Aprendizaje automático no supervisado para explorar la inflamación después del bypass cardiopulmonar

Área de la Ciencia:

• Cirugía cardiovascular
• Inmunología
• Ciencia de los datos

Sus antecedentes:

• La cirugía cardíaca con bypass cardiopulmonar (CPB) con frecuencia desencadena el síndrome de reacción inflamatoria sistémica (SIRS).
• El impacto de SIRS en los resultados postoperatorios sigue siendo complejo, con potencial para respuestas inflamatorias tanto beneficiosas como perjudiciales.
• Comprender estos distintos patrones inflamatorios es crucial para optimizar el cuidado del paciente.

Objetivo del estudio:

• Utilizar el aprendizaje automático sin supervisión para diferenciar entre SIRS adaptativo y maladaptativo después de la cirugía cardíaca.
• Investigar la asociación entre los subtipos de SIRS identificados y los principales resultados adversos postoperatorios.
• Establecer una base para estrategias de tratamiento personalizadas dirigidas a la inflamación en pacientes con cirugía cardíaca.

Principales métodos:

• Un análisis post hoc de 1908 pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva con CPB.
• Aplicación del algoritmo de partición alrededor de los medoides (PAM) utilizando la distancia de Gower para el agrupamiento de pacientes basado en los criterios SIRS 12 horas después de la cirugía.
• Análisis de regresión logística multivariable para evaluar la relación entre los subtipos de SIRS y un resultado compuesto (muerte, accidente cerebrovascular/ATT, terapia de reemplazo renal, reoperación, soporte mecánico, estancia prolongada en UCI).

Principales resultados:

• El síndrome de reacción inflamatoria sistémica (SIRS) se observó en el 28,7% de los pacientes.
• El aprendizaje automático identificó dos grupos distintos de SIRS: SIRS mal adaptado (52,9%) con mayor riesgo preoperatorio y resultados significativamente peores, incluida la mortalidad a los 30 días (21,7% frente a 1,6%).
• El SIRS adaptativo (47,1%) se asoció con resultados favorables, comparables a los controles con SIRS negativo. En grupos específicos, la SIRS se relacionó con un riesgo reducido del resultado compuesto (OR 0,44).

Conclusiones:

• El aprendizaje automático sin supervisión distingue efectivamente entre SIRS adaptativo y maladaptativo en cirugía cardíaca.
• Esta clasificación proporciona una base para estrategias personalizadas de manejo postoperatorio.
• La identificación de factores modificables asociados con el SIRS inadaptado puede allanar el camino para los enfoques de medicina de precisión para mitigar la inflamación dañina.