La inteligencia artificial deja atrás los modelos estadísticos en psoriasis

Los agentes biológicos utilizados para la terapia de la psoriasis pierden eficacia con el tiempo y acaban produciéndose la interrupción del fármaco, por lo que la optimización del tratamiento biológico a largo plazo se presenta como una necesidad médica sin cubrir. Para dar un paso más hacia este objetivo, un equipo de investigadores de la universidad de Copenhague (Dinamarca) ha diseñado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir cuando será producirá la interrupción del fármaco biológico.

“Un enfoque basado en el aprendizaje automático, más que en un modelo estadístico, predice con más precisión el riesgo de interrupción de la terapia biológica basándose en variables simples del paciente disponibles en la práctica clínica”, aseguran los investigadores. 

En base a los resultados obtenidos en el ensayo publicado en la plataforma de preprints Medrxiv, los científicos incluso llegan a recomendar incorporar el uso de su modelo de Machine Learning (ML) entre las herramientas a tener en cuenta en la toma de decisiones clínicas. 

¿Cómo se desarrolló el modelo?

Para comprobar la efectividad del modelo predictivo, los investigadores compararon la precisión del mismo frente a un modelo estadístico frecuente basado en factores de riesgo. Utilizaron como fuentes de datos el registro nacional danés de terapias biológicas para la psoriasis, llamado Dermbio. Este comprende 6.172 series de tratamiento con anti-TNF (Etanercept, Infliximab, Adalimumab), Ustekinumab, Guselkumab y anti-IL17 (Secukinumab e Ixekizumab) en 3.388 pacientes únicos.

Posteriormente, calcularon las razones de riesgo (HR) para todos los factores predictivos disponibles mediante el análisis de regresión de Cox y se enfrentaron los modelos de Machine learning (ML) para la predicción del riesgo de interrupción del fármaco a 5 años utilizando la técnica de validación cruzada de 5 veces y utilizando 10 características clínicas evaluadas de forma rutinaria en pacientes con psoriasis como variables de entrada. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando el área situada bajo la curva de características operativas del receptor (AUC).

“El menor riesgo de interrupción a 5 años se asoció con la terapia con Ustekinumab o Ixekizumab, en un paciente masculino y sin exposición previa a una terapia biológica”, detallan los investigadores. En cuanto a la efectividad del modelo, el modelo estadístico basado en factores de riesgo obtuvo un AUC de 0,61 frente al 0,85 que cosechó el modelo de ML.