jueves, 7 julio 2022

Un algoritmo para diagnosticar el hígado graso

La pandemia ha agravado la expansión global de la obesidad y de patologías asociadas a esta. De hecho, nueve millones de españoles tenían diagnosticado un hígado graso no alcohólico en 2021, de los cuales 1,1 también presentaban posibilidades de desarrollar estadios más graves e irreversibles. Los métodos actuales siguen basándose en la biopsia, lo que complica su detección precoz. De ahí que la Universidad de Navarra, el Cima y la UPNA estén trabajando en un proyecto que, con el nombre de EHGNA, pretende desarrollar una vía no invasiva de identificación y subdiagnóstico para esta enfermedad. El proyecto está coordinado por ADItech, a su vez agente coordinador del SINAI, y cuenta con la financiación del Ejecutivo foral.

Irene Guerrero
Pamplona - 25 mayo, 2022

EHGNA aplica la inteligencia artificial para crear una herramienta que ayude a diagnosticar el hígado graso. (Fotos: Maite H. Mateo)

Antes de que el Covid-19 irrumpiese en el mundo, una de las epidemias que más preocupaban a la comunidad científica era la obesidad. El sedentarismo, la ansiedad, el estrés por el parón de la actividad laboral y la mala salud mental asociados a la pandemia espolearon el incremento de una enfermedad que, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), ya se había triplicado entre 1975 y 2016. De hecho, según datos recogidos en 2020 por la Sociedad Española de Obesidad (SEEDO), el 44,3 % de la población española declaró que había aumentado de peso durante el primer confinamiento, de modo que el sobrepeso y la obesidad ya afectaban al 60 % de la ciudadanía y al 21 % respectivamente.

Las personas obesas presentan un riesgo elevado de sufrir patologías que se derivan de su condición y que pueden llevar a una muerte prematura. Entre ellas se encuentra el hígado graso, cuya prevalencia en la población general es de “alrededor del 30 %” y de “entre el 85 % y el 90 %” en pacientes con obesidad. En 2020, nueve millones de españoles (un 20 % de la población) tenían diagnosticado un hígado graso no alcohólico, de los cuales 1,1 millones tenían posibilidades de desarrollar otras complicaciones “más graves” como la cirrosis. 

Quienes deseen conocer más a fondo el proyecto pueden hacerlo a través de este enlace.

“El hígado graso es una patología muy difícil de detectar. De hecho, sucede cuando ya existen estadios avanzados y, en algunas ocasiones, irreversibles. Hasta ahora, el principal método de detección sigue siendo la biopsia hepática, por lo que cada vez es más imperativo desarrollar métodos no invasivos y capaces de detectar la enfermedad a tiempo”, explica Itziar Abete, investigadora del Centro de Investigación en Nutrición de la Universidad de Navarra.

Esta necesidad hizo que el equipo investigador quisiera dar un paso más con respecto al trabajo realizado en años anteriores. “La idea era volver a muestras y datos de un proyecto previo, llevado a cabo en personas que presentaban la enfermedad y que se sometieron a un tratamiento nutricional personalizado a lo largo de veinticuatro meses. Queríamos comparar esa información con muestras de personas que no presentan la enfermedad para desarrollar un sistema que permitiese diagnosticarla pronto”, detalla.

El proyecto busca comparar los datos de pacientes que han desarrollado hígado graso con los de personas sin la enfermedad.

Ante el calado de esta iniciativa, el equipo de Abete buscó la colaboración del Cima Universidad de Navarra y de la Universidad Pública de Navarra (UPNA). Y juntos lanzaron EHGNA (Enfermedad del Hígado Graso no Alcohólico), cuyo objetivo es abrir una posible vía no invasiva de identificación y subdiagnóstico para la enfermedad del hígado graso no alcohólico. La iniciativa está coordinada por ADItech, a su vez agente coordinador del Sistema Navarro de I+D+i (SINAI), y cuenta con financiación del Gobierno de Navarra en la convocatoria de ayudas a centros tecnológicos y organismos de investigación para la realización de proyectos de I+D colaborativos.

UN DIAGNÓSTICO INTELIGENTE

“El problema con enfermedades como el hígado graso es que no tienen una causa genética única y clara, sino que influyen muchos factores genéticos y ambientales como la alimentación, el estilo de vida o las condiciones socioeconómicas“, incide Carmen Berasain, catedrática en Ciencias de la Salud y subdirectora del Programa de Hepatología del Cima.

A través de la Inteligencia Artificial (IA), EHGNA pretende combinar los datos que proceden de la metodología habitual de diagnóstico y de técnicas más avanzadas con un fin concreto: identificar los indicadores que más influyen en el desarrollo de la enfermedad. Y, con los resultados que se extraigan de esta primera fase, el equipo investigador buscará diseñar un algoritmo que proporcione un conocimiento “más exacto” del contexto de la enfermedad, su evolución y la respuesta al tratamiento nutricional.

“La integración de todos estos datos permitiría un diagnóstico alternativo y de una mayor precisión que el realizado hasta ahora por una biopsia de tejido. El algoritmo resultante no reemplazará al médico, sino que le asistirá en la tarea de ofrecer el tratamiento más adecuado al paciente”, añade Abete.

EHGNA busca integrar la información obtenida a partir de la metodología habitual y de técnicas más avanzadas.

Para ello, el proyecto amplía el foco e incluye también pruebas más especializadas que no se realizan comúnmente a un paciente obeso, como el análisis de micro-ARN o de marcadores epigenéticos. Una labor de la que se encarga el Cima. Al mismo tiempo, el equipo de la UPNA ha desarrollado un software que permite medir de forma automática las imágenes de hígados obtenidas a través de resonancias magnéticas.

“La idea es que el programa sea capaz medir la grasa del órgano, a partir del brillo mostrado en la imagen y sin que tenga que validarlo un médico. Su principal función es convertir esa imagen médica en datos para poder integrarlos con los demás”, especifica Carlos López, ingeniero informático y profesor de la UPNA.

El equipo investigador de EHGNA terminó recientemente de procesar los datos analíticos. Y, ahora, estos serán analizados por un integrante del proyecto. Al mismo tiempo, el algoritmo facilitaría el diagnóstico precoz en poblaciones en las que la enfermedad pasa más desapercibida, como es el caso de los niños, y podría abrir la puerta a nuevas investigaciones. “La iniciativa dotaría al sistema médico de recursos para estudiar cómo les afecta esta enfermedad. Y sería interesante llevar a cabo un proyecto de este tipo, porque el entorno del paciente repercute en la evolución de su enfermedad”, reflexiona López.

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