Un equipo internacional de investigadores, liderado por Debora Marks (Harvard Medical School) y los científicos Jonathan Frazer y Mafalda Dias (Centro de Regulación Genómica, CRG, de Barcelona), ha desarrollado una inteligencia artificial (IA) llamada popEVE que puede diagnosticar enfermedades raras incluso cuando las mutaciones son únicas en el mundo. El estudio ha sido publicado en la revista Nature Genetics.

La clave de popEVE reside en su enfoque evolutivo: para entrenar el modelo, los investigadores utilizaron datos de cientos de miles de especies distintas, así como variación genética humana tomada de repositorios como el UK Biobank y gnomAD.

Gracias a este amplio registro, la IA aprende qué partes de las aproximadamente 20.000 proteínas humanas son esenciales para la vida -y cuáles pueden tolerar cambios-, lo que le permite detectar mutaciones potencialmente dañinas incluso si nunca se han visto antes en humanos.

Así, popEVE clasifica las variantes genéticas en una escala de gravedad continua, lo que permite comparar el impacto de mutaciones en distintas proteínas de forma directa, algo que muchos modelos anteriores no podían hacer.

Resultados prometedores

Para verificar su eficacia, los científicos aplicaron popEVE a datos genéticos de más de 31.000 familias con hijos afectados por trastornos del desarrollo. Los resultados fueron muy alentadores: en el 98% de los casos donde ya se había identificado una mutación causal, popEVE la clasificó correctamente como la variante más perjudicial del genoma del niño.

Además, el sistema identificó 123 genes nunca antes vinculados a estos trastornos. De esos, 104 variantes se observaron en solo uno o dos pacientes, lo que sugiere que popEVE es especialmente útil para detectar mutaciones extremadamente raras o incluso únicas.

Otra ventaja importante de la herramienta es su menor sesgo poblacional: a diferencia de otras IA que penalizan a personas de linajes poco representados (por ejemplo, con ascendencia no europea), popEVE trata todas las variantes humanas por igual, reduciendo falsos positivos por falta de datos previos.

A pesar de su potencial, los autores del estudio advierten que popEVE solo interpreta mutaciones que alteran proteínas: no cubre otros tipos de variación genética. Además, no reemplaza el juicio clínico: los médicos siguen dependiendo de la historia clínica, los síntomas y otras pruebas para llegar a un diagnóstico final.

Otro punto interesante es que popEVE puede distinguir si una mutación probablemente causa enfermedades graves durante la infancia o si es más compatible con afecciones que se manifiestan en la edad adulta.

Avance para el diagnóstico de enfermedades raras

Uno de los mayores desafíos en el diagnóstico de enfermedades raras es que muchas mutaciones nunca antes han sido vistas en otros pacientes, lo que dificulta enormemente la interpretación clínica. Esta IA aborda este obstáculo al basarse en datos evolutivos más que en cohortes humanas, haciendo posible que se detecten incluso cambios “de uno en un millón”.

Además, el hecho de que funcione solo con la información genética del paciente (sin necesidad de muestras familiares) puede ser una gran ventaja en entornos clínicos donde no se dispone del ADN de los padres, o en sistemas sanitarios con recursos limitados.

Los investigadores ya están trabajando para poner popEVE a disposición de hospitales y laboratorios. Según el comunicado de Harvard, la herramienta se puede acceder a través de un portal en línea y están colaborando con centros como el Children’s Hospital de Boston, el Hospital de Filadelfia y el Wellcome Sanger Institute.

Descubrir nuevos genas

Más allá del diagnóstico, popEVE tiene potencial para la descubrimiento de nuevos genes implicados en enfermedades raras y podría orientar el desarrollo de tratamientos específicos, ya que su precisión para priorizar variantes podría ayudar a identificar dianas terapéuticas.

Aunque todavía necesita validación adicional para un uso clínico generalizado, los autores apuntan a un futuro en el que modelos de IA como popEVE formen parte de la rutina diagnóstica, reduciendo la “odisea genética” que muchas familias con enfermedades raras viven durante años sin respuesta.

Según la Federación Española de Enfermedades Raras (Feder) en nuestro país, tres millones de familias conviven con enfermedades raras. Más de la mitad ha sufrido un retraso diagnóstico que conlleva un agravamiento de su enfermedad, afectando directamente a su calidad de vida. La media de tiempo para acceder al diagnóstico en nuestro país es superior a 4 años, llegando en un 20% a tener que esperar más de una década.