Inteligența artificială și microbiomul intestinal: o nouă cale de diagnostic pentru sindromul de durere regională complexă (SDRC)

Un studiu inovator publicat în revista Anesthesiology propune o metodă de diagnostic revoluționară pentru sindromul de durere regională complexă (SDRC), utilizând analiza microbiomului intestinal combinată cu inteligență artificială. Cercetătorii de la McGill University și colaboratori din Israel și Irlanda au identificat o „semnătură microbiană” asociată cu SDRC, capabilă să distingă această afecțiune cu o precizie remarcabilă, de peste 90%, între pacienți și persoane sănătoase.
SDRC este o tulburare de durere cronică severă, care apare de obicei într-un membru după o leziune sau o intervenție chirurgicală. Este caracterizată prin durere spontană sau evocată, disproporționată față de evenimentul declanșator, însoțită de tulburări vasomotorii, autonome și motorii. Afecțiunea este dificil de diagnosticat și tratat, iar pacienții pot suferi ani întregi înainte de a primi un tratament adecvat. Estimările actuale sugerează că SDRC afectează între 400.000 și 2,1 milioane de persoane la nivel global.

Deși se bănuiește implicarea unor mecanisme inflamatorii, imunitare și neurologice, fiziopatologia exactă a SDRC rămâne neclară, iar opțiunile terapeutice eficiente sunt limitate. În acest context, interesul pentru rolul microbiomului intestinal în durerea cronică a crescut în ultimii ani.

Despre studiu

Design și metodologie

Studiul a inclus 120 de probe de microbiom și peste 100 de probe de plasmă, provenind din două cohorte independente: una din Israel și alta din Canada. S-au utilizat:

• Secvențiere 16S rRNA pentru analiza compoziției bacteriene intestinale;
• Analize metabolomice direcționate pentru detectarea diferențelor în nivelurile de acizi grași cu lanț scurt (SCFA) în fecale și plasmă;
• Algoritmi de învățare automată pentru identificarea modelelor specifice de microbiom asociate cu SDRC și validarea acestora în cohorta externă.

Rezultate-cheie

• S-au identificat diferențe semnificative în abundența unor specii bacteriene între 53 de pacienți cu SDRC și 52 de persoane sănătoase;
• Speciile implicate includ bacterii care metabolizează acizi grași cu lanț scurt, cu rol cunoscut în inflamație și semnalizare neuronală;
• Analizele metabolomice au confirmat modificări semnificative în nivelurile de SCFA atât în scaun, cât și în plasmă la pacienții cu SDRC;
• Modelul de inteligență artificială antrenat pe datele din Israel a prezis SDRC în cohorta canadiană cu o acuratețe de peste 90%, în ciuda diferențelor geografice, climatice și dietetice.

Rezultate și implicații

1. O semnătură microbiană stabilă pentru SDRC

Studiul a evidențiat că semnătura microbiomului intestinal rămâne prezentă chiar și după remiterea completă a simptomelor, inclusiv în cazuri de amputație a membrului afectat. Acest aspect sugerează că microbiomul ar putea reprezenta un factor predispozant, iar evenimentul declanșator (leziune, intervenție chirurgicală) ar activa boala la indivizii susceptibili.

2. Un nou instrument de diagnostic

Faptul că algoritmii de machine learning pot identifica SDRC doar pe baza profilului microbian oferă un potențial enorm pentru dezvoltarea unor teste non-invazive de diagnostic precoce, în special în contextul în care SDRC este adesea diagnosticat tardiv și tratat ineficient.

3. Fundamente pentru terapii viitoare

Diferențele în compoziția bacteriană și metaboliți relevă mecanisme biologice noi implicate în SDRC, deschizând calea spre intervenții microbiom-modulatoare (probiotice, prebiotice, transplant fecal) sau terapii țintite pe căi metabolice alterate.

4. Validare internațională a modelelor

Succesul algoritmului AI în a recunoaște SDRC într-o cohortă externă sugerează că semnătura microbiană este robustă la variațiile geografice, întărind potențialul de aplicabilitate globală a acestei metode.

Concluzii

Prin integrarea analizei microbiomului intestinal cu algoritmi de inteligență artificială, cercetătorii de la McGill University și colaboratorii lor internaționali au reușit să identifice o semnătură biologică stabilă a sindromului SDRC, cu potențial diagnostic și terapeutic major. Această descoperire plasează microbiomul în centrul atenției în înțelegerea durerii cronice și oferă noi direcții de cercetare și tratament pentru o afecțiune adesea neglijată și debilitantă.