Marina Berenguer, responsable de la unidad de Hepatología y Trasplante Hepático en La Fe.
La IA con sello valenciano que busca al mejor receptor para cada hígado disponible
El proyecto LiveR se encuentra todavía en fase de desarrollo y validación clínica por el equipo de Hepatología y Trasplante Hepático del Hospital La Fe
Encontrar al receptor adecuado para un hígado disponible es una decisión mucho más compleja que ordenar una lista de espera por gravedad. El equipo de Hepatología y Trasplante Hepático del Hospital La Fe trabaja en la validación clínica de LiveR, una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por estudiantes de la Universitat Politècnica de València (UPV) y que busca precisamente predecir qué órgano puede ser el más adecuado para cada paciente y cuál de ellos puede obtener un mayor beneficio a largo plazo.
Marina Berenguer, responsable de la Unidad de Hepatología y Trasplante Hepático de La Fe y responsable del análisis clínico de la herramienta junto a Eva Montalva, que lleva la parte quirúrgica y es jefa clínica de la Unidad Hepatobiliopancreática del centro, explica en una entrevista a Redacción Médica que el proyecto todavía no se ha incorporado a la práctica asistencial. Los primeros resultados ya han sido analizados por el equipo médico y han permitido detectar aspectos que deben modificarse en el modelo.
La dificultad reside en que no basta con determinar qué paciente tiene mayor riesgo de fallecer mientras espera un trasplante. Actualmente, los profesionales ordenan a los pacientes fundamentalmente en función de su gravedad y, cuando aparece un órgano, se comprueba además que se cumplan requisitos como el grupo sanguíneo o la compatibilidad del tamaño. A partir de ahí, se prioriza al paciente con mayor probabilidad de fallecer en un periodo corto.
"La IA nos ayuda también a procurar el mayor beneficio al paciente trasplantado"
Pero el objetivo de LiveR es otro. Entre los pacientes con una gravedad similar, ¿para quién será más beneficioso ese hígado concreto? “Lo que se está intentando introducir desde hace unos años en todo el mundo es no tener solo en consideración la urgencia vital, sino también la probabilidad de tener el mejor pronóstico después del trasplante”, explica Berenguer. La herramienta busca así que el órgano se destine al paciente que, además de necesitarlo con mayor urgencia, pueda obtener de él un mayor beneficio en términos de supervivencia.
Es precisamente esta combinación la que hace especialmente compleja la predicción. “Hay tantísimas variables en juego” que, según la especialista, hasta ahora había sido muy difícil construir un modelo capaz de determinar qué paciente tendrá el mejor pronóstico con un hígado determinado. La IA permite analizar simultáneamente esas variables y generar una predicción para los candidatos con mayor riesgo.
Una herramienta que aún debe adaptarse al paciente actual
LiveR se ha desarrollado utilizando la base de datos de pacientes trasplantados en La Fe durante las últimas dos décadas, con información de donantes, receptores y evolución posterior al trasplante. Sin embargo, Berenguer advierte de que la dificultad de trabajar con datos históricos es que el perfil de los pacientes ha cambiado.
Un ejemplo es la hepatitis C, que durante años fue una de las principales indicaciones de trasplante hepático y cuya presencia cayó drásticamente tras la llegada de los tratamientos antivirales. Actualmente han cobrado mayor peso otros perfiles, como los pacientes con hígado graso, según explica la especialista. Por ello, el equipo está ajustando las variables del modelo antes de pasar a una validación prospectiva.
El siguiente paso será precisamente validar el sistema con pacientes actuales. Berenguer estima que esta fase podría prolongarse entre seis meses y un año, pero subraya que, por tratarse de una herramienta destinada a apoyar la distribución de órganos, la validación no puede quedarse en La Fe. “Esto requiere que se valide, y que se valide no solo en nuestro centro, sino a nivel nacional, seguramente a través de la ONT”.
Una decisión en segundos
La aspiración del equipo es que LiveR pueda convertirse en una herramienta sencilla de utilizar en las unidades de trasplante españolas. En el momento en que aparece una oferta de órgano, los datos del donante se introducirían en el sistema y este cruzaría esa información con los pacientes en lista de espera para ofrecer probabilidades de éxito y ayudar a identificar la combinación con mayor beneficio.
Para Berenguer, la rapidez será fundamental: “Tiene que ser rapidísimo poder meter los datos", ya que la decisión se produce en un contexto en el que no hay margen para procesos complejos. La especialista señala que el prototipo probado es sencillo y que el objetivo sería obtener las predicciones en unos 30 segundos.
En cualquier caso, la IA no sustituiría la decisión clínica. El modelo ofrecería probabilidades de éxito y el cirujano decidiría finalmente teniendo en cuenta tanto el riesgo de fallecimiento en lista de espera como el posible beneficio tras el trasplante. Para que LiveR pueda dar el salto a la asistencia, Berenguer sitúa dos condiciones principales: demostrar su utilidad mediante una validación nacional y conseguir que pueda incorporarse fácilmente a las distintas unidades de trasplante. “Sobre todo” hace falta esa validación en España, resume la especialista, junto con una herramienta “fácilmente incorporable en las unidades”.
