Revista Farmabiotec Número 13

#13 farmaBIOTEC 45 en inglés) que se produce en algunas regiones del sub- continente Indio y en África Oriental tiempo después de que los pacientes se hayan curado de una leishmaniasis visceral 1 . Aparecen lesiones en la piel en forma de nódulos que no solo son muy estigmatizantes para los pacientes, sino que estos además pueden servir de reservorios de la enfermedad , pudiendo transmitir los parásitos y generar nuevos focos de infección. El menor número de casos de PKDL comparado con otras manifestaciones de la leis- hmanaisis, sumado a que el PKDL no supone un riesgo a la vida del paciente hace que el estudio y control del PKDL esté aún más desatendido . Es necesario, por tanto, identificar biomarcadores que informen sobre el estado de estos pacientes e identifiquen una mala evolución de su enfermedad, y así iniciar cuanto antes un tratamiento adecuado. Sin embargo, apenas existen estudios clínicos al respecto, y los datos obtenidos de ellos no han permi- tido realizar grandes avances. Además, y de manera gene- ral, resulta cada vez es más difícil poner en marcha ensa- yos clínicos en los que participe el número de pacientes necesario como para obtener conclusiones relevantes. En este contexto, las herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) pueden ser la clave que nos permita optimi- zar los ensayos clínicos, sacar más provecho de los datos que ya existen y ayudar a identificar biomarcadores de interés. ¿Puede la IA encontrar biomarcadores de PKDL en un análisis de sangre? Como prueba de concepto para evaluar la utilidad de la IA en el diagnóstico de PKDL, se han analizado los datos obtenidos de un análisis de sangre de pacientes con PKDL incluidos en un ensayo clínico en el que ha partici- pado el Centro Colaborador de la OMS para Leishmaniasis del Instituto de Salud Carlos III. Estos pacientes con PKDL pueden dividirse en dos grupos, uno con una situación controlada y sin cambios en los últimos meses (PKDL estable) y otro en el que la enfermedad había empeo- rado (PKDL progresivo) . En este contexto, el objetivo fue Inteligencia artificial Figura 1. Flujo de trabajo para el uso de IA en un ensayo clínico de leishmaniasis.