Una beca de SEPAR ajudarà a avançar en un model d’IA que anticipi les exacerbacions de l’asma

Anticipar quins pacients amb asma tenen un risc més elevat de patir una exacerbació i comprendre millor els mecanismes que intervenen en cada episodi continua sent un dels principals reptes en el maneig de la malaltia. Per avançar en aquesta direcció, la Dra. Astrid Crespo, investigadora del grup de Malalties Respiratòries Cròniques de l’Institut de Recerca Sant Pau (IR Sant Pau) i metgessa del Servei de Pneumologia i Al·lèrgia de l’Hospital de Sant Pau, lidera un projecte que busca desenvolupar un model predictiu que integri intel·ligència artificial, biomarcadors metabòlics, microbiologia i imatge mèdica.

El projecte ha rebut ara una de les Beques d’Intensificació 2026 de la Societat Espanyola de Pneumologia i Cirurgia Toràcica (SEPAR), en la categoria sènior. L’ajut permetrà reforçar la dedicació investigadora de la Dra. Crespo i avançar cap a una aproximació més personalitzada a la prevenció i el tractament de les crisis asmàtiques.

Titulat «Desenvolupament d’un model predictiu basat en IA per identificar biomarcadors metabòlics en les exacerbacions de l’asma: un enfocament multidimensional», el projecte combinarà diferents fonts d’informació per intentar identificar patrons associats al risc, la freqüència i la gravetat d’aquests episodis.

«Aquesta beca ens permetrà reforçar la dedicació a un projecte que neix d’una necessitat molt concreta de la pràctica clínica: identificar amb antelació quins pacients presenten un risc més elevat de patir una exacerbació i comprendre millor els mecanismes que intervenen en cada episodi», explica la Dra. Astrid Crespo.

Un problema clínic difícil d’anticipar

Les exacerbacions són episodis d’empitjorament agut de l’asma que poden requerir canvis en el tractament, atenció urgent o ingrés hospitalari. A més d’afectar la qualitat de vida de les persones amb asma, generen una càrrega assistencial important i poden dificultar el control de la malaltia.

Tanmateix, no totes les exacerbacions tenen el mateix origen ni estan impulsades pels mateixos mecanismes inflamatoris. Aquesta heterogeneïtat dificulta determinar quins pacients presentaran una nova crisi, quan es pot produir i quina en serà la gravetat.

Els biomarcadors utilitzats actualment, analitzats de manera individual, ofereixen una capacitat limitada per fer aquestes prediccions. Per aquest motiu, el projecte proposa estudiar conjuntament diferents dimensions de la malaltia i obtenir una caracterització més completa de cada pacient durant una exacerbació.

L’estudi analitzarà també les diferències entre les exacerbacions amb un perfil inflamatori eosinofílic i les de tipus no eosinofílic. En les primeres hi ha una presència elevada d’eosinòfils, un tipus de glòbul blanc implicat en determinades respostes inflamatòries i al·lèrgiques. En les segones intervenen altres mecanismes, que poden estar relacionats, per exemple, amb infeccions, irritants o altres vies inflamatòries.

Distingir entre tots dos perfils és rellevant perquè poden respondre de manera diferent als tractaments i requerir estratègies terapèutiques diferents. El projecte estudiarà si determinats biomarcadors metabòlics permeten diferenciar-los durant una exacerbació i aporten informació sobre l’evolució de la malaltia.

Una visió multidimensional de les crisis asmàtiques

El projecte combinarà els perfils metabòlics presents a la sang, la microbiologia de l’esput i la informació obtinguda mitjançant tomografia computada toràcica. L’objectiu és estudiar les relacions entre aquestes fonts de dades i detectar senyals que permetin caracteritzar millor cada exacerbació.

L’anàlisi metabòlica permetrà identificar petites molècules presents a la sang el comportament de les quals pot variar en funció del tipus d’inflamació, la gravetat de la malaltia o el risc de patir nous episodis. Paral·lelament, l’anàlisi microbiològica de l’esput ajudarà a determinar la possible presència de microorganismes a les vies respiratòries i la seva relació amb les crisis asmàtiques.

A aquestes dades s’hi afegirà la informació obtinguda de les imatges mitjançant radiòmica, una metodologia que permet convertir les proves radiològiques en un gran conjunt de dades quantitatives sobre les característiques dels teixits i les alteracions pulmonars. Aquestes variables poden revelar patrons que no sempre resulten evidents mitjançant la interpretació visual convencional.

L’equip estudiarà, a més, la relació entre aquests biomarcadors i diferents alteracions associades, com les bronquièctasis, la hipersecreció bronquial o la infecció bronquial crònica. D’aquesta manera, la recerca busca aprofundir en els mecanismes que intervenen en els diferents tipus d’exacerbació i comprendre per què la seva evolució pot variar entre pacients.

«La principal novetat és que no analitzarem cada dada de manera aïllada. Volem integrar la informació metabòlica, microbiològica i radiològica per comprendre millor quins mecanismes hi ha darrere de cada exacerbació i obtenir una visió més completa de cada pacient», assenyala la investigadora.

Intel·ligència artificial per integrar dades complexes

La gran quantitat i diversitat d’informació generada s’integrarà mitjançant algoritmes d’aprenentatge automàtic, capaços d’analitzar simultàniament múltiples variables i explorar relacions complexes entre elles. A partir d’aquesta anàlisi, els investigadors treballaran en el desenvolupament i la validació d’un model predictiu destinat a identificar patrons associats a les exacerbacions. La intel·ligència artificial pot facilitar la detecció de combinacions de variables que passarien inadvertides mitjançant aproximacions convencionals o en estudiar cada biomarcador per separat.

«La intel·ligència artificial ens ofereix la possibilitat de relacionar dades molt diferents i identificar patrons que difícilment podríem detectar mitjançant els mètodes habituals. No es tracta de substituir la valoració clínica, sinó de complementar-la amb informació que ens pugui ajudar a prendre decisions més precises», afirma la Dra. Crespo.

L’estudi es planteja com una recerca prospectiva i longitudinal en persones amb asma i inclou la recollida de dades clíniques, mostres biològiques i imatges radiològiques. La beca d’intensificació facilitarà la coordinació d’aquestes activitats i permetrà avançar en el reclutament de pacients, el processament de les mostres i la integració dels resultats.

Cap a un seguiment més personalitzat

La identificació precoç dels pacients amb més risc podria contribuir a adaptar la intensitat del seguiment, reforçar les mesures preventives i revisar el tractament abans que es produeixi una nova crisi. El model també podria ajudar a orientar les decisions clíniques d’acord amb les característiques inflamatòries, metabòliques, microbiològiques i radiològiques de cada persona.

El projecte s’inscriu així en l’avenç cap a una medicina respiratòria més predictiva i personalitzada, en què el tractament i el seguiment no depenguin únicament de paràmetres generals, sinó d’una comprensió més detallada dels mecanismes que intervenen en la malaltia de cada pacient.

«L’objectiu final no és únicament predir una exacerbació, sinó generar coneixement i eines que siguin útils en la pràctica clínica. Poder-nos anticipar ens ajudaria a intervenir abans, personalitzar millor el seguiment i el tractament i reduir l’impacte que aquestes crisis tenen en la vida de les persones amb asma», conclou la Dra. Crespo.