Un equipo de investigadores de la Universidad de Cornell (Estados Unidos) desarrolló un sistema para diagnosticar la encefalomielitis miálgica, conocida como síndrome de fatiga crónica, a través de un modelo que analiza el material genético presente en la sangre para identificar biomarcadores clave, es decir, indicadores biológicos de la enfermedad.
El síndrome de fatiga crónica es una enfermedad cuyos síntomas (cansancio extremo, dolor muscular y problemas de memoria o concentración) pueden confundirse con los de otras afecciones, lo que dificulta su detección.
De acuerdo con el estudio, los investigadores se basaron en el análisis del ácido ribonucleico (ARN), que es el registro de la actividad genética que se expulsa al torrente sanguíneo cuando mueren las células.
Este ARN contiene información detallada sobre los procesos biológicos del cuerpo, como cambios en la expresión de genes, la comunicación entre células y el daño en los tejidos, lo que revela la presencia de ciertas enfermedades.
El profesor Iwijn De Vlaminck, coautor del estudio, indicó que descubrir las huellas moleculares del síndrome de fatiga crónica fue el primer paso para desarrollar la prueba de diagnóstico a través de la sangre.
¿Cómo realizaron el sistema para detectar el síndrome de fatiga crónica?
Para llevar a cabo la prueba, los autores del estudio recolectaron muestras de sangre de 93 pacientes diagnosticados con síndrome de fatiga crónica y de 75 personas sanas pero sedentarias, que actuaron como grupo de control.
En el laboratorio, procedieron a aislar el ARN libre de células del plasma sanguíneo y lo analizaron para determinar su composición de manera precisa.
El análisis comparativo de las muestras de sangre reveló que existían más de 700 diferencias genéticas entre los individuos con síndrome de fatiga crónica y el grupo de control.
Estos hallazgos sirvieron como base para el desarrollo de la herramienta de clasificación que utiliza algoritmos de aprendizaje automático, un área de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras identificar patrones complejos.
El modelo de IA fue capaz de detectar en los pacientes con síndrome de fatiga crónica indicios de una desregulación del sistema inmunitario, que es una alteración en la forma en que el cuerpo se defiende de enfermedades.
Además, se observaron signos de desorganización en el material que rodea a las células y de agotamiento de los linfocitos T, un tipo de glóbulo blanco crucial para la respuesta inmune.
Resultados del estudio
Los científicos también utilizaron métodos de análisis estadístico para determinar el origen de las moléculas de ARN, lo que generó la identificación de seis tipos de células que presentaban diferencias entre los grupos.
Anne Gardella, otra de las autoras del estudio, señaló que las células dendríticas plasmacitoides fueron las que mostraron mayor nivel en los pacientes con síndrome de fatiga crónica.
Este tipo de células del sistema inmunológico son responsables de producir interferones, que son proteínas que el cuerpo utiliza para defenderse de los virus. El hecho de que hubiera más de estas en los pacientes con la enfermedad sugiere que su sistema inmunitario estaba reaccionando por un tiempo prolongado, como si estuviera combatiendo un virus de forma constante.
Los modelos de diagnóstico lograron una precisión del 77 % en la detección del síndrome de fatiga crónica a través de análisis sanguíneos. No obstante, los autores reconocieron que esta cifra aún no es suficiente para presentarlo como una prueba definitiva, por lo que continuarán mejorando el sistema.
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