Una IA acierta el 89% al preseleccionar cinco genes candidatos en enfermedades hereditarias de la retina con riesgo de ceguera

A simple vista, algunas enfermedades hereditarias de la retina pueden parecer similares. Sin embargo, el tratamiento y el enfoque del asesoramiento genético varían según el gen afectado. El problema es que los genes vinculados a estas patologías superan los 300, lo que complica identificar con precisión la causa.

En ese escenario, un método en el que la inteligencia artificial analiza fotografías de retina y resultados de pruebas habituales en oftalmología para preseleccionar genes sospechosos ha mostrado su eficacia en un ensayo clínico con pacientes reales. La tasa de acierto de los cinco principales genes candidatos, que era del 67,3% cuando el especialista decidía sin apoyo, subió al 88,5% con ayuda de la IA.

Un equipo internacional de investigación en el que han participado los profesores Han Jin-woo y Byun Seok-ho, del Servicio de Oftalmología del Hospital Severance, y el profesor Lee Jun-won, del Servicio de Oftalmología del Hospital Gangnam Severance, entre otros, informó el día 14 de que ha desarrollado el sistema de apoyo a la decisión clínica basado en IA ‘Retina4IRD’, capaz de predecir el gen causante de las enfermedades hereditarias de la retina, y de que ha confirmado su viabilidad para su uso en la práctica clínica. Los resultados se publicaron el pasado 24 de julio en la revista internacional 〈Nature Medicine〉.

Más de 300 genes causales… identificarlos con precisión abre la vía del tratamiento

Las enfermedades hereditarias de la retina son un grupo de patologías raras en las que la función retiniana disminuye por alteraciones genéticas. Entre ellas se incluyen varias enfermedades, como la retinosis pigmentaria. En algunos pacientes, el campo visual se estrecha de forma progresiva o la agudeza visual disminuye y, en casos graves, puede producirse ceguera.

Identificar el gen causante no se limita a confirmar el diagnóstico. También es necesario para prever cómo evolucionará la visión y para asesorar sobre la posibilidad de transmisión a la familia. La opción de acceder a tratamientos dirigidos a genes concretos o de participar en ensayos clínicos también depende del gen responsable.

El fármaco de terapia génica para enfermedades hereditarias de la retina aprobado en Estados Unidos, ‘Luxturna’, no puede utilizarse en todos los pacientes. Solo son candidatos al tratamiento quienes presentan una variante concreta del gen PE65. En definitiva, esto significa que conocer con exactitud qué gen está alterado puede traducirse en oportunidades terapéuticas.

Sin embargo, el proceso para encontrar la causa no es sencillo. En las enfermedades hereditarias de la retina hay muchos genes implicados y, incluso con la misma alteración genética, la manifestación ocular puede variar de un paciente a otro. A la inversa, alteraciones en genes distintos pueden mostrar cambios retinianos similares.

Para reducir esta complejidad, el equipo desarrolló Retina4IRD. ‘Retina’ hace referencia a la retina, e ‘IRD’ es la sigla en inglés de enfermedad hereditaria de la retina (Inherited Retinal Disease).

Retina4IRD analiza fotografías del fondo de ojo e imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). La fotografía del fondo de ojo es una prueba que captura la retina en el interior del ojo para comprobar si hay anomalías. La OCT utiliza luz para mostrar, por capas, la estructura en sección transversal de la retina.

La IA también utiliza información clínica como la edad y el sexo, los antecedentes familiares, la edad de inicio de los síntomas y la duración de la enfermedad. No es un método que acierte el gen causante solo mirando imágenes del ojo. Al evaluar conjuntamente las imágenes y los datos del paciente, selecciona genes candidatos con mayor probabilidad de ser la causa.

El equipo desarrolló y validó la IA con datos de 1.843 pacientes (3.376 ojos) con diagnóstico confirmado mediante pruebas genéticas en nueve centros médicos de Corea del Sur, China y Polonia. Retina4IRD propone candidatos entre 17 categorías de genes, incluidos aquellos para los que existe tratamiento o hay ensayos clínicos en marcha.

En la validación interna del equipo, la proporción en la que el gen causante real figuraba entre los cinco primeros propuestos por la IA fue del 90,4%. En una validación adicional con datos de pacientes independientes, también alcanzó el 85,6%.

El especialista en solitario: 67,3%… con ayuda de IA: 88,5%

Para comprobar si la IA también resulta útil en la práctica clínica real, el equipo llevó a cabo un ensayo clínico aleatorizado y controlado.

Dividieron a 300 pacientes con sospecha de enfermedad hereditaria de la retina en dos grupos. A los especialistas de un grupo se les proporcionó la información propuesta por la IA, y al otro se le pidió decidir sin IA. Después, analizaron finalmente a 295 pacientes cuyos resultados de pruebas genéticas se confirmaron. El personal médico seleccionó cinco genes sospechosos como causa en cada paciente y los comparó con los resultados reales de las pruebas genéticas.

En el grupo de especialistas con ayuda de IA, la proporción en la que el gen causante real se incluyó entre los cinco candidatos principales fue del 88,5%. Cuando el especialista decidió en solitario, fue del 67,3%.

También hubo diferencias al comparar solo el gen considerado más probable. El grupo con apoyo de IA registró un 37,8%, frente al 22,4% del grupo sin IA.

La IA no sustituye a las pruebas genéticas

Eso no significa que la IA sustituya a las pruebas genéticas. Retina4IRD es una herramienta que ayuda al criterio del personal médico para decidir qué genes conviene revisar primero antes de realizar el test genético. En última instancia, qué variante genética ha causado la enfermedad debe confirmarse mediante pruebas genéticas como la secuenciación de nueva generación (NGS).

Este estudio tampoco verificó cuánto se redujeron realmente los costes de las pruebas para los pacientes ni cuánto se acortó el tiempo hasta el diagnóstico. El punto clave confirmado en el ensayo clínico fue que, al utilizar IA, los especialistas seleccionaron con mayor precisión los genes candidatos causales. Los efectos sobre costes y reducción del tiempo de diagnóstico deberán evaluarse adicionalmente tras su aplicación en la práctica clínica.

El equipo explicó que se trata del primer caso en el mundo en el que se confirma, mediante un ensayo clínico prospectivo, aleatorizado y controlado, la utilidad de un sistema de IA que emplea imágenes y datos clínicos de uso habitual en la consulta de oftalmología.

El profesor Han Jin-woo afirmó: “Retina4IRD no emite un diagnóstico en lugar del médico, sino que se espera que se utilice como una herramienta de cribado previo que, antes de la prueba genética, acota primero los genes causales más probables”. Y añadió: “No solo reducirá costes innecesarios de pruebas y acortará el tiempo hasta el diagnóstico, sino que también contribuirá a hacer realidad la medicina de precisión al identificar de forma temprana a pacientes para los que el momento del tratamiento es crucial, como en la terapia génica”.