La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (MPOC) es la tercera causa de mortalidad en el mundo, pero hasta el momento se desconocen los mecanismos biológicos involucrados en la muerte de los pacientes.
Sin embargo, un estudio multicéntrico, liderado por el Hospital del Mar, abre una nueva vía de esperanza al desarrollar una potencial herramienta para predecir con años de antelación qué pacientes tienen un alto riesgo de morir por esta enfermedad. “Hasta ahora, nos hemos basado en el número de ingresos hospitalarios, los resultados de análisis de sangre. el aspecto de la persona… para valorar el pronóstico del paciente, pero ahora hemos identificado marcadores en sangre que, de confirmarse los resultados del estudio, permitirían predecir la mortalidad a largo plazo de pacientes con MPOC que aún están estables”, explica al respecto el doctor Joaquim Gea, jefe emérito del Servicio de Neumología del Hospital del Mar e investigador de su centro de investigación.
Para ello, los investigadores tomaron muestras de sangre de 34 personas con MPOC en situación de estabilidad, cuyas principales comorbilidades eran las patologías cardiovasculares, la apnea del sueño y la diabetes, las cuales fueron congeladas y cuatro años después se analizaron para comprobar qué diferencias había entre las muestras de aquellos pacientes que aún estaban vivos y las de quienes ya habían fallecido, que fueron el 32%.
En estas muestras, se identificaron hasta 363 proteínas y péptidos, de los cuales solo 31 mostraron variaciones destacadas y éstas estaban relacionadas principalmente con el sistema inflamatorio-inmunitario y con marcadores de coagulación.
Una alta precisión
A partir de esta información y con la ayuda de un programa asistido por Inteligencia Artificial desarrollado por el Grupo de Investigación en Informática Biomédica de la UPF y el Instituto de Investigación del Hospital del Mar, se desarrollaron diversos modelos para tratar de predecir la mortalidad de los pacientes.
En este contexto, esas 31 proteínas diferenciales identificadas permitieron predecir la mortalidad a cuatro años con un 90% de precisión. También se utilizó un segundo modelo, el cual ya no se acotó a las 31 proteínas seleccionadas por los investigadores por sus características diferenciales, sino que “se dejó a la Inteligencia Artificial que seleccionara entre todas las proteínas de la sangre las que más información le aportaban”. “En este caso, se tomaron como referencia 10 proteínas, algunas de ellas eran también esas proteínas significativas y otras, y ésta es la novedad, unas que estaban a punto de serlo”, explica el doctor. En este caso, el porcentaje de precisión fue del 95%.
Así pues, gracias a este estudio, cuyos resultados están pendientes de ser validados por un segundo trabajo con un mayor volumen de pacientes que ya está en marcha, toma cuerpo la posibilidad de identificar mediante marcadores en sangre qué pacientes que aún están estables tienen un mayor riesgo de morir por MPOC “para así estar más encima de ellos y tratar de evitar que mueran”, indica Joaquim Gea. Y puesto que en este mismo trabajo se ha visto que las 31 proteínas identificadas como las más significativas están principalmente relacionadas con la coagulación, quizá ello pasaría simplemente por administrar a estos pacientes con un mayor riesgo de morir un tratamiento anticoagulante, que a día de hoy no se contempla en el manejo de los pacientes estables.
