España prueba el “machine learning” para clasificar la enfermedad mixomatosa de la válvula mitral en perros

La enfermedad mixomatosa de la válvula mitral (MMVD) es la enfermedad cardíaca más común en perros. Representa hasta el 75 % de todas las enfermedades cardiovasculares en perros, con una prevalencia excepcionalmente alta en razas de perros mayores y pequeños, como el Cavalier King Charles Spaniels. MMVD reduce significativamente la esperanza de vida y la calidad de vida en los perros afectados. El diagnóstico temprano y la estadificación de esta afección son esenciales para determinar el momento adecuado para iniciar la terapia, logrando un mejor pronóstico en la mayoría de los perros.

El Colegio Americano de Medicina Interna Veterinaria (ACVIM) desarrolló un sistema de clasificación (etapas A, B, C y D) para MMVD, enfatizando la importancia de identificar la gravedad de la enfermedad y la respuesta al tratamiento. El diagnóstico preciso y oportuno generalmente se basa en una combinación de pruebas auxiliares, que incluyen radiografía torácica, electrocardiografía y análisis de sangre.

La ecocardiografía es la prueba clínica más importante para confirmar un diagnóstico definitivo. Sin embargo, no es posible clasificar a los pacientes basándose únicamente en el historial médico y los signos clínicos, lo que lleva a un diagnóstico erróneo, especialmente cuando otras enfermedades no cardíacas presentan signos similares.

Aunque es muy eficaz en el diagnóstico de MMVD y su progresión, la ecocardiografía sólo está a veces disponible debido a la necesidad de equipos especializados y experiencia. Por lo tanto, existe la necesidad de herramientas fáciles de usar para ayudar a los veterinarios generalistas a clasificar la MMVD, especialmente en los casos en los que no se dispone de pruebas de diagnóstico avanzadas y es crucial actuar con rapidez.

TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING

En este sentido, las técnicas de aprendizaje automático, o machine learning, han ganado reconocimiento por su capacidad para analizar conjuntos de datos extensos, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad en comparación con los métodos bioestadísticos tradicionales, lo que los hace aplicables a muchas tareas, como la estratificación de riesgos, el diagnóstico, la clasificación y las predicciones de supervivencia.

La cardiología humana ha utilizado con éxito estas técnicas para ayudar al diagnóstico y la estratificación del riesgo. Sin embargo, su aplicación en cardiología veterinaria, especialmente para la consulta de pacientes, aún se encuentra en sus primeras etapas.

Por lo tanto, los investigadores españoles Javier Engel Manchado, José Alberto Montoya, Luis Doménech, Oscar Monge, Yamir Reina, Jorge Isidoro, Alicia Caro, Laín García y José Ignacio Redondo han publicado un trabajo para evaluar el potencial de una historia médica estructurada complementada con una encuesta de calidad de vida y un examen físico analizados mediante aprendizaje automático para ayudar a clasificar la MMVD en varias etapas en perros. Además, el propósito fue explorar cómo los dueños perciben la enfermedad en perros con MMVD, incluso cuando desconocen la causa específica detrás de los signos clínicos de sus mascotas.

Se realizó un estudio clínico observacional en veintitrés hospitales veterinarios de España, Brasil, Argentina, Chile y Costa Rica. Todos los veterinarios participantes tenían al menos cinco años de experiencia en cardiología veterinaria, respaldada además por una formación de posgrado en este campo especializado.

Los criterios de inclusión para los grupos de control y MMVD requerían que el propietario completara una encuesta de calidad de vida y que cada perro fuera evaluado mediante historial, examen físico y ecocardiografía.

PERROS CON EDAD MEDIA DE 12 AÑOS

Se valuó a 1011 perros, 482 hembras y 529 machos, con una edad media de 12 años y un peso corporal medio de 7 kilos, para detectar MMVD utilizando la encuesta de calidad de vida, historia clínica, examen físico y ecocardiografía básica.  Las razas más representadas incluyeron mestizos (n = 371), Yorkshire terriers (n = 128), chihuahuas (n = 105).

El modelo clasificó correctamente a los perros de control y a los pacientes en estadio C, logrando una precisión del 96,9 % y 77,2 %, respectivamente. Sin embargo, “necesitaba apoyo para identificar con precisión los grupos B, con solo el 49,8 % de los pacientes B1 y el 62,2 % de los B2 clasificados correctamente”.

Para mejorar la utilidad clínica, un modelo simplificado que agrupa B1 y B2 y C y D en las categorías B y CD mejoró las tasas de precisión al 90,8 % para el estadio B, al 73,4 % para los estadios CD y al 93,8 % para el grupo de control.

De los datos obtenidos, los autores han expresado que “las técnicas de aprendizaje automático, basadas en una encuesta de calidad de vida, historia clínica y examen físico, pueden ser herramientas adicionales útiles cuando se aborda perros con MMVD en el escenario de primera opinión”.

En la mayoría de los casos, el modelo propuesto “podría clasificar perros sanos y pacientes en estadios B y C, según la clasificación ACVIM para MMVD”. Sin embargo, todavía enfrenta dificultades para diferenciar entre las etapas B1 y B2 y determinar las etapas avanzadas de la enfermedad, C y D. No obstante, “para validar los algoritmos sería necesario realizar estudios clínicos prospectivos en pacientes en diferentes etapas de MMVD”.

Además, “la encuesta mostró que los dueños eran conscientes del deterioro de sus perros a medida que avanzaba la MMVD”. A medida que avanza el MMVD, “las puntuaciones obtenidas en la encuesta suelen aumentar y las respuestas de los propietarios a las preguntas durante el proceso de anamnesis también aumentan a medida que surgen o empeoran los signos clínicos en los pacientes”, han remarcado. Por lo que “la percepción del dueño sobre la calidad de vida de su perro se alinea con su evaluación dentro de la clasificación ACVIM”.