Un modelo basado en inteligencia artificial aumenta la precisión de la predicción de partos prematuros en casi un 90%

Un equipo de investigadores liderados por la compañía china BGI Genomics ha desarrollado un modelo de predicción de alta precisión que aumenta a casi un 90% la medición del riesgo del parto prematuro.

El sistema de análisis se ha basado en aplicaciones multiómicas impulsadas por inteligencia artificial (IA). Unas aplicaciones que integran datos relacionados con el genoma, las proteínas, las moléculas de ARN y las denominadas metabolitos, que se producen en un organismo y reflejan su estado fisiológico en un momento determinado.

El parto prematuro es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad materna y neonatal a nivel mundial. No obstante, predecirlo es complicado por la complejidad y por los diversos factores que lo causan. Se estima que, cada año, alrededor de 15 millones de bebés nacen antes de que se hayan completado 37 semanas de embarazo. Una cifra que supone un 11% de todos los alumbramientos.

Para desarrollar su estudio, que ha sido publicado por la revista npj Digital Medicine, los investigadores han contado con la colaboración de los hospitales maternoinfantiles  Shenzhen Longgang y Fujian, ambos en China, y con OxTium Technology.

Durante la investigación, en la que se emplearon muestras de plasma de 682 mujeres embarazadas, los científicos utilizaron tres modelos predictivos con entradas de datos basadas solo ADN libre de células (ADNcf); solo ARN libre de células (ARNcf); y ADNcf con ARNcf integrados.

El primero alcanzó una precisión del 82,2%, el segundo del 85,1% y el tercer modelo del 89%. Además, al combinar cfDNA y cfRNA, la concreción aumentó a casi el 90%.

“Nuestro estudio demuestra que la integración de ADNcf y ARNcf con grandes modelos de lenguaje supera a los métodos convencionales en la predicción de la prematuridad prematura. Cabe destacar que el modelo es eficiente, requiere pocos recursos y está listo para su aplicación clínica. Más allá de la predicción, nuestros hallazgos también revelan que la edición de ARN es un nuevo objetivo prometedor para comprender y regular la predicción de la prematuridad prematura”, ha afirmado el doctor Zhoy Si, científico jefe del IIMR de BGI Genomics y primer autor del estudio.

“También, prueba el potencial de la multiómica impulsada por IA para aplicaciones más amplias en obstetricia de precisión y biomedicina”, han añadido los autores de la investigación.

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