El 'Big Data' está cambiando el panorama de la investigación científica

Un equipo internacional de investigadores, con participación del Hospital Clinic de Barcelona, ha analizado casi 400.000 casos de pacientes con enfermedades autoinmunes sistémicas con la ayuda del buscador Google y la base de datos Pubmed.

Los big data o datos masivos están cambiando el panorama de la investigación científica, también en medicina, donde en áreas como la epidemiología o la genética permiten analizar poblaciones totales o casi totales en estudios que pueden ser relativamente básicos (determinar las incidencias de una enfermedad en una población concreta), o muy complejas (analizar la eficacia de nuevos fármacos sobre un conjunto global de población o una investigación genética a gran escala).

Ahora, un estudio de geoepidemiología autoinmune realizado sobre 394.827 pacientes con enfermedades autoinmunes sistémicas (SAD) muestra los resultados de una investigación con datos masivos y los beneficios que se pueden obtener para la investigación médica de estas enfermedades autoinmunes que afectan al cuerpo entero, en lugar de auna parte.

Se ha usado Google para agrupar series de enfermedades autoinmunes sistémicas referenciadas en una base de datos biomédica

El trabajo, que se publica en Autoimmunity Reviews, ha estado liderado por el Laboratorio de Enfermedades Autoinmunes Josep Font CELLEX-IDIBAPS, el Grupo de Investigación en Atención Primaria IDIBAPS-CAPSBE y el Hospital Clínic, en colaboración con la Tel Aviv University, el King’s College University de Londres y Harvard Medical School de Boston.

Los investigadores han explorado el potencial del motor de búsqueda de Google para recoger y agrupar una gran serie de SAD referenciadas en la base de datos científica Pubmed. El resultado es un ‘mapa’ geoepidemiológico de alta definición de cada enfermedad a partir de una seria de variables epidemiológicas, geográficas, de tipos de bases de datos étnicas y clínicas.

El equipo realizó una búsqueda de texto en Google entre el 20 y el 31 de enero de 2015 utilizando el algoritmo de búsqueda de texto “'enfermedad autoinmune sistémica', '1.000…100.000 pacientes' y 'www.ncbi.nim.nig.gov'. A las referencias obtenidas con el buscador se añadieron manualmente listas de referencias a artículos relevantes que la búsqueda no recogió, y excluyeron las revisiones, los meta-análisis los estudios epidemiológicos en pacientes que no tenían enfermedades autoinmunes sistémicas y las cohortes duplicadas.

Las referencias resultantes se analizaron de forma independiente por parte de dos revisores, y de las finalmente seleccionadas se extrajeron los datos referentes al tipo de SAD, número de pacientes, país, fuentes de los datos, tipos de bases de datos, criterios de inclusión y exclusión, distribución por género, edad al inicio del estudio seleccionado, diagnóstico, y/o entrada en el estudio seleccionado y datos étnicos.

Las SAD más estudiadas

Del total de SAD buscadas en el estudio se recogieron datos relevantes de lupus eritematoso sistémico (LES), enfermedad de Kawasaki, arteritis de célula gigante, enfermedad de Behçet, esclerosis sistémica, síndrome de Sjögren primario, sarcoidosis, inmunodeficiencias primarias, amiloidosis, vasculitis de tamaño medio, polimialgia reumática, miopatías inflamatorias, granulomatosis con poliangitis, la enfermedad de Schonlein-Henoch y el síndrome antifosfolípido.

Los resultados recogen datos relevantes de lupus eritematoso sistémico, enfermedad de Kawasaki, arteritis de célula gigante y enfermedad de Behçet, entre otras

El estudio no obtuvo datos relevantes de diez de las SAD analizadas: policondritis recurrente, enfermedad de Still, síndrome hemofagocítico, enfermedad relacionada a IgC4, poliarteritis nudosa, arteritis de Takayasu, enfermedad de Buerger, granulomatosis eosinofílica con poliangiitis, poliangiitis microscópica y enfermedad de Cogan. En total, los investigadores recogieron datos de un total de 85 estudios y de los 394.827 pacientes analizaron finalmente los datos de 359.838.

Las SAD con un número más elevado de casos reportados fueron, en niños, el síndrome de Kawasaki; y en adultos, el lupus eritematoso sistémico (LES), la arteritis de célula gigante, la enfermedad de Behçet, la esclerosis sistémica y el síndrome de Sjögren.

El análisis muestra una predominio de la utilización de bases de datos médicas frente a las administrativas (74% vs. 26%), del sistema público de salud frente a fuentes de aseguradoras en salud (88% vs. 12%), de los diseños de los estudios basados en pacientes frente a diseños basados en la población (82% vs. 18%), y el uso del criterio de clasificación frente a aproximaciones clínicas y códigos diagnósticos (53% vs. 22% vs. 25%).

El sexo y la edad de las SAD

La predisposición del sexo femenino a desarrollar una enfermedad autoinmune es bien conocida, aunque todavía se desconoce la causa concreta de este predominio de género. No obstante, la desigualdad en la proporción de género varía significativamente según las enfermedades, y también se producen diferencias significativas entre las SAD desarrolladas en adultos y las que se manifiestan en niños.

