Un estudio internacional identificó dos subtipos biológicos previamente desconocidos de esclerosis múltiple (EM) mediante el uso de inteligencia artificial, imágenes por resonancia magnética y un análisis de sangre, un hallazgo que podría transformar la forma en que se diagnostica y trata esta enfermedad neurológica.
La investigación, liderada por científicos del University College de Londres (UCL) y Queen Square Analytics, analizó datos de cerca de 600 personas con EM. Los investigadores se centraron en la cadena ligera de neurofilamentos séricos (sNfL), una proteína presente en la sangre que se libera cuando las neuronas sufren daño y que se considera un marcador de actividad de la enfermedad.
Utilizando un modelo de aprendizaje automático conocido como SuStaIn, el equipo combinó los niveles de sNfL con imágenes cerebrales para identificar patrones de progresión de la enfermedad. Los resultados, publicados en la revista Brain, permitieron describir dos subtipos biológicos distintos: EM sNfL temprana y EM sNfL tardía.
En el subtipo sNfL temprana, los pacientes presentaron niveles elevados de la proteína desde fases iniciales, junto con daño temprano en el cuerpo calloso y una progresión más rápida de lesiones cerebrales. Este patrón sugiere una forma más agresiva y activa de la enfermedad. En contraste, el subtipo sNfL tardía se caracterizó por una contracción cerebral progresiva en regiones como la corteza límbica y la sustancia gris profunda, con un aumento más tardío de los niveles de sNfL, lo que indica un curso más lento de daño neurológico.
Los autores señalan que esta clasificación biológica podría ayudar a anticipar cómo evolucionará la enfermedad en cada paciente y a seleccionar tratamientos más adecuados según el patrón de daño cerebral, en lugar de basarse únicamente en los síntomas clínicos. Esto abriría la puerta a intervenciones más tempranas y personalizadas, especialmente en los casos con mayor riesgo de progresión rápida.
Aunque el hallazgo no modifica de inmediato la práctica clínica, los expertos coinciden en que representa un paso clave hacia una medicina más precisa en esclerosis múltiple. A medida que estos enfoques se validen en estudios adicionales, podrían mejorar la toma de decisiones terapéuticas y, a largo plazo, los resultados para las personas que viven con esta enfermedad.
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