Modelo genético basado en IA optimiza la identificación del riesgo de diabetes tipo 1.
Un equipo de científicos de la University of California San Diego desarrolló un modelo de aprendizaje automático que redefine la precisión en la estimación del riesgo genético de la diabetes tipo 1. El avance, publicado en la revista Nature Genetics, utiliza la inteligencia artificial (IA) para anticipar la aparición de esta enfermedad autoinmune mediante estrategias personalizadas.
Análisis masivo de datos y precisión del 87%
El modelo, denominado T1GRS, analiza 199 variantes genéticas e integra interacciones complejas del sistema inmunológico. Para su desarrollo, los investigadores procesaron datos de más de 20 mil personas con la patología y casi 800 mil individuos sanos. Gracias a este enfoque, el sistema logró niveles de precisión cercanos al 87% en pruebas realizadas en biobancos internacionales.
En este sentido, la herramienta permite identificar a personas con riesgo elevado, incluso fuera de los subgrupos clásicos de alto riesgo. Por consiguiente, se facilita un seguimiento temprano en casos donde la enfermedad suele aparecer de forma inesperada, tanto en niños como en adultos.
Clasificación en cuatro subtipos genéticos
Por otra parte, uno de los aportes más significativos del T1GRS es su capacidad para clasificar la diabetes tipo 1 en cuatro subtipos genéticos. Cada grupo presenta características clínicas distintas: desde manifestaciones a edades tempranas vinculadas al complejo principal de histocompatibilidad (MHC), hasta variantes que afectan directamente al páncreas con apariciones más tardías.
Finalmente, los resultados sugieren que este modelo tiene una aplicación universal, logrando clasificar correctamente a personas de distintas ascendencias. De esta manera, la ciencia avanza hacia un diagnóstico preventivo que podría reducir las complicaciones severas, como daños renales o cardiovasculares, mediante una intervención oportuna.
Con Informacion de AGENCIA VN.
