.svg "Icono parpadeo"){kind=small}
Una herramienta innovadora permite identificar múltiples enfermedades a partir de una sola prueba inmunológica.
-
Doctora usando un holograma creado con IA( )
Un nuevo sistema de inteligencia artificial desarrollado por la Universidad de Stanford promete transformar el diagnóstico de enfermedades inmunológicas, virales y autoinmunes.
Publicado en la revista Science, este avance utiliza el aprendizaje automático para analizar datos del sistema inmunitario, ofreciendo resultados rápidos y precisos.
El sistema, denominado Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID), se basa en el análisis de los receptores de células B (BCR) y células T (TCR), los cuales reflejan el historial inmunológico de una persona.
A diferencia del diagnóstico clásico que depende de exámenes físicos, pruebas de laboratorio y estudios de imagen, Mal-ID ofrece un enfoque integral, detectando simultáneamente diversas enfermedades en una sola prueba.
Para entrenar el modelo, los investigadores utilizaron datos inmunitarios de 593 individuos, incluyendo pacientes con covid-19, VIH, diabetes tipo 1, así como personas sanas y vacunadas contra la gripe.
El sistema demostró una precisión de clasificación excepcionalmente alta, distinguiendo seis estados de enfermedad diferentes, sin necesidad de conocer patrones específicos de antígenos de antemano.
Proyección clínica y futuro de la IA médica
Aunque el estudio es preliminar, los resultados sugieren que, con una mayor validación, Mal-ID podría convertirse en una herramienta clínica habitual, capaz de aprovechar la vasta información contenida en el sistema inmunitario humano para diagnósticos médicos rápidos y precisos.
Este avance podría reducir significativamente el tiempo y la incertidumbre en la detección de enfermedades complejas.
Recomendadas