Un algoritmo creado por IA en Sevilla puede ayudar a recuperar más de cien hígados al año para trasplantes

Jesús Álvarez

Sevilla

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24/11/2023
Actualizado a las 20:03h.

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España recibe alrededor de 1.600 donaciones de hígado al año, de las cuales un 70 por ciento, algo más de mil, resultan válidas para un trasplante. Por diversos motivos se descartan unos quinientos y ahora una aplicación de Inteligencia Artificial (IA) creada por el grupo Minerva de la Universidad de Sevilla, en el que colaboran ingenieros informáticos y cirujanos expertos en trasplantes y cirugía hepática del Virgen del Rocío y del Virgen Macarena, se proponen recuperar unos cien hígados de esos quinientos que no llegan a buen puerto, es decir, a ningún enfermo necesitado de ellos. Lo cuenta el doctor Juan Manuel Castillo, uno de los autores del estudio que empezó a trabajar en este campo en el Virgen del Rocío y presta actualmente sus servicios en el Virgen Macarena de Sevilla: «La tasa total de hígados no válidos en España ronda el 30 por ciento y estimamos que de ese porcentaje hasta un 20 por ciento tienen posibilidades de recuperarse para un trasplante tras una valoración más completa de esta herramienta de inteligencia artificial en la que llevamos trabajando dos años».

Este experto explica que «partimos de un pool de injertos hepáticos no válidos que queremos optimizar y nos preguntamos hace dos años cuáles eran recuperables por un error, entre comillas, de valoración del cirujano«.

Las causas más frecuentes que impiden que un hígado sea considerado trasplantable por el cirujano son las esteatosis (acumulación de grasa) hepática, la fibrosis y el aspecto macroscópico del órgano. «Con esta herramienta valoramos los órganos. Si el hígado está perfecto pero el paciente tiene un tumor renal, ese órgano ya no vale. También pasa cuando no se puede canular el órgano por una placa, por ejemplo, en la aorta. Ese porcentaje de órganos donde la no validez no se debe al hígado en sí se puede optimizar y recuperar para el trasplante».

Este estudio es el resultado de casi dos años de trabajo centrados en el desarrollo de una herramienta que apoya al cirujano responsable de la donación hepática en la toma de decisiones, a la hora de aceptar o rechazar un injerto, utilizando una serie de variables iniciales disponibles creadas por ingenieros informáticos de la Universidad de Sevilla.

El sistema ha sido entrenado con los datos correspondientes a 350 trasplantes hepáticos mediante técnicas de Inteligencia Artificial, lo que ha permitido construir un modelo de predicción con la técnica de aprendizaje automático. Este sistema hace uso de un clasificador 'boosting', basado en árboles de decisión, capaz de ayudar a aceptar o rechazar un injerto hepático del donante.

El modelo proporciona una clasificación en relación a si el órgano es adecuado o no para el trasplante, junto con un índice de confianza de fiabilidad. Y la probabilidad de acierto en la predicción supera el 85 por ciento. «Con más datos podremos alcanzar el 90 por ciento», asegura José Riquelme, catedrático de la Universidad de Sevilla y uno de los autores del estudio. El equipo de investigación de este trabajo es consciente de que la IA y el big data necesitan de la colaboración de la comunidad quirúrgica para avanzar y parece que lo están consiguiendo: ya hay siete grupos en España interesados en esta herramienta y se afronta un estudio multicéntrico, a nivel nacional, con la participación de los hospitales Virgen de las Nieves de Granada, Infanta Sofía de Córdoba, Regional de Málaga, Infanta Cristina de Badajoz, Belvitge de Hospitalet y Vall d'Hebrón. de Barcelona.

«Pensamos que es una herramienta atractiva y fácil, el cirujano va camino en la ambulancia y mete los datos en su teléfono. Lo ideal es que el modelo llegue a ser tan fiable que se pueda predecir la validez del órgano», explica el doctor Castillo. «Todo esto surge porque hay una variabilidad en la valoración del órganos. Se basa en el protocolo de donación hepática de la Organización Nacional de Trasplantes, que serían los datos objetivos, y en la valoración que hace al cirujano «in situ» del órgano, que son los datos subjetivos. Esa subjetividad se basa en la experiencia del cirujano y lo que intentamos es evitar activar donaciones que luego no son viables con el ahorro de dinero y tiempo que esto conlleva y que suponen aproximadamente un 30 por ciento de todos los casos activados«. Y añade: »Intentamos bajar con esa aplicación en ese 30 por ciento de casos rechazados al máximo posible y con esta aplicación aspiramos a recuperar aquellos cuyas biopsias no confirmaron inicialmente la no validez. Y desarrollar una herramienta de apoyo al cirujano que va a hacer esa valoración hepática«.

Este modelo ha sido fruto de una comunicación oral en el Congreso Nacional, un artículo en Cirugía Española, un artículo en Frontier y dos TFG de alumnos de Ingeniería nos han servido para darnos cuenta del margen de mejora. Y empezamos a mejorar uno de cada cinco de esos órganos no válidos cuya no validez no estaba justificada por la anatomía patológica«, dice el doctor Luis Miguel Marín, cirujano del Virgen del Rocío de Sevilla. «No tenemos noticia de que se haya hecho ninguna aplicación parecida en ningún otro lugar y el interés que está suscitando en muchos hospitales lo confirma».

José Riquelme cuenta que hay en marcha un proyecto con otros departamentos hospitalarios «del que esperamos no sólo aprender más sino aprender mejor. Al ampliar el espectro de datos, conseguimos ampliar los patrones y evitar los posibles sesgos del cirujano». Ese catedrático de la Universidad de Sevilla no descarta que este sistema de IA se pueda aplicar al corazón, riñón u otros órganos. El protocolo de donación de la ONT (Organización Nacional de Trasplantes) es común a todos los órganos y aunque el algoritmo sería diferente para cada órgano porque los factores de riesgo del hígado no son exactamente los mismos que lo de un corazón o un riñón, podría estudiarse esta mejora del análisis en otros órganos«, asegura.

En 2021 el proyecto 'Mass Allocation', en el que trabajaban la Universidad de Córdoba (UCO), el Hospital Universitario Reina Sofía y la Universidad Loyola Andalucía, ya buscaba la creación de un nuevo algoritmo predictivo para mejorar la asignación de órganos en trasplantes de hígado, todo ello con el objetivo de estimar la supervivencia de los injertos, un sistema basado en inteligencia artificial que quiere apoyar al personal sanitario en la toma de decisiones.

Explicaba entonces el investigador principal del proyecto, César Hervás, la asignación de órganos en trasplantes de hígado se basa en lo que se conoce como índice Meld, «una escala de clasificación relacionada exclusivamente con la gravedad del receptor».

Como novedad la iniciativa incorporaba también características del donante y del propio órgano. El grupo Ayrna trabajaba en una base de datos estadounidense de más de 200.000 registros de trasplantes hepáticos y el objetivo último era formular un algoritmo para predecir la probabilidad de éxito del injerto en función de más de 40 variables relativas al donante, al propio paciente y al pretrasplante. Entre ellas, el índice de masa corporal de la persona trasplantada, los historiales clínicos del donante y receptor, o las horas transcurridas entre que el órgano se extrae y vuelve a implantarse en el receptor, un intervalo conocido como 'tiempo de isquemia fría' y que está relacionado con la supervivencia del trasplante.

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