Investigadores del Incliva | INCLIVA

TW
0

Un equipo internacional de investigación ha puesto en marcha el proyecto 'Hypermarker' para desarrollar y probar herramientas respaldadas por inteligencia artificial (IA) que permitan a los médicos seleccionar el mejor tratamiento y el más personalizado para cada paciente con hipertensión arterial en la práctica clínica.

El Instituto de Investigación Sanitaria Incliva, del Hospital Clínico de València, participa en esta iniciativa a través de un consorcio de doce socios que integra a líderes mundiales de la ciencia de datos sanitarios, la defensa del paciente y la industria, que ha recibido doce millones de euros de financiación del programa Horizonte Europa de la Unión Europea y de UK Research and Innovation.

En concreto, Incliva realizará un seguimiento de pacientes hipertensos de difícil control en el que se les facilitarán instrumentos para conseguir la normalización de la presión arterial y se valorarán parámetros de metabolómica con el fin de optimizar el tratamiento a recibir para obtener la respuesta terapéutica adecuada y reducir el riesgo cardiovascular y renal.

El investigador principal del proyecto en Incliva es el doctor Josep Redón, coordinador del Grupo de Estudio de Riesgo Cardiometabólico y Renal. También participa el Área Cardiovascular del Servicio de Medicina Interna del Hospital Clínico de València, a través del doctor Fernando Martínez, jefe clínico de Medicina Interna y de la jefa de Servicio, María José Forner, ambos profesores del Departamento de Medicina de la Universitat de València.

La hipertensión, o tensión arterial alta, es una afección médica grave y el principal factor causante de enfermedades circulatorias. Sigue siendo una de las principales causas de mortalidad y morbilidad en todo el mundo, con una elevada carga social y económica para los pacientes y los sistemas sanitarios. Aunque existen muchos tratamientos para la hipertensión, el control de la presión arterial sigue siendo deficiente en la mayoría de los países, con consecuencias evitables como infartos de miocardio, accidentes cerebrovasculares, enfermedades renales y demencia.

El equipo de investigación de 'Hypermarker' desarrollará una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas que permitirá a los médicos seleccionar con conocimiento de causa la medicación antihipertensiva para cada paciente.

«Estamos desarrollando algoritmos de predicción útiles que puedan ayudar a los médicos a decidir cuál es el tratamiento adecuado para la hipertensión en cada caso», explica el profesor Grobbee, director del proyecto en el Centro Médico Universitario (UMC) de Utrecht. Mediante la medición y el análisis de pequeñas moléculas en la sangre que interactúan con los sistemas corporales, se puede predecir la respuesta a los medicamentos. «La elaboración de un perfil farmacometabólico puede suponer un cambio radical en el tratamiento de muchas enfermedades», afirma en un comunicado el profesor Hankemeier de la Universidad de Leiden, codirector del proyecto.

Deep learning

En este trabajo, cohortes de pacientes de once países europeos proporcionarán datos para desarrollar la herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas. Se utilizarán enfoques de inteligencia artificial para integrar esta información con factores clínicos, utilizando métodos de aprendizaje profundo (deep learning) para aislar lo que es más importante para determinar el tratamiento para cada paciente. Las herramientas se validarán y perfeccionarán a través de un innovador ensayo clínico aleatorizado en cuatro países, con el apoyo de la participación pública y de los pacientes.

«En lo que Hypermarker destaca es en la evaluación exhaustiva para desarrollar una herramienta aplicable con una hoja de ruta para la aprobación regulatoria. Nuestro objetivo es marcar una diferencia real en la práctica diaria y ayudar a mejorar la atención al paciente», explica el profesor Kotecha, de la Universidad de Birmingham, codirector del proyecto.

Además de Incliva, en Hypermarker participan el Centro Médico Universitario UCM, de Utrecht (Países Bajos); la Universidad de Birmingham y University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust (Reino Unido); la Universidad de Leiden (Países Bajos); el Centro Médico Hamburg-Eppendorf (Alemania); la Universidad de Utrecht (Países Bajos); London School of Economics (Reino Unido); la empresa Medicine Men (Países Bajos); la empresa Euretos (Países Bajos); Red Europea del Corazón (Bélgica); Roche Diagnostics (Países Bajos); y Steinbeisser Project Management UG (Alemania).