Un nou instrument bazat pe inteligenţă artificială (AI) poate identifica pacienţii cu risc crescut de complicaţii severe după transplantul de celule stem sau măduvă osoasă, înainte ca simptomele să apară. Rezultatele deschid posibilitatea unei monitorizări mai timpurii a pacienţilor vulnerabili.
Un transplant de celule stem sau de măduvă osoasă poate salva viaţa multor pacienţi. Totuşi, recuperarea nu se încheie la externare. La unii pacienţi pot apărea complicaţii grave la luni distanţă după efectuarea procedurii, deseori fără semne de avertizare.
Una dintre cele mai dificile complicaţii este boala cronică grefă contra gazdă, o afecţiune în care celulele imune provenite din transplant atacă ţesuturile sănătoase ale pacientului. Boala poate afecta pielea, ochii, cavitatea bucală, articulaţiile şi plămânii şi poate duce la dizabilitate pe termen lung sau chiar la deces.
O echipă multidisciplinară coordonată de cercetători de la MUSC Hollings Cancer Center, şi Center for International Blood and Marrow Transplant Research din cadrul Medical College din Wisconsin, a dezvoltat un instrument bazat pe învăţare automată care estimează riscul de boală cronică grefă contra gazdă şi de deces asociat transplantului înainte de apariţia simptomelor.
Studiul a fost publicat, luni, în Journal of Clinical Investigation - JCI.
Cercetătorii au analizat datele a 1.310 pacienţi care au primit transplant de celule stem sau măduvă osoasă în patru studii multicentrice de mari dimensiuni.
La 90 - 100 de zile după transplant, probele de sânge au fost testate pentru şapte proteine implicate în inflamaţie, activarea şi reglarea sistemului imunitar, precum şi în lezarea şi remodelarea ţesuturilor. Aceşti biomarkeri fuseseră identificaţi şi validaţi anterior de echipa de cercetători de la MUSC.
Datele biologice au fost combinate cu nouă factori clinici, inclusiv vârsta pacientului, tipul de transplant, boala de bază şi eventuale complicaţii anterioare, informaţii provenite din registrele de transplant.
În Statele Unite, centrele de transplant transmit date standardizate către Center for International Blood and Marrow Transplant Research, iar pentru pacienţii incluşi în studii clinice există verificări suplimentare ale datelor.
Echipa a testat mai multe metode de învăţare automată pentru a evalua capacitatea acestora de a prezice evoluţia pacienţilor comparativ cu metodele statistice tradiţionale.
Modelul cu cele mai bune rezultate s-a bazat pe o tehnică statistică denumită arbori de regresie aditivi bayesieni (cunoscuţi sub acronimul BART), şi a stat la baza instrumentului numit BIOPREVENT.
Modelele care au combinat biomarkerii din sânge cu datele clinice au avut performanţe superioare faţă de modelele bazate doar pe informaţii clinice, în special în predicţia mortalităţii asociate transplantului.
Instrumentul a fost validat ulterior într-un grup independent de pacienţi, confirmând capacitatea acestuia de a estima riscul dincolo de cohorta utilizată pentru dezvoltarea modelului.
BIOPREVENT a separat pacienţii în categorii de risc scăzut şi risc crescut, cu diferenţe clare ale evoluţiei până la 18 luni după evaluare.
Cercetătorii au observat că biomarkeri diferiţi au fost asociaţi cu rezultate diferite: un marker sanguin s-a corelat strâns cu riscul de deces după transplant, în timp ce alţii au fost mai utili în identificarea pacienţilor care urmau să dezvolte boala cronică grefă contra gazdă.
Pentru utilizare practică, instrumentul a fost transformat într-o aplicaţie online gratuită. Medicii pot introduce datele clinice şi valorile biomarkerilor unui pacient şi pot primi estimări personalizate ale riscului în timp.
În prezent, BIOPREVENT este destinat evaluării riscului şi cercetării clinice, nu ghidării directe a tratamentului. Sunt necesare studii clinice suplimentare pentru a testa dacă intervenţiile bazate pe aceste semnale precoce de risc pot îmbunătăţi rezultatele pe termen lung în transplantul de celule stem. Cercetătorii consideră însă că această abordare reprezintă un pas important către o îngrijire mai personalizată a pacienţilor supuşi transplantului.
