El aprendizaje automático identifica los fenotipos clínicos de sepsis que se traducen en el proteoma plasmático

Área de la Ciencia:

• Investigación de la sepsis
• Aprendizaje automático en medicina
• Proteomía

Sus antecedentes:

• La terapia actual para la sepsis se centra en la infección y el apoyo, y carece de tratamientos moleculares específicos.
• Las clasificaciones anteriores de los subtipos de sepsis no condujeron a identificar opciones terapéuticas.
• La terapia individualizada para la sepsis requiere comprender los cambios moleculares y los fenotipos clínicos.

Objetivo del estudio:

• Utilizar el aprendizaje automático para identificar los fenotipos clínicos de sepsis y su desarrollo temporal.
• Caracterizar los fenotipos de sepsis identificados mediante la proteómica plasmática.
• Para allanar el camino para la futura terapia de sepsis individualizada.

Principales métodos:

• Se recogieron datos clínicos y muestras de sangre de 384 pacientes con sepsis.
• Se identificaron fenotipos de sepsis mediante mediciones clínicas y se analizaron los proteomas plasmáticos de 301 pacientes mediante espectrometría de masas.
• Desarrollo de modelos de aprendizaje automático supervisado para la clasificación del fenotipo prospectivo.

Principales resultados:

• Se identificaron tres fenotipos distintos de sepsis (agrupaciones A, B y C) con diferentes grados de gravedad de la enfermedad y insuficiencia orgánica (hepática, renal).
• El grupo C se asoció con una mayor mortalidad; el grupo B mostró potencial para la transición de grupo.
• El proteoma plasmático reflejó los fenotipos clínicos, mostrando el consumo de complementos y factores de coagulación con severidad.
• Los modelos supervisados de ML clasificaron con precisión a los pacientes utilizando siete características clínicas comunes.

Conclusiones:

• Los fenotipos de sepsis clínica identificados se correlacionan con la gravedad de la enfermedad y se reflejan en los perfiles proteómicos plasmáticos.
• El perfil proteómico proporciona nuevos conocimientos sobre los mecanismos moleculares de la sepsis y la caracterización del fenotipo.
• Este enfoque apoya el desarrollo de tratamientos de sepsis más precisos e individualizados.