AI expone la firma intestinal ligada al síndrome de dolor regional complejo

Al capacitar algoritmos de aprendizaje automático en datos de bacterias intestinales, los científicos y colegas de la Universidad de McGill desarrollaron un dispositivo computacional para detectar patrones en microbiomas que están conectados al complejo síndrome de dolor regional (CRPS), una condición relativamente rara que afecta a cientos de personas en todo el mundo. Cuando aplicaron el equipo a las muestras del paciente, identificó una señal de microbiom común asociada con CRPS N, cómo tratar la afección. Los detalles se proporcionan en un nuevo Anestesiología Título de papel "Convertido en individuos con síndrome de dolor regional complejo,

La PCR generalmente se convierte en un órgano después de una lesión o cirugía y puede causar discapacidad a largo plazo. Causa dolor severo y persistente que a menudo es peor que las lesiones tempranas, así como los cambios de hinchamiento y color de la piel y temperatura. La afección es difícil tratar la afección, "Los pacientes a menudo experimentan sufrimiento durante mucho tiempo antes de recibir la atención adecuada", escritor senior en Amir Minerbi, MD, PhD, documento, Director del Instituto de Medicina Pen en Heifa, Israel e Interpretación Senior en el Instituto de Tecnología Aisrial de Tecnología.

Los resultados de este estudio pueden ayudar a cambiarlo. Como los investigadores mencionaron en el documento, a pesar de que la situación se ha "vinculada a la indigestión en muchos sistemas fisiológicos ... que incluye reacciones inflamatorias e inmunes desequilibradas, disfunción vasomotora y cambios en el sistema nervioso", las razones precisas siguen siendo claras, lo que hace que sea difícil de tratar. Su investigación puede allanar el camino para "aclarar la fisiopatología de CRP para futuros estudios y buscar nuevas ayudas clínicas y tratamiento".

En detalles, los científicos explican que utilizaron el aprendizaje automático avanzado para analizar las muestras de microbiomas intestinales de dos compañeros de Israel y Canadá: se utilizó el uso de las muestras de Israel para el entrenamiento. En general, los científicos analizaron datos de más de 100 muestras de plasma de 53 pacientes con CRPS y 52 controles no relacionados junto con 120 muestras de microbiomas.

Los científicos informaron que su algoritmo identificaba las diferencias significativas entre las bacterias intestinales de pacientes con CRPS y individuos sin dolor. De hecho, predijo con éxito la PCR en pacientes canadienses con más del 90% de precisión, según el Emmanuel Gonzalaz, PhD, el escritor principal en papel y miembro del Centro McGill para la Investigación de Microbiom. "Es extraordinario porque factores como la geografía, el clima, la dieta y la variación natural entre las personas generalmente crean grandes diferencias de microbiomas. Sin embargo, nuestro enfoque de IA ha identificado una 'firma de microbiomas' común de CRP, lo que sugiere que el diagnóstico basado en microbiomas puede funcionar en la población en varios países.

Además, incluso tales pacientes cuyos síntomas se limpiaron después de la disección de órganos, seguían siendo los mismos patrones bacterianos intestinos asociados con la PCR. Esto sugiere que el microbioma intestino "puede hacer que algunas personas sean más propensas al desarrollo de la PCR, desencadenando la situación con una lesión u otro incidente", dijo Eyum Shir, profesor del Departamento de Anestesia en la facultad de McGill y la facultad de ciencias de la salud.