José Gómez Rial
Jefe de Servicio de Inmunología en el Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), Servicio Gallego de Salud (SERGAS)
El estudio presentado por Zaslavsky et al. representa un avance muy importante en la integración de la inteligencia artificial en el diagnóstico inmunológico, al aplicar el aprendizaje automático sobre secuencias de receptores de células inmunitarias para clasificar múltiples enfermedades con una alta precisión.
La metodología empleada, denominada Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID), permite identificar firmas inmunológicas específicas de enfermedades infecciosas, autoinmunes y respuestas vacunales a partir del repertorio de receptores inmunitarios. Este enfoque supone un cambio de paradigma en el diagnóstico, ya que tradicionalmente la evaluación inmunológica se ha basado en la detección de anticuerpos y biomarcadores indirectos, mientras que esta tecnología aprovecha la inmensa diversidad del repertorio inmunológico para extraer gran cantidad de datos que proporcionan información altamente específica. La validación de esta metodología, que se ha hecho en un conjunto diverso de enfermedades, subraya su potencial como una herramienta versátil y de gran valor clínico.
La aplicación de IA en inmunología clínica abre nuevas posibilidades para mejorar nuestra precisión diagnóstica, reducir el tiempo de diagnóstico y personalizar los tratamientos en función de la huella inmunológica del paciente. En este contexto, el uso de estos modelos para analizar secuencias de receptores inmunes supone una estrategia innovadora que podría aplicarse a una variedad aún mayor de patologías, incluyendo enfermedades raras u otras enfermedades de base inmunitaria. Sin embargo, su implementación en la práctica clínica requerirá estudios adicionales para evaluar su reproducibilidad en distintos entornos, así como su integración con otros marcadores inmunológicos y datos clínicos. A medida que la IA continúe refinando nuestra capacidad para interpretar respuestas inmunes complejas, es fundamental que los inmunólogos lideremos su implementación para garantizar su aplicación segura y efectiva en la toma de decisiones clínicas.