¿Podría comentar cuáles son los objetivos clave del Grupo de Estudio de Neurogenética y Enfermedades Raras de la SEN?

MJS: El grupo de Neurogenética y Enfermedades Raras (http://neuro-genetica.sen.es/) es un grupo pequeño dentro de la SEN, a diferencia de los grupos que se centran en otras patologías. El objetivo principal es acercar al neurólogo general miembro de la sociedad a este campo del conocimiento, que en poco tiempo ha evolucionado de la genética a la genómica. Los neurólogos necesitan tener a su disposición un abanico de conocimientos sobre estas nuevas tecnologías que, ahora, son masivas. Otro de nuestros objetivos es tender puentes con otros grupos de la sociedad que se dedican a patologías específicas, así como con otras sociedades científicas, con la industria, con asociaciones de pacientes y demás. Y por último, por supuesto, queremos dar visibilidad a las enfermedades raras (EERR), y para ello participamos en distintas acciones.

Un porcentaje elevado de EERR cursa con afectación neurológica. ¿Qué papel juega el neurólogo en su abordaje?

MJS: Efectivamente, muchas de estas enfermedades minoritarias presentan manifestaciones neurológicas y, por tanto, el papel del neurólogo es fundamental. Por una parte, el reto principal es reconocer estas enfermedades entre pacientes que consultan por cualquier trastorno del movimiento o síntoma cognitivo, porque sus manifestaciones clínicas muchas veces no son raras, sino que su rareza deriva de su baja prevalencia. Este reconocimiento es fundamental y, para eso, uno debe tener un índice alto de sospecha, formarse en estas enfermedades y tenerlas presentes. Otro papel importante del neurólogo es informarse y tener en cuenta las manifestaciones extra-neurológicas de estas EERR, con las que muchas veces no estamos familiarizados, para reconocerlas cuando el paciente viene a consulta por un síntoma neurológico, por ejemplo, diarrea crónica, manifestaciones cutáneas, etc., que es probable que el paciente no nos comente espontáneamente cuando viene al neurólogo.

Otro punto importante es la coordinación con la atención primaria, para poder dar la asistencia y seguimiento adecuados a los pacientes y sus familias. Por último, pero no menos importante, el neurólogo tiene también un papel fundamental en las distintas fases del desarrollo de la investigación en medicamentos para estas enfermedades.

¿Qué opina sobre el uso de la genómica en la investigación de fármacos, el diagnóstico temprano y los tratamientos para EERR?

MJS: Hoy en día, al igual que en otras especialidades médicas, las técnicas ómicas a gran escala están sustituyendo al abordaje gen a gen en EERR neurológicas. Es más, el horizonte más probable a corto plazo pasa por las múltiples capas de ómicas, no por un abordaje simultáneo del genoma, transcriptoma, proteoma, etc. Ahora el reto está en la traslación de estas técnicas a la práctica asistencial de una manera eficiente y segura, porque lógicamente  todas las aproximaciones de barrido tienen el riesgo de intuir, de hallazgos no buscados, de hallazgos que no sabemos interpretar o con significado desconocido. Afortunadamente, creo que las autoridades son conscientes de esta necesidad de traslación y, de hecho, el Instituto de Salud Carlos III tiene en marcha una importante convocatoria dirigida a medicina personalizada, enlazada con la plataforma IMPACT.

El impacto en el tratamiento va a venir de la mano del impacto en el diagnóstico. Estamos empezando a vislumbrar ya estos impactos en las EERR, y en los próximos años vamos a ver muchísimos más avances, con todas estas herramientas paralelas al desarrollo de otras tecnologías a gran escala, también en imagen, en neurofisiología o en anatomía patológica, entre otras áreas.

¿Qué iniciativas telemáticas se han puesto en marcha a raíz de la COVID-19 en la SEN?

MJS: En la SEN existe un grupo de trabajo, denominado “TecnoSEN”, que profundiza en nuevas tecnologías de la información y comunicación. Quizá podamos aprovechar para reflexionar en hacer cosas conjuntas con este grupo, pero yo diría que estas tecnologías se están focalizando más en enfermedades comunes, como el ictus o las enfermedades cardiovasculares, que en EERR.

