EHGNAren (gibel koipetsu ez-alkoholikoaren gaixotasuna) aurrean nutrizio-tratamenduari erantzuteko algoritmoak garatzea: adimen artifizialaren bidez datuak integratzea
Esteka interesgarriak:
Comunicaciones en congresos
Gibel-esteatosi ez alkoholikoaren gaixotasunak (EHGNA) hepatozitoetan gehiegizko gantz metaketa du ezaugarri, aldez aurretik gehiegizko alkohola hartu izana adierazten duen historiarik gabe. Gibeleko gaixotasun kronikoaren arrazoi ohikoena da mundu garatuan. EHGNA beste alterazio metaboliko batzuekin lotu ohi da normalean, esate baterako, diabetes mellitusarekin, hipertentsioarekin, dislipemiarekin edo obesitatearekin, eta sindrome metabolikoaren gibeleko adierazpen modura hartzen da. Azken urteotan bere intzidentzia biderkatu egin da, obesitate eta diabetes kasuen igoerarekin batera. EHGNA gaixotasun isila da, sintomak jadanik estadio aurreratuak daudenean ageri dira, jadanik hepatopatia kroniko eta atzeraezina izanik.
Gaur egun, gibeleko biopsia bidez soilik lor daiteke gaixotasunaren zein bere estadioaren diagnosi zehatza egitea. Haatik, gibeleko biopsia ez da prozedura egokiena, izan ere, metodo inbaditzailea da, pazientearentzat arriskuak dakartzana (mina, odol-jarioa, infekzioa), eta gainera, lagin adierazgarri bat lortzea oso zaila da. Arrazoi horiek direla medio, EHGNA duten paziente gehienek ez dute diagnosirik jasotzen.
Ildo horretatik, proiektu hau gaixotasuna identifikatu eta azpi-diagnosia egiteko metodo baten garapenean oinarritu zen, epe luzera begira elikadura zainduz egindako esku-hartze baten jarraipenaren aurrean gaixotasunaren bilakaera aztertzeaz batera. Hori guztiori adimen artifiziala aplikatuta datuak txertatuz, diagnosi goiztiarra lortu eta EHGNA pairatzen duten pazienteen jarraipena eta monitorizazioa hobetzeko xedez.
Helburua lortzeko paziente-multzo kontrol bat bildu zen (obesitate eta EHGNA gabeko pazienteak) eta beste paziente-multzo baten (obesitatea eta EHGNA duten pazienteak) datuak eta odol-laginak erabili ziren, aurretiko proiektu batekoak (Fatty liver in obesity–FliO Dpto Salud-GN, erref. 61/2015), non 2 urteko tratamendu nutrizional pertsonalizatua egin baitzitzaien.
Proiektu honek bi multzo horien ezaugarritze oso bat izan du oinarritzat, ohiko teknikak aplikatuz, esate baterako, neurketa antropometrikoak hartzea, biokimika orokorra edota hantura adierazleak. Halaber, teknika aurreratuagoak erabili dira, besteak beste, miRNA analisia, adierazle fibrogenikoak, adierazle kartzinogeniko zirkulatzaileak, analisi metabolomikoak eta irudien analisia, diagnosirako balizko adierazleak eta gaixotasunaren bilakaera identifikatu asmoz.
Behin multzoen ezaugarriak aterata, informazio guztia txertatu zen adimen artifizialeko teknikak aplikatzeko, tratamendu nutrizionalaren aurreko erantzuna balioetsi eta algoritmoak garatu ahal izatea ahalbidetzekoak, eta baita EHGNA izateko arriskua duten subjektuak identifikatzeko ere. Dimentsionamendua gutxiagotzeko hiru teknika erabili ziren, PCA, UMAP eta t-SNE , 2 dimentsiotan datuen baliozko multzokatzeak ikusten saiatzeko. Espero zen moduan, datu antropometriko, biokimiko eta irudien bidezkoekin multzo esperimentalak behar bezala bereizi ahal izan ziren. Haatik, metabolomikoaren eta miRNA teknikaren datuak ez ziren sendoak izan, eta horren ondorioz, subjektuak ez ziren modu sendoan multzokatu talde esperimentalekin, eta horrenbestez, ezinezkoa izan zen adimen artifizialeko ereduak aplikatzea. Adimen artifiziala aplikatzea ezinezkoa izaki, estatistika-analisi klasikoak burutu ziren, aldagaiak modu bereizian aztertuz.
Obesitatea eta EHGNA duten subjektuen multzoan esku-hartze nutrizionalaren eraginaren inguruko analisian aldeak ikusi dira esku-hartzean zehar aztertutako miRNA batzuetan, eta kontrol-taldeko subjektuekin alderatuz. Analisi hori abian den doktorego-tesi baten parte da. Bestalde, metabolomika ez bideratuaren analisiari esker, pazienteen multzoaren eta kontrol-taldeen artean metabolito ezberdin bat identifikatu ahal izan dugu. Gaur egun, metabolito hori ikergai da diagnosiaren balizko adierazle modura; lanketa hori ere abian den beste doktorego-tesi bati dagokio. Proiektu honekin eskuratu diren datu ugariek aztertutako bioadierazle guztiak modu espezifikoan ikertzeko aukera ematen ari zaigu, populazio-taldeen artean marka bereizgarriak finkatu ahal izateko, EHGNA gaixotasunaren azpi-diagnosi teknika bat garatzeko aukera emango liguketenak, hasieran planteatu zen eran.
