Esta IA permite identificar enfermedades inmunológicas

La inteligencia artificial continúa ampliando sus fronteras en el campo de la medicina. Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford desarrolló un innovador sistema llamado Mal-ID, capaz de analizar la memoria del sistema inmunológico para identificar enfermedades y detectar respuestas del organismo ante infecciones o vacunas.

Los resultados del estudio, publicados en la revista Science, muestran que esta tecnología puede reconocer con gran precisión si una persona está sana o padece enfermedades como COVID-19, VIH, lupus o diabetes tipo 1. Además, el sistema también logró identificar si un individuo había recibido recientemente una vacuna contra la gripe.

La clave de este avance radica en la capacidad del sistema inmunológico para conservar un registro de los encuentros del organismo con virus, bacterias y otras amenazas. Los linfocitos B y T generan receptores específicos que dejan una especie de “huella biológica” única para cada experiencia inmunológica.

Mal-ID utiliza técnicas de secuenciación genética para analizar esas huellas y, mediante algoritmos de aprendizaje automático, reconstruir el historial inmunológico de una persona. Según los investigadores, esta información permite obtener una visión mucho más detallada de la actividad del sistema inmune que la ofrecida por los métodos diagnósticos tradicionales.

El estudio incluyó a cerca de 600 participantes y demostró que la combinación de datos procedentes de células B y T permite alcanzar niveles de precisión que podrían transformar la forma en que se diagnostican diversas enfermedades.

Los expertos consideran que esta tecnología podría ser especialmente útil para detectar trastornos autoinmunes y enfermedades difíciles de diagnosticar, además de abrir la puerta a tratamientos más personalizados basados en las características inmunológicas de cada paciente.

Sin embargo, todavía existen desafíos antes de que pueda utilizarse de manera habitual en hospitales y centros médicos. Entre ellos destacan el elevado costo de la secuenciación genética y la necesidad de realizar estudios adicionales que confirmen su eficacia en poblaciones más amplias y diversas.

A pesar de estas limitaciones, los investigadores creen que Mal-ID representa un importante paso hacia una nueva generación de herramientas diagnósticas capaces de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para comprender mejor el funcionamiento del cuerpo humano y mejorar la atención médica.