en nuestra comprensión de la esclerosis múltiple. La enfermedad es compleja, y las categorías tradicionales a menudo no reflejan la biología real subyacente, lo que complica su tratamiento eficaz”.
Astbury precisó que la mayoría de los 20 tratamientos vigentes se orientan a la forma remitente-recurrente, mientras que para las variantes progresivas existen solo algunas opciones nuevas, lo que deja sin alternativas eficaces a muchas personas.
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El estudio aporta evidencia que impulsa un cambio: reemplazar las descripciones clínicas por una clasificación basada en biomarcadores, lo que permitirá identificar con mayor precisión el riesgo de progresión y ofrecer tratamientos personalizados en esclerosis múltiple.
“Cuanto más aprendamos sobre la enfermedad, más probable será encontrar tratamientos capaces de detener su progresión”, enfatizó Astbury en declaraciones a The Guardian.
El equipo de investigadores resaltó que la integración de la IA en la medicina marca el inicio de una nueva etapa, en la que los exámenes neurológicos podrán incorporar algoritmos inteligentes y permitir intervenciones guiadas por el perfil biológico de cada persona con esclerosis múltiple.
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La esclerosis múltiple en cifras
A nivel mundial, la esclerosis múltiple afecta a aproximadamente 2,9 millones de personas.
En Argentina, la prevalencia es de 38 casos por cada 100.000 habitantes, lo que implica que entre 17.000 y 18.000 personas viven con esta condición.
La enfermedad se diagnostica con mayor frecuencia entre los 20 y 40 años, y es la principal causa de discapacidad física de origen no traumático en adultos jóvenes. Además, su aparición es más frecuente en mujeres, en una proporción de tres por cada varón.
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