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Ciencia

Desarrollan un modelo de algoritmos matemáticos capaces de predecir leucemia

Anticipa qué pacientes van a necesitar quimioterapia o van a adquirir enfermedades autoinmunes.

Efe. Oviedo Actualizada 14/03/2016 a las 12:28
El estudio de la Universidad de Oviedo acaba de ser publicado en la revista 'Journal of Biomedical Informatics'.Universidad de Oviedo

Un equipo multidisciplinar de investigadores, liderado por profesores de la Universidad de Oviedo, ha desarrollado un modelo de algoritmos matemáticos capaces de predecir el comportamiento de las leucemias linfocíticas crónicas.

Esta nueva metodología puede resultar de gran ayuda para el personal clínico ya que anticipa qué pacientes van a necesitar quimioterapia o van a adquirir enfermedades autoinmunes, ha informado hoy la Universidad de Oviedo.

Juan Luis Fernández Martínez, profesor del departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, y la doctora Ana Pilar González-Rodríguez, del Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA), ambos firmantes del artículo, describen la leucemia linfocítica crónica como una enfermedad con gran variabilidad clínica.

González-Rodríguez comenta que "uno de los mayores retos de esta patología es la predicción de su evolución para que los pacientes se beneficien de un tratamiento precoz y más intenso".
Los investigadores analizaron una base de datos con diferentes variables clínicas de 265 pacientes del Hospital de Cabueñes, en Gijón, para idear este nuevo modelo matemático.


Los algoritmos resultantes fueron capaces de predecir el desarrollo de enfermedades autoinmunes con una exactitud del 90% y la necesidad de utilizar quimioterapia con un 80%.


Esta reducción de la fiabilidad en el caso de la quimioterapia, pese a que sigue siendo muy alta, se debe a la heterogeneidad con la que se suele tomar la decisión de facilitar o no quimio, que no siempre depende de criterios biológicos.

La metodología utilizada por el equipo investigador incluye el análisis de riesgo mediante curvas (Receiver Operating Characteristic), lo que permite alcanzar un equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos.

El estudio realizado con los pacientes del hospital gijonés reveló a su vez la importancia de diferentes variables de pronóstico asociadas a las características de las plaquetas, los reticulocitos (glóbulos rojos que no han alcanzado su total madurez) y las células NK (Natural Killer), que son las principales dianas en el desarrollo de enfermedades autoinmunes.

"Los datos en los que se basan las predicciones son sencillos, baratos y accesibles para cualquier hospital. Análisis similares se podrían realizar con otros datos y otras patologías, como en el pasado hemos hecho con el linfoma de Hodgkin", afirma el profesor Fernández Martínez.

Este estudio, que acaba de ser publicado en la revista 'Journal of Biomedical Informatics', es fruto del trabajo conjunto de investigadores del grupo de Problemas Inversos del Departamento de Matemáticas y del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo, del Instituto Universitario Oncológico del Principado de Asturias (IUOPA), y del Departamento de Hematología del Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA).

El trabajo forma parte de la tesis doctoral de Enrique de Andrés Galiana, titulada 'Diseño de robots biomédicos y su aplicación en medicina traslacional'. 

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