Un grupo de investigación de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), ha confirmado con técnicas de aprendizaje automático (“machine learning”) la eficacia del tocilizumab, el tratamiento más usado en pacientes con insuficiencia respiratoria grave asociada a la COVID-19. Este avance, publicado en Journal of Clinical Medicine, servirá para optimizar la asignación de recursos en la lucha contra la enfermedad.
El tocilizumab, el medicamento más utilizado en pacientes con insuficiencia respiratoria grave asociada a la COVID, es una opción terapéutica “beneficiosa” para este tipo de enfermos. Así se concluye del estudio realizado por el Grupo Experto en Análisis Médico (GEAM), de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), que ha recurrido a técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para aportar evidencia sobre predictores de mala evolución en enfermos tratados con tocilizumab. Para ello, realizaron un estudio retrospectivo, analizando los datos clínicos, de laboratorio y sociodemográficos de pacientes ingresadospor COVID-19 grave con insuficiencia respiratoria grave a los que se administró dicho medicamento.
Con las evidencias de este exhaustivo análisis realizado con inteligencia artificial, los investigadores pueden afirmar que el tocilizumab “ha demostrado ser beneficioso en pacientes con neumonía por SARS-CoV-2 entre los inhibidores de la interleucina 6 (IL-6), una proteína que interviene en el desencadenamiento de la inflamación en la enfermedad”. En opinión de los investigadores, “los resultados de este estudio son un paso más para la ayuda al diagnóstico y tratamiento de esta enfermedad. Podemos concluir que los métodos de aprendizaje automático ayudarán a mejorar los resultados de los pacientes y la asignación de recursos en la lucha contra el COVID-19”, subrayan.
La revista Journal of Clinical Medicine ha publicado el artículo que explica este avance y que firman, entre otras personas, los investigadores e investigadoras de la UCLM Jorge Mateo Sotos, Joaquín Cascón y Ana María Torres Aranda, del GEAM, grupo perteneciente al Instituto de Tecnología, Construcción y Telecomunicaciones y a la Escuela Politécnica de Cuenca. Además, han colaborado en el estudio el Departamento de Farmacia del Hospital General Universitario de Valencia, el Departamento de Farmacología de la Facultad de Medicina de Valencia, y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Infecciosas del Instituto de Salud Carlos III.
