Investigadores de la FAU buscan mejorar el diagnóstico y el tratamiento de la enfermedad «camaleón» de la mujer
La endometriosis es una enfermedad ginecológica poco conocida, aunque se estima que afecta a una de cada 10 a 15 mujeres en edad fértil en Alemania. Un equipo multidisciplinario de investigadores de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg (FAU) y el Hospital Universitario de Erlangen investiga opciones de diagnóstico y tratamiento para esta enfermedad ginecológica con una subvención de tres millones de euros del Ministerio de Salud, Atención y Prevención del Estado de Baviera.
La endometriosis es una enfermedad crónica hormonodependiente, también conocida como enfermedad camaleónica debido a su presentación fenotípica variable. Generalmente se manifiesta con dolor abdominal bajo intenso durante la menstruación. En la endometriosis, tejido similar al revestimiento uterino crece fuera del mismo en diversas partes del cuerpo, principalmente en la pelvis, y puede provocar trastornos funcionales en la defecación y la micción. La enfermedad también se asocia con infertilidad, trastornos de ansiedad y depresión. Debido a la amplia variedad de síntomas, el número de casos de endometriosis no reportados es alto.
Creación de un modelo de paciente en 3D
El objetivo del nuevo estudio es mejorar el diagnóstico no invasivo y apoyar el tratamiento eficaz de pacientes con endometriosis. La novedad de este enfoque de investigación reside en el uso de IA para transformar diversas técnicas de imagen, como la ecografía y la resonancia magnética, en un modelo holístico 3D del paciente, que se complementa con datos quirúrgicos y postoperatorios adicionales. Finalmente, el estudio evaluará si esto mejora la situación tanto de las pacientes como de los hospitales.
Cinco investigadores de la FAU y el Hospital Universitario de Erlangen, junto con dos socios de la Universidad de Würzburg y la Universidad Técnica de Múnich, han unido fuerzas en el proyecto EndoKI (Endometriosis e Inteligencia Artificial) para llevar a cabo una investigación interdisciplinaria sobre esta enfermedad, «por mujeres y para mujeres». El proyecto, de tres años de duración, está financiado en el marco de los Proyectos de Salud y Atención Digitales e Innovadoras (BayDiGuP) y el área de investigación de Salud de la Mujer e Inteligencia Artificial.
Hasta el momento, un promedio de ocho años hasta el diagnóstico.
Para la Prof. Dra. Franziska Mathis-Ullrich, Catedrática de Robótica Quirúrgica del Departamento de Inteligencia Artificial en Ingeniería Biomédica y portavoz del proyecto, es importante «concienciar a las mujeres, pero también a la sociedad, sobre esta enfermedad desconocida y a menudo poco reconocida que afecta a tantas personas». Los siete investigadores provienen de los campos de la IA, la tecnología médica, la informática, la ginecología y los estudios de género. «Queremos recopilar datos específicos de al menos 300 pacientes y descubrir cómo se puede realizar un diagnóstico más temprano y estandarizado mediante imágenes para prevenir el dolor crónico», afirma Mathis-Ullrich. Debido al cuadro clínico heterogéneo, los estudios han demostrado que la endometriosis tarda una media de ocho años en diagnosticarse. La enfermedad a menudo solo se detecta durante un procedimiento endoscópico. Se trata con analgésicos, terapia hormonal o cirugía.
«Los datos recopilados también deberían servir para reducir el número de operaciones», explica Mathis-Ullrich. Solo las operaciones relacionadas con la endometriosis cuestan casi 100 millones de euros al año. Existe un ahorro potencial de 20 millones de euros al año en este caso. «Sería ideal para las pacientes que los procedimientos endoscópicos se utilizaran no solo para el diagnóstico, sino también para la extirpación completa del tejido enfermo en un solo paso», explica Mathis-Ullrich. Actualmente, a veces se requieren múltiples procedimientos. EndoKI está diseñado para permitir un diagnóstico más rápido y preciso. «Una detección preoperatoria más precisa de las lesiones de endometriosis podría evitar reintervenciones. Esto beneficia especialmente a las pacientes, ya que cada procedimiento conlleva un cierto riesgo», afirma la científica.
Base de datos a crear
El objetivo a largo plazo es crear una base de datos seudonimizada que contenga, entre otros elementos, conjuntos de datos de resonancia magnética e información histopatológica para el entrenamiento de modelos de IA. Los datos también servirán de base para futuras investigaciones. Para comprender mejor el proceso de diagnóstico y tratamiento, se planea un subestudio etnográfico cualitativo en el que se entrevistará a ginecólogos, pacientes e investigadores, y se explorarán sus perspectivas y necesidades. Estos hallazgos se utilizarán para elaborar recomendaciones de acción en las directrices para el diagnóstico y tratamiento de la endometriosis, idealmente también para organizaciones de las Naciones Unidas como la OMS.
Con nuestro estudio, también queremos concienciar a los médicos sobre la enfermedad. El objetivo del proyecto no es, en absoluto, asegurar que los hallazgos se integren en la comunidad científica, sino crear conciencia pública sobre la salud femenina. Se prevé celebrar una conferencia sobre endometriosis en 2028 en la FAU y el Hospital Universitario, para médicos, investigadores y personas afectadas. «Rara vez he visto un proyecto con científicas de disciplinas tan diversas lanzado con tanta motivación. Nuestro compromiso con la investigación es firme», afirma Mathis-Ullrich.
Más información:
Prof. Dra. Franziska Mathis-Ullrich,
Cátedra de Planificación Quirúrgica y Cognición Robótica,
franziska.mathis-ullrich@fau.de
Prof. Dra. Jana Hutter,
Profesora de Imágenes Inteligentes y Perfilado de Datos
, jana.hutter@fau.de
PD Dra. Stefanie Burghaus,
Centro de Endometriosis, Hospital Universitario de Erlangen,
stefanie.burghaus@uk-erlangen.de
FAU News. Traducido al español
