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Esta página es un resumen en turco, elaborado con ayuda de inteligencia artificial, del trabajo presentado en el 26.º Congreso Mundial de Psiquiatría. El trabajo pertenece a los autores que lo presentan; para citarlo, consulte la fuente original.

EV0811

La inteligencia artificial explicable identifica nuevos biomarcadores genómicos, de perfil inmunitario y del eje intestino-cerebro para predecir la respuesta a los antidepresivos: resultados de un estudio observacional multicontinental

EXPLAINABLE AI IDENTIFIES NOVEL GENOMIC, IMMUNOPROFILING, AND GUT-BRAIN AXIS BIOMARKERS FOR PREDICTING ANTIDEPRESSANT RESPONSE: FINDINGS FROM A MULTI-CONTINENTAL OBSERVATIONAL STUDΥ

Mediante inteligencia artificial explicable aplicada a datos multimodales de biomarcadores, el modelo genómico predijo la respuesta a los antidepresivos con una exactitud del 85,7 % y superó a los modelos publicados basados en SNP.

El objetivo del estudio fue aplicar inteligencia artificial explicable (explainable AI, XAI) a datos multimodales de biomarcadores, dado que la remisión con el tratamiento de primera línea en el trastorno depresivo mayor (TDM) se mantiene por debajo del 30 % y los modelos publicados son, en su mayoría, unimodales (con una exactitud del 70 % al 77 %) y de interpretabilidad limitada. En cuanto a la metodología, se estudiaron 150 adultos con diagnóstico de TDM (59 % mujeres) de Italia, España, Colombia y Turquía en la cohorte observacional multicéntrica OPADE (HE GA 101095436); el desenlace se definió de forma binaria (respondedores: reducción del 50 % o más en la puntuación de la HAM-D17 entre T0 y T1; se agruparon los respondedores parciales, con una reducción del 25 % al 49 %, y los no respondedores, con una reducción inferior al 25 %). Se construyeron modelos por modalidad: genómica (de 730 mil SNP a 200 características), perfil inmunitario (micromatrices del repertorio de anticuerpos), microbioma (metagenómica shotgun, taxonomía GTDB), metilación (de 789 mil CpG a 200 regiones) y clínica (ítems de síntomas y constantes vitales; se excluyó la puntuación total de la HAM-D17 para evitar la vinculación con el desenlace); en el flujo de procesamiento se utilizaron AutoML (de 12 a 15 algoritmos), así como SHAP y PFI para la interpretabilidad global e individual de cada paciente. El rendimiento de los modelos se notificó, en términos de exactitud, AUC, especificidad y sensibilidad, respectivamente, como sigue: genómica, 85,7 %, 85,4 %, 90 % y 81,8 %; perfil inmunitario, 81 %, 85,5 %, 81,8 % y 80 %; modelo clínico, 80 %, 81,2 %, 91,2 % y 56,2 %; metilación, 78,3 %, 77,3 %, 83,3 % y 72,7 %; microbioma, 77 %, 75 %, 73,3 % y 81,8 %. En una representación de 100 pacientes, suponiendo una tasa de respuesta del 34 %, el modelo genómico identificó correctamente a 28 respondedores, no detectó a 6, clasificó correctamente a 59 no respondedores y generó 7 falsas alarmas. Entre los candidatos del eje intestino-cerebro, la respuesta se asoció con un aumento de Citrobacter braakii y Blautia intestinalis y una disminución de Lactiplantibacillus pentosus; la ausencia de respuesta se asoció con un aumento de Agathobacter rectalis y Lacticaseibacillus paracasei, y se notificaron interacciones con la dieta específicas según el sexo (en los hombres, un aumento de Enterococcus con un consumo bajo de azúcar; en las mujeres, una disminución de Bifidobacterium con un consumo bajo de azúcar y de Faecalibacterium y Eggerthella con un consumo moderado de azúcar). En las demás modalidades, el análisis SHAP reveló que las características principales del perfil inmunitario presentaban similitud de secuencia con epítopos de herpesvirus (CMV/EBV) y que, en la modalidad de metilación, cg20305683_TC21 aumentaba en un 23 % la probabilidad predicha de respuesta de un paciente. En conclusión, la exactitud genómica supera la de los modelos publicados basados en SNP, se presentó el primer modelo de respuesta en el TDM basado exclusivamente en biomarcadores peptídicos del perfil inmunitario y se notificaron el eje intestino-cerebro y las interacciones con la dieta específicas según el sexo como candidatos para generar hipótesis.

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