PODRÍA ALCANZAR UNA PRECISIÓN GLOBAL DEL 76%

Investigadores del Reina Sofía y UCO desarrollan un sistema de trasplante de hígado que predice compatibilidad

Se trata de un modelo matemático que, teniendo en cuenta la información proporcionada por el King's College, predice el éxito de un trasplante a partir de los datos del donante y el receptor

Edificio del IMIBIC

Investigadores del Hospital Reina Sofía de Córdoba y del departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba (UCO) han desarrollado un nuevo sistema de trasplantes de hígado que predice la compatibilidad entre el donante y el receptor, con un modelo que se basa en la inteligencia artificial y podría alcanzar una precisión global del 76%.

Según informa la UCO, la informática y la medicina se han aliado de nuevo para desarrollar este modelo de asignación donante-receptor que podría revolucionar el sistema de trasplantes de hígado en España. El nuevo método, a diferencia del actual, no sólo toma en cuenta las características del paciente, sino también un conjunto de datos del donante que podrían ayudar a predecir la compatibilidad del órgano.

Hasta la fecha, el modelo de asignación aceptado para trasplantes de hígado es el conocido como escala MELD, un sistema de puntuación que mide la severidad de la enfermedad hepática y que, por tanto, sólo considera la gravedad de los pacientes que esperan el injerto. El problema de este método, según explica Pedro Antonio Gutiérrez, uno de los autores de la investigación, es que se producen "situaciones injustas", dado que, al no tener en cuenta las características del donante, ni los factores del trasplante, se efectúan injertos que pueden tener una menor probabilidad de éxito.

En concreto, el nuevo sistema se compatibiliza con el actual modelo MELD, por lo que, además de tener en cuenta la gravedad de los receptores, incluye otras variables como el índice de masa corporal, si el injerto es completo o parcial, el tiempo de refrigeración del órgano o si el donante o el paciente padecen enfermedades como la diabetes o la hepatitis.

Este nuevo método de asignación, realizado con datos suministrados por el hospital londinense King's College, se basa en lo que en el campo de la informática se conoce como aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que consiste en inducir el conocimiento, es decir, hacer que las maquinas aprendan partiendo de información suministrada en forma de ejemplos.

En este caso, se trata de un modelo matemático que, teniendo en cuenta la información proporcionada por el King's College, predice el éxito de un trasplante a partir de los datos del donante y el receptor.

El proceso de implantación de este nuevo modelo, según explica Gutiérrez, "podría ser lento", dado que "el sistema MELD está ampliamente extendido y sustituirlo no se antoja una tarea fácil". En cualquier caso, "la idea es comenzar a aplicarlo en un futuro cercano en algunos hospitales como el Reina Sofía y, una vez se obtengan resultados más contrastados, implementarlo paulatinamente como un método seguro y eficaz para determinar la compatibilidad y priorizar los pacientes en espera de trasplante", apunta.