Enfermedades y medicamentos biológicos, una combinación que está muy en boga en estos tiempos. La enfermedad de Chron es un tipo de enfermedad inflamatoria intestinal que afecta entre 10 a 100 personas por cada 100.000 habitantes. Se caracteriza por una inflamación del tracto intestinal de forma crónica y los pacientes sufren de dolor abdominal, diarrea, pérdida de peso, sangrado rectal.
Debido a que se cree que es una enfermedad inmunológica, donde el organismo de uno ataca a su propio intestino, se utilizan antiinflamatorios especiales, corticoesteriodes para limitar la inflamación, inmunomoduladores y los nuevos medicamentos biológicos para tratar los síntomas, esta enfermedad, no se cura.
Uno de los medicamentos biológicos que se utiliza en esta enfermedad es el ustekinumab (en Chile stelara) que tiene un precio de venta alrededor de los 3.500.000 pesos (5.000 USD) por cada administración.
Como verán, es un medicamento de muy alto costo y no todos los pacientes responden favorablemente.
Investigadores tuvieron una idea. Qué tal si, utilizando Machine Learning, predecimos a qué paciente le va a ir bien y a cuál no utilizando ustekinumab.
Link al trabajo
Entrenaron su modelo con datos de 401 pacientes con Enf. de Chron moderada o severa, utilizando los siguientes datos:
Demográficos
- edad
- sexo
- raza
- etnia
- peso
Resultados de laboratorio
- Proteína C-Reactiva
- Nivel de ustekinumab en sangre después de cada administración
La proteína C-Reactiva es un examen de laboratorio que permite identificar el nivel de inflamación del cuerpo, si disminuye, la inflamación está disminuyendo. Los medicamentos para la Enf. de Chron disminuyen la proteína C-Reactiva.
El modelo logra predecir a qué paciente le va a ir bien siguiendo terapia con ustekinumab en la semana 8 de tratamiento con una sensibilidad de 0,79 (o sea predice correctamente que le va a ir bien o mal un 79% de las veces) y una especificidad de 0,67 (el 67% de las veces que dijo “le va a ir bien” o “le va a ir mal” acertó)