Investigadores del Harvard Pilgrim Health Care Institute de Estados Unidos desarrollaron un algoritmo que podría disminuir en gran medida el uso de antibióticos de amplio espectro en entornos ambulatorios. Esta investigación publicada en la revista “Science Tranlational Medicine” arroja luz sobre una posible solución a la resistencia antimicrobiana.

En los entornos para pacientes ambulatorios es donde se prescriben la mayoría de los antibióticos y a su vez es donde hay menos herramientas para ayudar a los tratantes a tomar decisiones de terapia óptimas. Es preciso mencionar, que el uso indiscriminado de antibióticos es una de los factores que más contribuye a la resistencia a estos.

Esto ha generado que los prescriptores receten antibióticos de alto espectro como respuesta a los altos índices de infecciones farmacorresistentes. No obstante, esta práctica promueve un circulo vicioso con el cual se empeora más el problema de la resistencia ya que los medicamentos recetados actúan sobre una gran variedad de bacterias, pero las que no son atacadas generan resistencia al fármaco. Por ejemplo para las infecciones urinarias se suele hacer uso de antibióticos en entornos ambulatorios aunque no siempre es necesario su uso.

Es poca la atención que se le presta a la prescripción de antibióticos en entornos ambulatorios y es menos la que se le presta al desarrollo de herramientas para apoyar la prescripción de terapias sin antimicrobianos. Los algoritmos se han usado para apoyar las decisiones de diagnóstico desde hace más de cinco décadas pero no se han adaptado para este caso debido a las dificultades de integración.

“El apoyo de decisiones personalizado en el punto de atención puede ser una herramienta eficaz para administrar la prescripción de antibióticos para los síndromes infecciosos comunes” explicó el autor principal de la investigación, Sanjat Kanjilal quien también es profesor de medicina de Harvard Medical School.

La solución consiste en utilizar modelos de aprendizaje automatizados que predicen la probabilidad de farmacorresistencia y luego pasar estas cifras y estadísticas a recomendaciones que promuevan en los prescriptores tratamientos óptimos. “Nuestro estudio desarrolló un algoritmo de apoyo a la decisión personalizado para las infecciones urinarias como una solución al desafío de la prescripción de antibióticos en la era de la resistencia” añade Kanjilal.

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Algoritmo para predecir resistencia a los antibióticos

El equipo científico se basó en datos obtenidos a partir de registros médicos de más de 13.000 mujeres con infecciones urinarias simples que recibieron atención entre 2007 y 2016 en hospitales de Boston, Estados Unidos. A partir de allí se entrenaron modelos de aprendizaje automático para predecir la resistencia a cuatro antibióticos de uso común y posteriormente se desarrolló un método para traducir los datos en decisiones para que en ciertos pacientes se evite el uso de ciprofloxacina y la lavofloxacina sin afectar la efectividad de tratamiento.

Después de la realización del estudio los investigadores compararon su rendimiento con el de los médicos tratantes y se evidenció que la prescripción de antibióticos en segunda línea se redujo en un 67%. Así mismo disminuyó la selección de antibióticos a los que una muestra es resistente.

Finalmente, el Dr. Kanjilal concluyó afirmando que la integración de este tipo de modelos en la atención ambulatorio podrían cumplir un papel fundamental en la disminución del uso de antibióticos de amplio espectro. “Nuestro trabajo futuro se centrará en integrar estas herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas en los flujos de trabajo de los proveedores y evaluar los resultados clínicos mediante el uso de ensayos” aseveró.

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Los diagnósticos en fase avanzada del cáncer de mama, a pesar de los programas de detección temprana y difusión de la enfermedad, son una constante que se mantiene a nivel nacional e internacional. Y ahora, de acuerdo con especialistas, se trata de un fenómeno disparado por la pandemia, en el que los pacientes oncológicos no reciben la atención adecuada. Sin embargo, un grupo de científicos del Instituto de investigación del cáncer (ICR, en inglés) junto con especialistas de The Royal Marsden NHS Foundation Trust en Reino Unido han diseñado una prueba sanguínea que permite medir la expansión del cáncer mamario dentro del organismo.

Este test puede rastrear el crecimiento de múltiples tumores en el cuerpo humano y monitorear la respuesta de cada paciente a su tratamiento. Según los investigadores creadores de este método, esta prueba sanguínea podría ayudar a detectar los tumores malignos que crecen con mayor rapidez y al médico, podría ayudarlo a elegir la técnica más adecuada para combatirlo antes de iniciar este proceso.

