Serum uric acid-to-creatinine ratio and preeclampsia: a retrospective cross-sectional analysis with machine learning discrimination using the MIMIC-IV database
Este estudio transversal retrospectivo que utilizó la base de datos MIMIC-IV encontró que una mayor relación suero de ácido úrico a creatinina al ingreso está significativamente asociada con la preeclampsia y sirve como una característica clave en modelos de aprendizaje automático con capacidad discriminativa moderada, aunque se requiere validación prospectiva antes de su aplicación clínica.
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La preeclampsia es una afección grave que puede surgir durante el embarazo, convirtiendo un embarazo de rutina en una emergencia médica. Implica presión arterial alta y signos de daño en otros sistemas orgánicos, la mayoría de las veces los riñones, y sigue siendo una de las principales causas de enfermedad y muerte tanto para las madres como para sus bebés en todo el mundo. Durante décadas, los médicos han sabido que cuando esta afección se desarrolla, los niveles de ácido úrico en la sangre de una mujer tienden a aumentar. El ácido úrico es un producto de desecho creado cuando el cuerpo descompone ciertas sustancias químicas que se encuentran en los alimentos y las células. Sin embargo, observar únicamente el ácido úrico puede ser engañoso porque los riñones desempeñan un papel importante en su filtración de la sangre. Si los riñones tienen dificultades, el ácido úrico se acumula, pero si los riñones funcionan bien, el nivel puede permanecer normal incluso si el cuerpo está produciendo demasiado. Para obtener una imagen más clara, los investigadores suelen observar la relación entre el ácido úrico y la creatinina, otro producto de desecho que sirve como un marcador fiable de qué tan bien están filtrando los riñones. Al comparar estos dos números, los médicos pueden comprender mejor la carga real de ácido úrico en el cuerpo, independientemente de la velocidad a la que trabajen los riñones.
Un equipo de investigadores se propuso ver si esta relación específica, medida cuando una mujer embarazada llega por primera vez al hospital, podría ayudar a identificar a aquellas en riesgo de preeclampsia. También querían probar si los programas informáticos modernos, conocidos como aprendizaje automático (machine learning), podrían utilizar esta relación junto con otros resultados de análisis de sangre rutinarios para detectar la afección con mayor precisión de lo que un médico humano podría hacerlo por sí solo. Para lograr esto, recurrieron a una enorme colección anónima de registros médicos de un importante hospital de los Estados Unidos. Se centraron en casi cinco mil mujeres embarazadas que tenían al menos veinte semanas de gestación. Tras filtrar los registros que estaban incompletos, les quedó un grupo de poco más de quinientas mujeres para estudiar. Dentro de este grupo, unas setenta y ocho mujeres habían sido diagnosticadas con preeclampsia, mientras que el resto no.
Los investigadores comenzaron comparando los análisis de sangre de las mujeres con preeclampsia frente a aquellas sin la afección. Encontraron un patrón claro: las mujeres que desarrollaron preeclampsia tenían relaciones de ácido úrico a creatinina más altas al momento del ingreso que las mujeres sanas. La relación parecía ser directa y lineal, lo que significa que a medida que la relación aumentaba, el riesgo de la afección también aumentaba de forma constante. Cuando observaron a las mujeres con las relaciones más altas, tenían casi tres veces más probabilidades de tener preeclampsia en comparación con aquellas con las relaciones más bajas. Esta conexión se mantuvo incluso después de que los investigadores tuvieran en cuenta factores como la edad de la mujer y el idioma hablado.
Para ver si este hallazgo podía convertirse en una herramienta práctica, el equipo entrenó seis algoritmos diferentes para que aprendieran de los datos. Estos programas fueron alimentados con los resultados de los análisis de sangre al ingreso, incluyendo la relación de ácido úrico, junto con otras mediciones estándar como los niveles de enzimas hepáticas y los recuentos de células sanguíneas. El objetivo era ver si las computadoras podían distinguir entre las mujeres con preeclampsia y las que no la tenían. Los resultados mostraron que las computadoras podían, de hecho, hacer esta distinción con una precisión moderada. Uno de los algoritmos funcionó mejor, identificando correctamente la afección en una parte significativa de los casos. Cuando los investigadores le preguntaron a la computadora qué factores eran más importantes, la relación de ácido úrico figuró constantemente como una de las pistas principales, siendo la segunda después de una medida de la concentración de glóbulos rojos.
A pesar de estos resultados prometedores, los investigadores fueron cuidadosos de no exagerar lo que su estudio podía hacer. Debido a que analizaron una instantánea de datos tomada de una sola vez, en lugar de seguir a las mujeres a lo largo del tiempo, no pudieron demostrar que la relación alta causara la enfermedad o que pudiera predecir la enfermedad antes de que comenzara. El estudio también se vio limitado por el hecho de que faltaban muchos registros, lo que significó que el grupo final de mujeres fue más pequeño que el grupo original, y el número de casos reales de preeclampsia fue relativamente bajo. Los autores concluyeron que, si bien la relación de ácido úrico es una información útil y puede ayudar a los modelos computacionales a realizar mejores conjeturas, aún no es una bola de cristal independiente. Antes de que este método pueda utilizarse para guiar decisiones de tratamiento en hospitales reales, debe probarse en estudios más grandes y prospectivos para confirmar que funciona de manera fiable para todas las mujeres embarazadas. Por ahora, constituye un indicador valioso y de bajo costo que, al combinarse con otros datos, ayuda a pintar una imagen más clara del riesgo para aquellas que ya se encuentran en el hospital.
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