La leucemia linfocítica crónica es una enfermedad con gran variabilidad clínica por lo que uno de los retos más importantes es predecir su evolución. Ana Pilar González-Rodríguez, médico del Hospital Universitario Central de Asturias y participante en el estudio, ha explicado que conocer la evolución de esta patología permitirá ofrecer un tratamiento precoz a los pacientes.
Para el desarrollo de este modelo, los investigadores han analizado las variables clínicas de 265 pacientes del Hospital de Cabueñes (Gijón). Los algoritmos obtenidos lograron predecir la necesidad de emplear quimioterapia con una exactitud del 80% y avanzar el desarrollo de enfermedades autoinmunes con una certeza del 90%.
De las conclusiones del estudio, los investigadores han destacado la importancia de tener en cuenta variables que hasta ahora no se contemplaban a la hora de recomendar un tratamiento con quimioterapia, como las asociadas a las plaquetas. Además, la investigación ha destacado que los reticulocitos y las células NK son las principales dianas para desrrollar enfermedades autoinmunes.
Entre las ventajas de este método se encuentra la simplicidad. Tal y como ha explicado el profesor del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo (colaboradora en el estudio), Juan Luis Fernández Martínez, “los datos en los que se basan las predicciones son sencillos, baratos y accesibles para cualquier hospital”.
Este estudio, publicado en Journal of Biomedical Informatics, es resultado del trabajo conjunto de investigadores del grupo de Problemas Inversos del Departamento de Matemáticas y del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo, del Departamento de Hematología del Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA) y del Instituto Universitario Oncológico del Principado de Asturias (IUOPA).
