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MútuaTerrassa estudia la aplicación de la Inteligencia Artificial en la predicción del riesgo de conductas suicidas y autolesiones en el autismo

Se trata de un proyecto europeo de gran alcance que busca mejorar la salud de los ciudadanos y que la entidad contribuirá con pacientes con Trastornos del Espectro Autista (TEA)

La Dra. Amaia Hervas, jefe del servicio de Salud Mental Infanto Juvenil del Hospital Universitario MútuaTerrassa (HUMT) y la Dra. María Jesús Arranz, jefe de la Unidad del Laboratorio de Investigación, participa activamente en un proyecto europeo de gran envergadura centrado en la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el tratamiento de diversos trastornos.

Bajo el título "Better real-world health-data distributed analytics Research Platform", la iniciativa pretende mejorar la investigación sanitaria y el tratamiento médico compartiendo datos y experiencias con siete hospitales y diversas organizaciones académicas y empresariales de la Unión Europea. Avanzar en la comprensión y predicción de los riesgos de autolesión y conductas suicidas en pacientes con Trastornos del Espectro Autista (TEA) es el objetivo con el que trabaja la Fundación Docencia e Investigación MútuaTerrassa en el marco de este proyecto.

“Sabemos que existen factores genéticos, ambientales y clínicos que contribuyen a un mayor riesgo de suicidio en los pacientes autistas y nuestro interés en el Proyecto Better es poder utilizar la IA para predecir dichos riesgos en estos pacientes. La investigación nos ayudará tanto a identificar a las personas en riesgo como a prevenir determinadas conductas mediante intervenciones clínicas”, asegura Dra. Arranque.

El equipo de la Fundación Docencia e Investigación MútuaTerrassa lidera la investigación clínica, medioambiental y genómica de factores que influyen en el riesgo de suicidio de personas con TEA y en el estudio también colaboran equipos investigadores de la Universidad de Colonia y de la Universidad de Milán.

La iniciativa se ha concebido con la idea de conseguir -mediante la implementación de la IA- el diseño de algoritmos de predicción así como una mejor integración y uso de datos de investigación relacionados con la salud para mejorar los resultados clínicos. Está previsto que los algoritmos que integrarán la información ofrezcan resultados en 2027 ya partir de entonces los investigadores confían en mejorar la detección temprana y la personalización del tratamiento.

En términos clínicos, la Dra. Hervás explica que “el estudio incluirá a un amplio número de pacientes de edad infantil y adulta que posibilitará un mayor conocimiento del riesgo suicida en el género femenino con autismo, el cual está más afectado que el masculino y -hasta el momento- excluido de muchos estudios. El trabajo también permitirá conocer si los factores de riesgo suicida en el autismo son los mismos que en las personas sin autismo y si los medios preventivos y de tratamiento realizados en poblaciones sin autismo son útiles en la población con autismo”.

El proyecto Better se enfoca hacia una sólida infraestructura descentralizada con el propósito de apoderar a investigadores y profesionales de la salud en explotar todo el potencial de datos de salud mediante herramientas de IA personalizadas para compararlas, integrarlas y analizarlas las de forma segura con el objetivo final de promover la mejora de la salud de los ciudadanos. Aparte de la predicción del riesgo de autolesiones y de ideación y consumación suicida en pacientes con TEA, la iniciativa Better también contempla dos grandes acciones más: la integración de datos genómicos y fenotípicos desde enfermedades raras pediátricas para descifrar vías de discapacidad lectual y la aceleración del diagnóstico de las distrofias de retina hereditarias.


El riesgo de comportamiento suicida y autolesión en personas con TEA, hasta 9 veces mayor que el de la población general

Los Trastornos del Espectro Autista son alteraciones del neurodesarrollo caracterizadas por dificultades sociales, comunicación y comportamiento. Los niños y adolescentes con TEA tienen un riesgo sustancialmente mayor de conductas autolesivas y suicidas en comparación con la población general. El riesgo de comportamiento suicida y autolesión en personas con TEA es hasta 9 veces mayor que el del resto. El sexo femenino, la edad, la rigidez cognitiva, la hiposensibilidad al dolor y la comorbilidad se han asociado específicamente con tendencias suicidas y autolesiones en el grupo poblacional. Sin embargo, las causas del mayor riesgo siguen siendo en gran medida desconocidas y existe poco conocimiento sobre el papel potencial de los factores clínicos, biológicos y ambientales.


En consecuencia, existe una gran necesidad de investigar los factores asociados al suicidio y la autolesión en personas con TEA. Curiosamente, desde la óptica clínica, el TEA y las tendencias suicidas comparten algunos aspectos comunes (capacidades sociales reducidas, comportamiento rígido,...) que pueden ayudar a encontrar los fundamentos genómicos y ambientales de estos procesos. Por tanto, en el marco del proyecto se investigarán factores fenotípicos, ambientales y genéticos asociados con tendencias suicidas y autolesiones en una gran cohorte de individuos con TEA para sustentar los procesos moleculares que conducen a estos comportamientos en pacientes con estos trastornos.