El estudio con datos masivos muestra que, de 178.603 pacientes, el 73,1% (130.539 pacientes) eran mujeres, con una proporción global mujer/hombre de 3 a 1. En enfermedades, la proporción de género más desigual se encrontró en el síndrome de Sjögren primario, con casi 10 mujeres afectadas por cada hombre afectado, seguido del LES, la esclerosis sistémica (SSc) y el síndrome antifosfolípido (APS), ambas con una proporción de casi 5 mujeres por hombre afectado; y para la arteritis de célula gigante (GCA), la polimialgia reumática y las miopatías inflamatorias, con una proporción mujer – hombre de 2-3 a 1.

El estudio con 'big data' muestra que de 178.603 pacientes con SAD el 73,1% eran mujeres

La sarcoidosis y la enfermedad de Behçet mostraron una proporción muy equilibrada (1 a 1), mientras que en la vasculitis y la amiloidosis la proporción cambia de género, siendo más frecuentes en hombres que en mujeres. Las tres SAD infantiles –las inmunodeficiencias primarias, la enfermedad de Kawasaki y la enfermedad de Schonlein-Henoch- mostraron un predominio en hombres, con un 58% de los casos.

Por lo que respecta a la edad al inicio de las SAD, el estudio con datos masivos muestra una gran variabilidad: en algunas enfermedades la edad de inicio es de 0 s 1 años, mientras que en otras, como el síndrome antifosfolípido (APS) y la enfermedad de Behçet, la edad máxima de diagnóstico es de 94 a 96 años.

Los datos masivos confirman una característica bien conocida de las SAD: cada enfermedad afecta de forma predominante a un grupo de edad específico. La enfermedad de Kawasaki (2,57 años al inicio), las inmunodeficiencias primarias (3,3 años) y la enfermedad de Schonlein-Henoch (5,24 anys) afectan a la población infantil, mientras que el LES (33 años), la enfermedad de Behçet (36 años) y la sarcoidosis (38 años) afectan a adultos jóvenes. La esclerosis sistémica (51 años) y la vasculitis (52 años) afectan a personas de mediana edad, minetras que la amiloidosis (63 años), la polimialgia reumática (PMR) y la arteritis de célula gigante (GCA) (73 años) afectan a las personas mayores.

SAD por geografía y etnia

Los investigadores han hallado que los estudios de cada enfermedad presentan una concentración geográfica significativa: 6 de 7 estudios de pacientes con arteritis de célula gigante (GPC) o polimialgia reumática (PMR) se llevaron a cabo en el norte de Europa; lo mismo sucede en el caso de la amiloidosis, con 5 de 6 estudios realizados en los EUA; y con la enfermedad de Behçet (11 estudios de 12) y la enfermedad de Kawasaki (5 de 7 estudios) realizados en Asia. Igualmente, se mostró una concentración geográfica significativa en cuanto al origen de las bases de datos utilizadas en los estudios analizados, con un predominio de las bases de datos administrativas frente a las médicas.

Los estudios de cada enfermedad presentan una concentración geográfica significativa

Respecto al origen étnico de los pacientes de los estudios, solamente en 14 estudios analizados (16%) se detallaba la distribución étnica; 5 estudios se llevaron a cabo con muestras etnológicamente muy homogéneas, con un 90% de pacientes caucásicos o asiáticos. Los 9 estudios restantes se realizaron en cohortes multiétnicas de América, principalmente de EE UU pero también de Canadá y de Latinoamérica.

De estos 9 estudios, 6 se desarrollaron en un área geográfica bien definida, lo cual permitió al equipo investigador realizar una comparación de las principales características epidemiológicas por etnia con las reportadas para la población general de la misma área geográfica. Los resultados muestran que se da una mayor frecuencia de tres SAD (LES, miopatías antiinflamatorias y enfermedad de Kawasaki) en pacientes afroamericanos y una más alta frecuencia de la enfermedad de Kawasaki en pacientes asiáticos.

En dos de estos estudios, realizados con pacientes de California con LES, se halló que la enfermedad mostraba una frecuencia más alta en pacientes caucásicos y más baja en pacientes hispanos, reflejando posiblemente la influencia de los diferentes niveles de acceso a planes de asistencia médica de estos colectivos.

Los autores destacan que la investigación médica del siglo XXI ha iniciado un cambio radical gracias a la creciente convergencia de la medicina con los avances tecnológicos, especialmente en el ámbito digital. Los proyectos de máxima innovación en la actualidad promueven la interacción de la medicina con las grandes innovaciones de este inicio de siglo (Big Data, Internet of Things (IoT), 3D Printing, Analytics y Social Media).

Según los expertos, los líderes de la investigación médica de los próximos años necesitarán no sólo un altísimo nivel de experiencia médica en su ámbito sino también tener sólidos conocimientos en estas nuevas áreas del conocimiento tecnológico y capacidad de trabajar y de liderar equipos. Estos deberán integrar, además de médicos, biólogos, genetistas o estadísticos, a matemáticos, bioinformáticos, programadores, expertos en comunicación social y técnicos en robótica o impresión en 3D.

 

 

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