La novedosa iniciativa se desarrolló a partir de los hallazgos del estudio LEGACY, una investigación de la organización Breast Cancer Now permitió que los oncólogos, cirujanos, patólogos e investigadores extirpar y estudiar los tumores secundarios rápidamente después del fallecimiento de los pacientes, manteniendo la integridad de las moléculas clave dentro de los tumores (como el ADN, el ARN y las proteínas) del cáncer de mama.

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Rastreo del ADN: indispensable para conocer la replicación del cáncer de mama

Los investigadores que idearon este ‘reloj molecular’, encontraron en su investigación que, con el paso del tiempo, las células malignas que crecen y se multiplican activamente aglomeran marcas moleculares en su ADN. Al analizar los fragmentos de ADN presentes en sangre, los científicos descubrieron que se podía establecer el “reloj molecular” de las células cancerosas de las que provenía el material genético y de esta manera, identificar cuántas veces se han replicado en el organismo.

Además, luego de otros análisis a los relojes moleculares rastreados, comparándolos con tumores revisados durante autopsias, la prueba construyó un árbol genealógico de las células cancerosas. Incluso, el nivel de ADN de las células cancerosas en la sangre proporcionó entonces información sobre cuáles de los tumores secundarios son los más activos en el cáncer de mama.

Teniendo en cuenta los hallazgos, los expertos desarrolladores consideran que el análisis de sangre podría utilizarse para seguir la evolución de los tumores secundarios a lo largo del tiempo y para controlar su respuesta a una serie de tratamientos, como la quimioterapia, la inmunoterapia o las terapias específicas, así como la radioterapia. Esperan que, con futuras investigaciones, el análisis de sangre del “reloj molecular” también pueda utilizarse en la detección temprana de la recurrencia o la propagación después del tratamiento, tanto para el cáncer de mama como para otros tipos de cáncer.

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Desde hace más de una década los tasas de suicidio han subido de manera constante, sin embargo los profesionales en salud no comprenden del todo el fenómeno ya que un porcentaje importante de psicólogos y psiquiatras sostiene que es debido a factores externos.

Los médicos suelen medir las tendencias suicidas de algunos pacientes basados en su historial diagnóstico de salud mental y en los incidentes de abuso de sustancias, sin embargo, realizar un análisis exacto es complejo pues se basa en algunos datos del paciente y el resto recae en la experiencia que tenga el profesional. Las evaluaciones de tendencias suicidas están lejos de ser predictivas mientras las tasas siguen en aumento.

No obstante, científicos desarrollaron un programa con Inteligencia Artificial que se basa en muchos más factores como el empleo, el estado civil, el estado de salud física, el historial de prescripción de medicamentos y el número de visitas al hospital, la combinación de estos factores podría determinar el riesgo exacto de suicidio de un paciente.

El equipo recopiló las datos sobre suicidios con información del Servicio Nacional de Salud en Gran Bretaña desde 1996 y el apoyo del ejército de Estados unidos, Kaiser Permanente y el Hospital General de Massachusetts. no obstante, este no es el único sistema de IA para determinar el riesgo de suicidio, este tipo de programas son muy usados en Estados Unidos debido a sus altos índices de suicidio especialmente en la población de veteranos de guerra.

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Tasas de suicidio en veteranos de guerra

Por ejemplo, el algoritmo desarrollado por el Ejército de Estados Unidos se actualiza continuamente, generando una nueva lista de veteranos de alto riesgo cada mes. Algunos nombres permanecen en la lista durante meses, otros bajan. Cuando una persona es marcada, su nombre aparece en el panel de la computadora, entonces un médico especializado en salud mental le llama para concertar una cita. El médico del veterano explica lo que significa la designación de alto riesgo “es una señal de advertencia, no un pronóstico” y se asegura de que la persona tenga un plan de seguridad para el suicidio.

Es importante decir, que el programa también toma datos de intentos de suicidio previo ya que este se considera el factor de riesgo más fuerte, pero integra a su algoritmo más de 60 factores que posicionan al paciente en una determinada de una posición, mientras más alta sea su posición en la lista más puntuación de riesgo obtienen.

En respuesta a la implementación de esta herramienta los índices de suicido disminuyeron en la población veterana de los EEUU, así como su tasa de mortalidad general. Actualmente se trabaja para que la herramienta no sólo puntúe quienes tienen mayor riesgo de suicidio, sino que también arroje resultados sobre quienes se verían más beneficiados con una intervención de asistencia psicosocial. Ampliando también el proyecto a más poblaciones afectadas como los adolescentes y las personas afro.

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