Si tuviera que apuntar alguna dirección en la que creo que estas herramientas deben explotarse en el ámbito de las EERR, diría que su utilidad es acercar al paciente al sistema sanitario, esté donde esté el experto y esté donde esté el paciente dentro de su enfermedad. Lógicamente, no podemos tener expertos de cada enfermedad rara en cada rincón del país, pero sí podemos favorecer el estudio multidisciplinar, y aprovechar las herramientas telemáticas para que el experto en esa enfermedad pueda estudiar el caso en su conjunto, haciendo una derivación digital, y no necesariamente física, del paciente al centro de referencia, o bien una colaboración online del facultativo con otros centros para que el paciente no tenga que desplazarse. En la práctica quizá haya iniciativas concretas más específicas y muchos campos de investigación, pero todavía tenemos que poner en marcha la práctica asistencial.

¿Podría comentar sobre el uso de la salud digital en el abordaje de las enfermedades neurogenéticas?

MJS: Yo creo que lo primero que debemos hacer los profesionales, con la complicidad de los medios de comunicación, es ponernos de acuerdo con respecto a los términos de Big data, inteligencia artificial, salud digital y demás, para no confundir al público. Se trata de conceptos íntimamente relacionados, pero distintos. Por una parte, el concepto de salud digital se refiere a la aplicación de las tecnologías de la información y la comunicación para el cuidado de la salud. Estamos hablando de la telemedicina, la teleconsulta, la historia clínica electrónica, etc., como herramientas que agilizan el acceso, refuerzan el empoderamiento del paciente sobre su salud, y permiten intercambiar información más ágilmente.

Por otra parte, está el Big data, que se refiere a los datos masivos, sean moleculares o fisiológicos, clínicos o cognitivos. Lógicamente, la digitalización de la salud también favorece que recolectemos y dispongamos de grandes cantidades de datos, pero son conceptos claramente distintos. Y luego está la inteligencia artificial, que tiene un futuro muy prometedor, y que se refiere a utilizar algoritmos informáticos para encontrar patrones en esos datos y tratar de explicar los fenómenos. Pero hay que tener cuidado, porque el hecho de que los datos sean masivos no quiere decir que las conclusiones a las que lleguemos no puedan estar sesgadas. Por ello, si los aplicamos inmediatamente a la salud digital sin hacer una validación previa, podemos estar sesgados y confundirnos.

¿Nos puede describir brevemente en qué consiste la hipofosfatemia ligada al X?

FS: El término de hipofosfatemia ligada a X se utiliza en los últimos años y se deriva de la traducción literal del inglés al español. La enfermedad, como mucha gente aún la conoce y coloquialmente nos referimos a ella, es como raquitismo hipofosfatémico ligado al cromosoma X. Esto es importante comentarlo porque esta enfermedad se enmarca mejor dentro del mundo de los raquitismos.

Cuando hablamos de raquitismo, automáticamente lo relacionamos con la vitamina D, y efectivamente la vitamina D y las alteraciones nutricionales condicionan el raquitismo. Pero el raquitismo hipofosfatémico ligado al cromosoma X es otro tipo de raquitismo, de base genética, hereditario, que no se produce porque no tomemos suficiente vitamina D o porque tengamos problemas en la nutrición. De todos los raquitismos hereditarios, es el más frecuente. Es una enfermedad que habitualmente debuta en la edad pediátrica y que afecta al crecimiento, afecta a la calidad del hueso -porque, al fin y al cabo, se trata de un defecto de mineralización del hueso- y afecta también a la salud bucal. Es una enfermedad que podría servir como ejemplo o paradigma de lo que son muchas enfermedades raras.

En los últimos 20 años se ha producido un avance en el conocimiento genético de sus mecanismos, de cómo se produce esta enfermedad. En base a ello, se han producido innovaciones terapéuticas, lo cual exige colaboración entre profesionales, porque hay muchas novedades y campos nuevos de distinta índole.

Usted ha coordinado el libro “50 preguntas clave en Hipofosfatemia ligada al X”, editado recientemente. ¿Por qué era necesario este libro, y cuáles son sus principales aportaciones?

