En el proyecto participa el Dr. Juan D. Cañete, del Servicio de Reumatología del Hospital Clínic e investigador del grupo de Artropatías inflamatorias (GRAI) del IDIBAPS, junto con el Dr. Julio Ramírez, Dra. Ana B Azuaga, Dra. Lucía Alascio y Raquel Celis, bióloga post-doctoral, todos ellos pertenecientes a la Unidad de Artritis. El Proyecto está financiado por la Fundación para la Investigación de la Sociedad Europea de Reumatología (FOREUM) con 600.000 euros, y lo coordina Stefano Alivernini, del Instituto Gemelli de Roma. Los otros dos centros que participan, además del Clínic-IDIBAPS, son la Universidad de Glasgow y la Universidad de Newcastle.
Inflamación crónica de las articulaciones
La artritis reumatoide es una enfermedad autoinmune que provoca inflamación crónica de las articulaciones y afecta, principalmente, a las manos y los pies. A pesar de los avances en el tratamiento, no siempre se consigue la remisión de la enfermedad y más del 50% de los pacientes experimentan una reactivación de los síntomas tras reducir o suspender la medicación. “Actualmente, no existen biomarcadores fiables que permitan identificar en qué pacientes es posible reducir o retirar el tratamiento sin riesgo de recaída”, apunta el Dr. Cañete.
Predecir las recaídas con inteligencia artificial
El proyecto Foreum-RA-Flare busca desarrollar un método basado en el análisis multiómico de tejidos sinoviales y células sanguíneas, utilizando tecnologías de secuenciación de ARN a nivel de célula única (sc-RNAseq) y transcriptómica espacial. El análisis multiómico es una técnica avanzada que permite estudiar a la vez diferentes tipos de información genética y molecular de las células, proporcionando una visión completa de su estado.
Estos análisis se combinarán con un algoritmo de inteligencia artificial explicable para predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo de recaída y, por lo tanto, deben continuar con su tratamiento. La inteligencia artificial explicable, una tecnología emergente, no solo predice resultados, sino que también permite entender los factores detrás de esas predicciones, lo que aporta mayor confianza en las decisiones clínicas.
El estudio involucrará a pacientes que se encuentran en remisión clínica sostenida y que no presentan signos de inflamación en las articulaciones mediante ecografía. Mediante biopsias sinoviales y análisis de sangre, los investigadores crearán un atlas molecular que les permitirá identificar los biomarcadores específicos de los pacientes que podrían reducir o suspender su tratamiento sin riesgo.
Este proyecto también realizará un ensayo clínico en el que se comparará el uso de este algoritmo de inteligencia artificial para guiar las decisiones clínicas con el tratamiento estándar actual. “Esperamos que la inteligencia artificial pueda predecir de manera más precisa qué pacientes mantendrán la remisión, reduciendo así el riesgo de recaídas”, explica el Dr. Cañete.
“Este trabajo no solo podría suponer un avance en la atención a los pacientes con artritis reumatoide, sino que también sienta las bases para la utilización de la inteligencia artificial en otras enfermedades inflamatorias crónicas”, concluye el Dr. Cañete.
