IA podría ayudar a diagnosticar a pacientes con EII
Un estudio presentado en el Congreso 2025 de la Organización Europea de Crohn y Colitis (ECCO) evidencia como un modelo de aprendizaje automático (una herramienta de inteligencia artificial) identifica biomarcadores intestinales que podrían ayudar a diagnosticar a pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal, particularmente a quienes tienen enfermedad de Crohn.
Uno de los investigadores, Jee-Won Choi, del Departamento de Biología, Universidad Kyung Hee, Seúl, República de Corea y, quien fue el encargado de exponer los hallazgos, señaló que se emplearon diversas técnicas; sin embargo, esta fue la más efectiva.
«Un enfoque de aprendizaje automático logra la mayor precisión diagnóstica, distinguiendo eficazmente la EII y particularmente la enfermedad de Crohn de los controles sanos en cohortes independientes», explicó.
Los marcadores microbianos son microorganismos o fragmentos de estos (como genes, proteínas o metabolitos) que se usan como indicadores biológicos para detectar o monitorear una condición de salud, una enfermedad o cambios en el cuerpo.
“La integración de marcadores microbianos con los diagnósticos convencionales podría mejorar su utilidad clínica”, afirmó Choi.
Hallazgo de biomarcadores y pruebas
La microbiota intestinal existe en dos estados: eubiosis, que favorece la salud, y disbiosis inflamatoria, un estado desequilibrado que comúnmente se ha asociado con enfermedades, especialmente con la EII, explicó Won Choi.
Otras investigaciones
Se han adelantado otras investigaciones enfocadas en las EII y muchos estudios han explorado las diferencias entre los estados (aubiosis y disbiosis), sin embargo, se han presentado tres desafíos principales en la identificación de biomarcadores de EII: tamaños de muestra pequeños, un solo enfoque analítico y baja reproducibilidad.
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¿Cuál es la diferencia con otros estudios?
Los investigadores utilizaron un conjunto de datos a gran escala y emplearon múltiples métodos para determinar qué enfoque analítico producía los resultados más seguros.
Comprobaron que sus resultados eran confiables al repetir el estudio o análisis en tres grupos distintos de personas (cohortes), que tenían características variadas. Una era de población nacional y otra internacional, ambas con pacientes con EII y sujetos de control sanos, y un conjunto de datos de pacientes sin EII.
Detalles de la investigación
Se incluyeron 414 pacientes con enfermedad de Crohn, 880 con colitis ulcerosa y 2467 individuos sanos de control de 21 centros de la República de Corea.
Entre los exámenes se enfatizó en analizar sus perfiles de microbiota intestinal a partir de muestras de heces mediante secuenciación del gen ARNr 16S, (un gen que tienen casi todas las bacterias y que los científicos analizan para saber qué tipo de bacterias hay en una muestra, en este caso del intestino).
Técnicas empleadas
Como se explicaba anteriormente, los investigadores acudieron a cuatro técnicas diferentes para identificar posibles biomarcadores de EII en las muestras:
- Análisis de abundancia diferencial
- Aprendizaje automático de bosque aleatorio supervisado
- Análisis de red no supervisado
- Curación basada en literatura.
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Resultados
Los resultados mostraron diferencias claras en la composición microbiana entre los individuos sanos de control y los pacientes con enfermedad de Crohn y colitis ulcerosa.
Los pacientes con EII, en particular aquellos con enfermedad de Crohn, presentaron sistemáticamente una prevalencia significativamente mayor de disbiosis, afirmó Choi.
Cuando se compararon personas con enfermedad inflamatoria intestinal (EII) con personas sanas, los investigadores usaron varias técnicas para identificar diferencias en el cuerpo.
La que mejores resultados dio fue el aprendizaje automático supervisado, una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a encontrar patrones. Esta técnica logró identificar con gran precisión quién tenía EII y quién no.
También funcionó muy bien para distinguir entre los dos tipos principales de EII: colitis ulcerosa y enfermedad de Crohn.
Aunque todas las técnicas utilizadas tuvieron buenos resultados, el aprendizaje automático fue el más preciso en todos los casos.
Además, el estudio permitió identificar entre los pacientes sin EII a quienes tenían enfermedad hepática esteatótica asociada a disfunción metabólica, cáncer colorrectal, artritis reumatoide y síndrome del intestino irritable con un alto grado de precisión.
Opiniones de los expertos
Para algunos expertos el método demuestra una efectividad en el diagnóstico, ya que muchos de los pacientes ya tenían conocimiento de su enfermedad y se encontraron en algún tipo de tratamiento por lo que señalan que se trata de un panel de biomarcadores que no sirve para diagnosticar, sino para confirmar una enfermedad ya conocida.
Por esto, se sugirió a los investigadores que los biomarcadores sean validados en pacientes que no reciben tratamientos que pueden afectar o generar una alteración en su microbioma intestinal.
Sin embargo, se valida que, debido a la cantidad de participantes en el estudio, es un gran aporte y un buen comienzo para seguir abordando las enfermedades inflamatorias intestinales y posteriormente se puede profundizar para corregir algunos detalles.
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