FS: La hipofosfatemia ligada al cromosoma X es una enfermedad rara, por lo cual tenemos pocos pacientes, y los profesionales tienen poca experiencia y escaso conocimiento sobre las múltiples novedades descubiertas en los últimos años. Entonces hacía falta un libro que planteara algunos interrogantes que existen y se les diera respuesta de forma breve y concisa. El libro “50 preguntas clave en hipofosfatemia ligada al cromosoma X”, es una monografía de 36 páginas muy bien editada, muy atractiva de ojear, de ver y de leer, que afronta diversos aspectos de esta enfermedad. Su objetivo es explicar de forma concisa y breve aspectos muy importantes e interrogantes que se plantean sobre esta enfermedad. Por ejemplo, responde a preguntas como “¿Por qué se produce?”, o “¿Cuál es su base genética?”, y ofrece asesoramiento genético para las familias en riesgo de tener más enfermos. Se habla también de la valoración radiológica, que es algo importante porque todo el mundo la utiliza y tenemos que ponernos de acuerdo en cómo hacerla de manera óptima. Se explica que existe un test para poder valorar el grado de afectación de los huesos, y se describe el tratamiento médico actual, incorporando los últimos avances. “¿Cómo se controla la enfermedad?”, “¿Cada cuánto hay que hacer revisiones?”, son preguntas a las que responde este libro, así como interrogantes sobre la carga que supone esta enfermedad para nuevos pacientes y para los que ya la padecen.

El libro aborda estas cuestiones de forma muy sucinta, muy esquemática y breve, en tan solo 36 páginas, pero espero que sea muy interesante y útil, además de que he tenido la oportunidad y la fortuna de poder coordinarlo. Tengo que dar las gracias aquí a los autores: José Jesús Broseta Monzó, del Hospital Clínic de Barcelona, Marta Gil Calvo, del Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela, Juan Rafael Muñoz Castañeda y Mariano Rodríguez Portillo, del Instituto Maimónides de Investigación en Biomedicina de Córdoba, y Manuel Parrón Pajares y Fernando Santos Simarro, del Hospital Universitario La Paz. Todos son estupendos especialistas en distintas áreas de estudio de esta enfermedad, y trabajar con ellos ha sido un placer. Además, quiero mencionar que la idea del libro surgió de Kyowa Kirin, quienes se han ocupado de la edición del mismo y de la puesta a punto de la publicación, con lo que agradezco a las personas de Kyowa Kirin que han estado implicadas en ello. Poder contar con su trabajo editorial y dedicarme exclusivamente a la coordinación del volumen ha sido una gran satisfacción.

¿A quién está dirigido el libro?

FS: El libro va dirigido a cualquier persona que esté interesada en esta enfermedad, porque tiene un lenguaje sencillo que muchas personas podrán comprender, aunque no sean especialistas en el tema. Pero yo diría que su principal destino son los pediatras especializados en nefrología o endocrinología, y también pediatras de centros de salud, médicos de familia, especialistas de adultos, en nefrología, endocrinología, reumatología, rehabilitación, etc. O sea, todos aquellos profesionales sanitarios que pueden tener que ver con esta enfermedad, porque abarca muchos aspectos y hay muchas personas implicadas en su manejo.

¿Cuáles son los retos actuales que plantea esta enfermedad?

FS: Nuestro grado de conocimiento sobre la hipofosfatemia ligada a X ha cambiado muchísimo en los últimos 20 años, y hoy en día nos encontramos con una serie de perspectivas que tenemos que afrontar. Primero tenemos que saber que todos los pacientes deben estar diagnosticados con certeza y que hay que hacerles un estudio genético. Hay que tener en cuenta que, como ya hemos dicho, antes los raquitismos conocidos estaban casi todos relacionados con la vitamina D o con problemas nutricionales, pero ahora los raquitismos que vemos en España están vinculados a problemas genéticos. Entonces hay que hacer su diagnóstico con certeza.

Otro reto está dado por el hecho de que los raquitismos son enfermedades que afectan a muchas partes del organismo y es necesario estar bien coordinados entre los profesionales. Hay muchos aspectos por resolver que no conocemos todavía. Por ejemplo, no sabemos por qué los pacientes no crecen adecuadamente, ni conocemos todavía el mecanismo intrínseco de la enfermedad. Todo esto debe ser sujeto de investigación.

