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El Hospital Clínico de Valencia y el Instituto Tecnológico de Informática colaboran con este instituto de investigación sanitaria en la ejecución del proyecto
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El test, que analiza los niveles de biomarcadores implicados en la sepsis bacteriana, es capaz de pronosticar su evolución mediante Inteligencia Artificial
El Instituto de Investigación Sanitaria (Incliva) desarrolla, con el apoyo de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI), un test para el diagnóstico y pronóstico de la sepsis y del shock séptico, que constituye una de las principales causas de muerte hospitalaria en el mundo.
El objetivo es validar la tecnología para analizar los niveles de biomarcadores implicados en estos procesos, y establecer así algoritmos basados en Inteligencia Artificial que permitan detectar de forma rápida esta emergencia médica y predecir su evolución, con el fin de mejorar el manejo clínico de pacientes en las Unidades de Cuidados Intensivos.
Para el desarrollo de este proyecto, Incliva cuenta con la colaboración del Hospital Clínico Universitario de València y del Instituto Tecnológico de Informática (ITI), así como en el apoyo económico de la AVI en el marco de la convocatoria de ayudas en concurrencia competitiva correspondiente al ejercicio 2020.
La sepsis o septicemia se produce cuando la respuesta del organismo a una infección es tan virulenta que provoca daños en sus propios tejidos. Se trata de una afección muy grave que puede desembocar en un descenso de la presión sanguínea potencialmente mortal, que es lo que se conoce como shock séptico.
Precisamente para elevar la supervivencia de estos pacientes críticos, el Instituto de Investigación Sanitaria Incliva está desarrollando un test para el diagnóstico y pronóstico de la sepsis, mediante el análisis de los niveles de las histonas, un tipo de proteína que se libera al torrente sanguíneo en el curso de un proceso inflamatorio provocado por una infección, y que se medirá a través de la espectrometría de masas.
Herramienta de ayuda al personal médico
Bautizado como HistShock, este test en fase de valorización es capaz de identificar rápidamente a las personas hospitalizadas que pueden desarrollar una sepsis a raíz de una infección y, además, señalar a aquellas que presentan una evolución clínica negativa, ya que los biomarcadores analizados se asocian con parámetros de coagulación de la sangre y marcadores de daño orgánico.
Sin embargo, la definición y aplicación de algoritmos basados en Inteligencia Artificial permitirá ir más allá del diagnóstico temprano, para pronosticar la evolución del paciente crítico con septicemia, con el consiguiente impacto positivo en la tasa de supervivencia y la reducción de costes hospitalarios. Y es que, al final de todo este proceso, se generará una interfaz que pondrá en común los datos clínicos y moleculares, facilitando a los facultativos la toma de decisiones.
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Lo que pretendemos es identificar de forma muy temprana a los pacientes para incrementar su supervivencia y, además, disminuir su estancia en UCI al mejorar la forma de abordar las terapias que les se va a aplicar.
Con el kit que estamos desarrollando podemos tener el diagnóstico en menos de una hora”, explica el Dr. José Luis García, investigador de Incliva y del Centro de Investigación Biomédica en Red, del Instituto de Investigación Sanitaria Carlos III.
La tecnología para analizar los niveles de histonas en el plasma sanguíneo se basa en una patente europea, que ya ha sido concedida a Incñiva, y que ahora se ha extendido a Estados Unidos, Japón, China, Canadá y Hong Kong. Asimismo, el proyecto ha permitido desarrollar una nueva patente basada en la misma tecnología para medir, en este caso, la proteína C activada circulante en las personas ingresadas con septicemia, y que ya ha sido presentada en la Oficina Europea de Patentes.
En paralelo, también se ha avanzado en el desarrollo de herramientas informáticas basadas en Aprendizaje automático capaces de, a partir de los datos clínicos de personas ingresadas en la Unidad de Cuidados Intensivos del Hospital Clínico Universitario de València y de los biomarcadores analizados mediante estos tests, realizar un diagnóstico temprano y predecir su evolución clínica.
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Para la ejecución de este trabajo resulta clave la colaboración con el Hospital Clínico Universitario de Valencia, a través del personal facultativo de la UCI, que han facilitado tanto el reclutamiento de pacientes como la revisión de la base de datos clínicos.
Por su parte, el desarrollo un prototipo de software de diagnóstico y pronóstico basado en técnicas de Aprendizaje Automático recae sobre el Instituto Tecnológico de Informática (ITI), otro de los pilares de la iniciativa.
“Se trata de un proyecto que ejemplifica el papel de la AVI. Resolver problemas de gran calado para la sociedad, como en este caso mejorar el tratamiento de pacientes con sepsis, a través de la colaboración entre institutos tecnológicos, centros de conocimiento y en última instancia, de empresas, pero generando mayor valor añadido, mayor renta per cápita y salarios más elevados”, subraya el vicepresidente ejecutivo de la AVI, Andrés García Reche.
El proyecto HistShock se alinea con las conclusiones del Comité Estratégico de Innovación Especializado (CEIE) en Salud, que ha propuesto a la Agència distintas prioridades para la innovación en este campo. En concreto, la iniciativa liderada por el Incliva contribuye a resolver dos retos, el desarrollo de kits de diagnóstico rápidos y el uso de la medicina personalizada.
Del mismo modo, conecta directamente con la Estrategia de Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana, conocida como RIS3CV, que coordina la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital.
El test cumple, de hecho, con el objetivo de impulsar la gestión personalizada de la salud, prevención y el diagnóstico, dado que diferencia la sepsis bacteriana de otros síndromes, lo que permite optimizar los tratamientos; al tiempo que satisface la obtención de productos más eficientes y orientados al mercado. Por último, también se vincula al desarrollo de tecnologías sanitarias de tratamiento, rehabilitación y mejora de la autonomía personal a través de una mayor interacción entre profesionales y usuarios.
