Cuatro caras de la migraña: la IA descubre sus huellas biológicas para adelantar el diagnóstico
El diagnóstico podría basarse más en datos, dotando a los profesionales de una herramienta adicional, junto con su juicio clínico
La migraña sigue siendo una enfermedad sin una prueba diagnóstica específica: hasta ahora, identificarla depende casi exclusivamente de lo que cuenta el paciente. Ahora, investigadores de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) han recurrido a la inteligencia artificial para buscar respuestas más allá del dolor de cabeza. Su modelo ha detectado patrones biológicos asociados a la enfermedad y ha identificado cuatro perfiles diferentes de pacientes, un hallazgo que podría abrir la puerta a diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados.
«Si el diagnóstico es incorrecto, el tratamiento también podría ser ineficaz. Por lo tanto, estamos investigando si podemos identificar marcadores biológicos que ayuden a los profesionales a realizar el diagnóstico correcto», ha explicado el médico e investigador de dolores de cabeza en la NTNU Anker Stubberud, quien ha destacado que la IA podría ayudar en este sentido.
En este estudio, publicado en Nature Reviews Neurology, los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que permitió distinguir a personas con migraña de aquellas que no la padecen. Para ello, analizó información de 43.197 personas, excluyendo datos sobre síntomas de dolor de cabeza.
«La información abarcaba desde el estreñimiento y el uso de medicamentos hasta el dolor de espalda. Incluimos 60 variables diferentes. El hecho de que la IA pudiera identificar la migraña con tanta precisión sin saber nada sobre el dolor de cabeza en sí sugiere que la afección deja huellas que van mucho más allá de los ataques», ha detallado Stubberud.
Tipos de migraña
De este modo, la investigación alumbró que las migrañas tienen una huella biológica distintiva y rastreable. A partir del estudio de 12.185 personas con distintos tipos de dolor de cabeza, identificó dos grupos principales, uno con 1.425 personas, de las que el 94% cumplía los criterios de migraña, y otro formado por 10.760 personas, de los que el 71% tenía dolores de cabeza sin llegar a ser migrañas.
Cuando el equipo profundizó en el primer grupo, identificó cuatro subgrupos: uno solo formado por hombres, otro con dolor de cuello prominente, un tercero con más dolor musculoesquelético, ansiedad y depresión, y el último con migraña «clásica».
Los investigadores comprobaron que los subgrupos eran biológicamente diferentes tras comparar sus patrones genéticos. «Esto refuerza la hipótesis de que la migraña no es una sola enfermedad, sino más bien un grupo diverso de diferentes afecciones biológicas», ha apuntado Stubberud.
El estudio sugiere que, en el futuro, el diagnóstico podría basarse más en datos, dotando a los profesionales de una herramienta adicional, junto con su juicio clínico y la descripción de los síntomas por parte del paciente. De momento, se requiere más investigación, pues estas herramientas de IA aún no se han probado en la práctica clínica.
Asimismo, Stubberud ha indicado que si las diferentes formas de migraña tienen realmente diferentes causas biológicas, esto podría tener implicaciones para el tratamiento. «Algunos pacientes pueden responder mejor a ciertos medicamentos o medidas preventivas que otros», ha subrayado.
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