Otro asunto muy importante es que estos pacientes debutan en la edad pediátrica, pero van a sufrir la enfermedad durante toda su vida. Es muy importante que no pierdan el seguimiento cuando pasan de la edad pediátrica a los médicos de adultos, que tengan una buena transición de la infancia a la adultez. Finalmente es muy importante también que no solo nos fijemos en aquellos marcadores o en aquellos estudios que los profesionales utilizamos para el control o el tratamiento de la enfermedad, sino que estemos en conexión con los pacientes, que sepamos qué es lo que les preocupa, lo que más les afecta socialmente, lo que más afecta su calidad de vida, de tal manera que así podamos aliviar la carga real de la enfermedad, el peso que tiene en su vida diaria, porque a veces estamos un poco desconectados entre los profesionales sanitarios y los enfermos que padecen la enfermedad.

¿Cree que la telemedicina, la digitalización y la inteligencia artificial pueden ayudar a solucionar estos retos?

FS: Estas herramientas son evidentemente instrumentos muy útiles para la práctica de la medicina. Desde mi punto de vista, permiten fundamentalmente facilitar la conexión entre los profesionales, entre los profesionales y los pacientes, y con el resto de la sociedad. El mundo virtual permite organizar, difundir y rentabilizar mucho mejor el conocimiento, y aprovechar la información que se genera. En ocasiones hay que manejar multitud de datos, y para esto son necesarias las herramientas de inteligencia artificial. Sin embargo, no hemos sido formados en ese sentido, y creo que por esa razón muchas veces no lo hacemos bien. Además, creo que es muy importante que estas herramientas no desvirtúen la relación personal, la empatía con los problemas diarios de los enfermos, la conversación, la relación entre los profesionales cara a cara y planteándose preguntas directas sobre cuáles son las bases de por qué se produce una enfermedad, por qué le ha pasado algo concreto a la persona, y el trato directo en general.

Hemos tenido alguna experiencia con el trabajo a distancia, al que nos ha obligado la pandemia por COVID-19, y realmente hay muchísimos aspectos que hemos hecho bien y otros que no. Por ejemplo, relacionarse a través de un ordenador o tener historia clínica electrónica hace que muchas veces se dificulte la relación personal entre los profesionales y, fundamentalmente, con el enfermo. Y esta relación es absolutamente esencial. Hay que tener presente que el poder curativo de la medicina depende no solo de la técnica sino también de la empatía y de la confianza. Ambas son muy importantes.

Puede descargar el libro “50 preguntas clave en XLH” en este enlace: https://www.kyowakirinhub. com/es-es/areas-terapeuticas/nefrologia/xlh/educa- cion-medica 

¿Qué son las epilepsias raras de la infancia, y cuáles son las más frecuentes?

FPC: Las epilepsias raras de la infancia son un espectro amplio de patologías. Además, como suele ocurrir en las enfermedades raras (EERR), a veces dentro de una misma enfermedad hay fenotipos muy variados, es decir, la misma enfermedad en unos niños cursa con cuadros muy graves y en otros con cuadros leves.

No todas las epilepsias raras de la infancia están bien caracterizadas, pero se supone que el 80% son de base genética, como es común en las EERR. Un grupo importante dentro de estas epilepsias, que aparece y debuta en niños de cuatro a diez años, es el que agrupa las llamadas epilepsias de ausencias infantiles. Muchas veces la persona que da la primera alarma es la profesora o el profesor en el colegio, porque el niño se queda “en blanco” en clase. Otras veces son las familias las que los traen al neurólogo. Estas epilepsias representan alrededor del 15% de todos los casos de epilepsias diagnosticadas en niños en edad escolar.

También tenemos enfermedades más caracterizadas, como puede ser el síndrome de Dravet, que se manifiesta en la infancia y abarca desde cuadros bastante leves en los que solo hay una ausencia, una pérdida de atención y una desconexión, hasta crisis epilépticas graves tónico-clónicas con convulsiones. Otras epilepsias cursan en la última fase de la infancia, como en el caso de la enfermedad de Lafora. Otras presentan casos y cuadros gravísimos como, por ejemplo, el síndrome de Rasmussen, que se manifiesta con crisis epilépticas en todo un hemisferio cerebral. En casos muy graves, cuando las epilepsias llegan a lo que se llama estatus epiléptico, en el cual el niño está continuamente teniendo crisis epilépticas, los tratamientos son tan agresivos que pueden suponer la eliminación de todo un hemisferio cerebral.

¿Qué líneas de investigación hay actualmente en este campo?

CRM: Las líneas de investigación en este campo no se diferencian mucho de la trayectoria que está siguiendo la investigación biomédica en general en estos últimos años. Desde que se puede secuenciar el genoma humano, la investigación se enfoca cada vez más desde un punto de vista genético. La genómica nos ha proporcionado muchas herramientas y muchos datos. En el caso de estas enfermedades que, como bien ha explicado el profesor Pallardó, son muy heterogéneas tanto en sus causas como en sus manifestaciones, hay espectros muy variados del grado en que se pueden desarrollar. Conocer en detalle el perfil genético de los pacientes es algo crucial, pero también ahora tenemos más información a un nivel no sólo genético, sino epigenético; es decir, información sobre la influencia que tienen el ambiente y el modo de vida de los pacientes. Esto podría servir mucho para alcanzar la llamada medicina personalizada o de precisión. Es decir, hay epilepsias que son refractarias al tratamiento, en las que fármacos que clásicamente han funcionado para algunos pacientes, para otros son totalmente ineficaces, y esta nueva capa de información que nos proporcionan los datos genómicos y epigenéticos podría servir para desarrollar tratamientos mucho más afinados en ese sentido.

Muchos somos de la opinión de que esta es la trayectoria que va a tener la investigación. Cada vez se hacen más estudios centrados en buscar biomarcadores de enfermedad específicos que puedan definir perfiles muy concretos tanto de la patología como de la forma de abordarla. En cualquier caso, se sigue trabajando en todos los ámbitos, probando nuevos fármacos, haciendo tratamientos complementarios. Para algunas epilepsias se está viendo, por ejemplo, la influencia de la dieta: hay casos en que las dietas cetogénicas han demostrado ser muy eficaces para mitigar las crisis en algunos pacientes. Esto hace que cada vez sea más multidisciplinar la investigación.

FPC: En España se están llevando a cabo proyectos de investigación interesantes. Por ejemplo, el grupo liderado por Pascual Sanz ha conseguido un tratamiento para la enfermedad de Lafora, que no tiene cura, que ha sido aprobado en Estados Unidos.

Por supuesto, la medicina personalizada es muy importante, pero también algunos fármacos clásicos que ya se utilizaban para otras patologías (lo que llamamos reposicionamiento de fármacos) también están dando resultado en las epilepsias de la infancia. Además, como ha dicho el profesor Romá, los nuevos tratamientos basados en la epigenética, tipo ARN, son ventanas terapéuticas nuevas que están abiertas y que hay que aprovechar.

¿Qué pueden decirnos de la investigación que se hace sobre EERR en las universidades españolas?

FPC: En general, el volumen de investigación que se hace en las universidades españolas es mayor que el del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), porque somos muchos profesores universitarios haciendo muchas cosas y muy variadas. En el caso específico de la investigación en enfermedades raras, aunque abarca muchas patologías distintas, deja un poco que desear. Primero, porque hay poca financiación dentro de la propia universidad para el desarrollo de proyectos de investigación, y el profesorado universitario, como cualquier otro investigador, tiene que ir fundamentalmente a convocatorias públicas muy competitivas. Son las Comunidades Autónomas, los gobiernos nacionales o los plurinacionales, como la Unión Europea, los que financian la investigación. Hay algunos fondos privados de algunas fundaciones, muy meritorios, pero fundamentalmente se trata de fondos públicos. Además, hay falta de tiempo: el profesorado universitario tiene que dar sus clases, los médicos que trabajan en los hospitales tienen que tratar a sus pacientes, y el tiempo que nos queda para hacer investigación es un tiempo extra, esa es la realidad. Sobre todo, los investigadores jóvenes tienen que dar más horas de clase que los que tenemos antigüedad. Y al mismo tiempo, los jóvenes tienen que hacer investigación para poder acreditarse, con lo que es una especie de círculo vicioso del cual es muy difícil salir.

Todo esto se complica extraordinariamente si, además, tenemos que colaborar con clínicos. Ellos todavía lo tienen peor porque muchas veces los gobiernos regionales no reconocen la investigación de sus profesionales. Es triste reconocerlo, pero para una jefatura de servicio no hace falta tener el doctorado, y el hecho de ser profesor universitario prácticamente no tiene ningún valor, con lo cual las CCAA no fomentan, salvo honrosas excepciones, la investigación en las facultades.

¿Qué papel está teniendo la inteligencia artificial en la investigación biomédica, y cómo vislumbran su futuro?

CRM: La abrumadora información de que disponemos ahora a nivel de investigación tiene que ser procesada, y cada vez cobran más peso las ramas relacionadas con la bioinformática y con la estadística. No solo en investigación básica, para obtener nuevas dianas terapéuticas y estudiar similitudes y diferencias entre algunas rutas moleculares que ya teníamos muy bien descritas y otras que se manifiestan, que aparecen en enfermedades que a priori no considerábamos tan parecidas, sino también para la práctica clínica.

Con el uso de los biomarcadores estamos pasando de analizar analíticas con una serie de metabolitos con un rango muy concreto de valores a una gran cantidad de cosas que se pueden medir en el plasma de un paciente en una simple muestra de sangre. Un ser humano se ve desbordado por tal información, con lo que cada vez son más necesarios los algoritmos que ofrecen una puntuación en enfermedades complejas como la sepsis, por ejemplo, donde hay un perfil muy amplio de marcadores que pueden estar alterados.

Es cada vez más necesario que los programas de ordenador puedan ofrecer a los clínicos una respuesta rápida para poder estratificar a los pacientes según su gravedad. Entonces, tanto en clínica como en investigación, la inteligencia artificial cada vez va cobrando más peso. En investigación, por ejemplo, para análisis de imagen cada vez tenemos más capacidad de procesado de imágenes, y simplemente el ojo humano no puede dedicar tiempo ni detectar las pequeñas diferencias de la misma manera que lo puede hacer una máquina. Estos programas de análisis de imagen ahora utilizan incluso herramientas de inteligencia artificial que hacen que vayan aprendiendo a hacer cada vez mejores análisis, imágenes más refinadas, y buscar diferencias cada vez más sutiles que se nos escaparían a nosotros. Claramente se está evolucionando en esta dirección. Siempre va a ser necesaria la experiencia humana para dirigir todo esto y para desarrollar las herramientas, pero es cierto que hace unos años no existía esta posibilidad. Recuerdo que cuando yo estudiaba, la bioinformática no existía como término, y ahora tenemos másteres en bioinformática, y cada vez hay más personas formadas eminentemente en informática que trabajan en empresas de desarrollo de biomarcadores biológicos.

FPC: La nota de entrada más alta en las universidades públicas tradicionalmente era para medicina, por la demanda que hay. Pero los últimos años ha sido sustituida por los grados en matemáticas y los relacionados con bioinformática y procesos de Data Mining y Machine Learning. Es decir, la formación de estos nuevos titulados va a ser clave para la investigación de este siglo XXI, tanto a nivel de investigación puramente biológica como para el diagnóstico de enfermedades en la clínica. Dentro de poco, en los hospitales y en los servicios hospitalarios habrá bioinformáticos ayudando en el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades.

¿Nos puede presentar brevemente el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), y el área que usted dirige?

EM: El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) (https://www.iic.uam. es/) es un centro de I+D+i pionero en Inteligencia Artificial y experto desde hace más de 30 años en análisis de datos.

Desde el punto de vista de investigación, nuestras actividades están muy al final en la cadena de investigación, y muy cerca del mercado. Nuestro interés fundamental es conectar los elementos de investigación con soluciones que tengan capacidad de realidad en el mercado. Nos dedicamos fundamentalmente al análisis de los datos, a entenderlos, a limpiarlos, a trabajar con ellos. Se podría decir que buceamos en los datos. También, trabajamos para entender el uso de las herramientas que nos ayudan a bucear en esos datos, las que nos ayudan a limpiarlos y las que nos ayudan a extraer su valor. ¿Dónde aplicamos ese valor? Fundamentalmente, lo aplicamos en las áreas de banca, recursos humanos, seguros, energía, legal y en el área donde yo trabajo, que es el área de la salud, con una especialización muy fuerte en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), es decir, les enseñamos a los sistemas o a las máquinas a entender el lenguaje natural, el que nosotros hablamos.

Por otro lado, también somos especialistas en técnicas de analítica avanzada. Tenemos un equipo de Inteligencia Artificial que revisa constantemente los avances que se están produciendo en esta área y los prepara para que nosotros los podamos utilizar.

Concretando más, en el ámbito que respecta a las enfermedades raras (EERR), hemos empezado hace unos cinco años, trabajando fundamentalmente en dos áreas. La primera está muy asociada al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), y consiste en hacerles más accesible a los médicos la lectura de grandes cantidades de documentos o artículos científicos, ayudándoles a conectar lo que sería el gen de una cierta enfermedad con la enfermedad en sí misma y con sus tratamientos. Se trata de utilizar el PLN para que la lectura de aquello que ellos desconocen les sea rápidamente accesible. La segunda área de trabajo en EERR consiste en ayudar a perfilar pacientes, analizando toda la información que hay en la Historia Clínica Digital e incluyendo la información genómica de aquellos pacientes que tienen un perfil asociado a la enfermedad.

Uno de los grandes beneficios de la Inteligencia Artificial es ayudar al médico en el proceso del diagnóstico de una enfermedad rara

¿Cuáles son los objetivos principales de la aplicación de técnicas de digitalización y de Inteligencia Artificial en el área de la salud del IIC?

EM: En mi opinión, los objetivos fundamentales de la digitalización en el área de salud, son tres. El primero es captar la información que viene de lo que se llama “desde los datos”. Los datos de salud son muy específicos, y tienen que ver con las historias clínicas, con las imágenes, con lo que escriben los médicos y, por supuesto, con la genómica. Entonces, el primer objetivo que tenemos es entender estos datos. Evidentemente, queremos entender los datos para algo, y ese es nuestro segundo objetivo: entender los datos para que el médico pueda identificar el mejor tratamiento, para que pueda hacer un diagnóstico lo más rápidamente posible, o para lanzar una alerta porque se va a producir una posible enfermedad o un posible empeoramiento del paciente.

Por último, el tercer objetivo tiene que ver con la optimización de los procesos. ¿Cómo podemos ayudar con los datos y con la Inteligencia Artificial a optimizar, por ejemplo, las listas de espera quirúrgicas? ¿Cómo podemos ayudar a mejorar un proceso en una compañía de seguros médicos, o ayudar a ofrecer el mejor tratamiento al mejor precio a un paciente? Todas esas áreas de optimización son áreas muy relevantes y que podemos abordar desde la Inteligencia Artificial.

¿Cuál es el estado actual de las iniciativas de digitalización y Big Data en el ámbito sanitario?

EM: Estamos en un punto de inflexión. Hasta hace poco, las iniciativas de digitalización y Big Data se centraban u originaban en los departamentos de investigación de los hospitales, de otras compañías o de los laboratorios, con un objetivo muy claro de investigación, de publicación y de avanzar en el conocimiento. Ahora mismo, estamos escapando de ese contexto y viendo cómo ese avance de conocimiento lo podemos aplicar en la praxis diaria de la medicina. Entonces estamos avanzando hacia esa dirección, y parte de nuestro trabajo en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) es justamente lograr este avance; coger lo que se ha estado investigando, apoyar esa investigación y conseguir que podamos ponerlo en marcha en los hospitales. La realidad es que solo el 40% del avance del conocimiento en el área de medicina se produce en el proyecto de investigación. Una vez que tenemos eso, queda todavía el 60% del trabajo, que consiste en asegurar que vamos a poder integrarnos con los datos del hospital, y asegurar la seguridad, la privacidad y la robustez de la solución, porque evidentemente queremos que estas soluciones trabajen en tiempo real. Por ejemplo, cuando se realiza una predicción de sepsis, se está haciendo una predicción de sepsis cada media hora, y por lo tanto, cada media hora tenemos que garantizar que se va a ejecutar esa predicción. Por ello, nos encontramos en un punto muy importante, pasando de la generación del conocimiento a la realidad de nuestro día a día, y es ahí donde estamos trabajando duramente.

¿Qué beneficios puede llegar a tener la digitalización y el Big Data en el área de las enfermedades raras?

EM: Uno de los beneficios más concretos, tal y como lo comentaba antes, tiene que ver con ayudar al profesional a encontrar el diagnóstico adecuado. Sabemos que el tiempo más duro que pasan las familias, los médicos y, evidentemente, el paciente, es justamente llegar a la identificación de que tiene una enfermedad rara.

El tiempo para el diagnóstico tiene mucho que ver con que los médicos basan muchas de sus conclusiones en su experiencia, tras ver a muchos pacientes, y por lo tanto, identifican rápidamente lo que puede estar pasando con el enfermo, porque el día a día les ha ayudado a aumentar su conocimiento. Pero con las EERR esto no pasa, porque son anómalas, y por lo tanto, los médicos no están acostumbrados a poner de forma conjunta los síntomas del paciente, los fenotipos que identifican en el paciente, y la información de las analíticas, o incluso, la información genómica. De hecho, la información genética es uno de los grandes contribuidores al crecimiento del conocimiento de las EERR. Como el médico no está acostumbrado a poner toda esa información junta, uno de los grandes beneficios de la Inteligencia Artificial, y en concreto, del PLN, es ayudarle a poner toda esa información junta y a poder leer muy rápidamente en grandes bases de datos que esa información corresponde a un tipo concreto de enfermedad.

Otro beneficio es que, como hay pocos casos en una enfermedad rara, es muy difícil perfilarlos. Esto quiere decir que podemos encontrar pacientes que no están diagnosticados con una enfermedad porque no se la conoce y les han diagnosticado con otra enfermedad. Entonces, el Big Data y la Inteligencia Artificial nos pueden ayudar a identificar a esos pacientes que están mal diagnosticados. Por último, nos pueden ayudar a hacer el seguimiento de las medicaciones, es decir, cuando no conocemos bien el impacto de una serie de medicaciones en una enfermedad, si seguimos a los pacientes y su medicación, podemos entender cuáles son los medicamentos más eficaces para una enfermedad determinada.

¿Cuáles son los retos actuales de la digitalización y la inteligencia artificial en el campo de las EERR? ¿Qué iniciativas siguen pendientes?

EM: Existen tres retos muy pragmáticos. Uno de ellos tiene que ver con los datos. Necesitamos preparar datos, plataformas de datos para poder hacer todos estos estudios alrededor de todas estas enfermedades. Pero también necesitamos presupuestos. Necesitamos tener los fondos, el dinero necesario para poder abordar estos estudios. Y, por último, necesitamos equipos multidisciplinares. Esto se necesita en todas las áreas terapéuticas, pero mucho más en las EERR. ¿Por qué? Porque justamente necesitamos tener a los grandes expertos en cada una de las diferentes áreas involucradas, la medicina, la genómica, los datos y la Inteligencia Artificial, para abordar el desconocimiento que tenemos y poder avanzar en crear el conocimiento que necesitamos. De hecho, si fuésemos capaces de tener los datos, el dinero y equipos multidisciplinares, nos llevarían a un futuro donde seríamos capaces de utilizar los avances de la nanotecnología que se están produciendo. Esa nanotecnología, asociada a los biomarcadores tan fundamentales en la identificación de varias de estas enfermedades, nos ayudaría a complementar la información que tenemos actualmente y a hacer realidad la personalización de la medicina a través de la simulación del efecto de los tratamientos, lo que en digitalización se llama los “gemelos digitales”. Con esos gemelos digitales podríamos identificar el impacto de los tratamientos específicamente en personas con EERR concretas.

No me gusta hablar de años, pero este es el camino. La medicina personalizada es el camino, y con estos tres avances: la nanotecnología, la genómica y el área de los datos y de la Inteligencia Artificial, puede ser que en la próxima década sea una realidad.