Aplicabilidad de la inteligencia Artificial en la EM
 

Con la Dra. Carmen Tur
Neuróloga en el Hospital Universitario Vall d'Hebron
 

• Los objetivos de la IA en EM incluyen aprender patrones de los datos y hacer predicciones

• El potencial de la IA en el diagnóstico de la EM es particularmente interesante en las etapas tempranas de la enfermedad cuando los criterios diagnósticos tradicionales presentan importantes limitaciones.

• Hay varios estudios que muestran alta precisión en la detección y predicción de nuevas lesiones, así como potencial para identificar lesiones activas sin usar gadolinio.

Inteligencia Artificial en la elección del tratamiento en EM
 

Con la Dra. Inés González Suárez
Neuróloga en la unidad de esclerosis múltiple del Hospital Álvaro Cunqueiro, Vigo
 

• La IA puede ayudar en la selección de tratamientos  identificando características que hacen que un fármaco sea superior a otro para pacientes individuales.

• El concepto de gemelo digital podrían reducir el número de sujetos necesarios para ensayos clínicos, recomendar nuevas moléculas para estudio y sugerir dosis o combinaciones de medicamentos, potencialmente evitando eventos adversos.

• Hay varias limitaciones éticas y legales para el uso de la IA. Actualmente encontramos las directrices de 2018 que promueven el uso ético y seguro de la IA y la Ley de IA de 2024, que categoriza los sistemas de IA según los niveles de riesgo e impone diferentes requisitos para su uso en consecuencia.

Futuros Biomarcadores para la EM
 

Cómo pueden los neurofilamentos cuantificar la actividad de la enfermedad en EM?
 

Con Luisa María Villar
Jefa de Servicio de Inmunología. Hospital Universitario Ramón y Cajal. Madrid
 

• Varios estudios presentan evidencia sobre el valor pronóstico de los neurofilamentos en la EM, en ellos se muestra que niveles altos de neurofilamentos se asocian con un mayor riesgo de progresión de la discapacidad.

• Los tratamientos de alta eficacia son más efectivos en normalizar los niveles de neurofilamentos y reducir el riesgo de progresión de la discapacidad en pacientes con niveles altos de neurofilamentos.

• Es importante el uso de biomarcadores para guiar las decisiones de tratamiento.

Cómo  podemos medir los neurofilamentos en la práctica clínica?
 

Con el Dr. Jens Kuhle
Head MS Center and Neuroimmunology Unit, University Hospital Basel
 

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• Los neurofilamentos se han convertido en un biomarcador clave en la investigación neurológica.

• El seguimiento sistemático y estandarizado de los pacientes es crucial para investigar la progresión de la enfermedad y desarrollar tratamientos más efectivos.
   

GFAP como biomarcador pronóstico de la progresión
 

Con el Dr. Jens Kuhle
Head MS Center and Neuroimmunology Unit, University Hospital Basel
 

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• GFAP es un biomarcador pronóstico de progresión prometedor, en vía de convertirse en el segundo biomarcador clave para la EM. 

• Los ensayos indican que GFAP tiene aparente mayor sensibilidad y especificad para la detección de PIRA
   

Experiencia en práctica clínica real con Ofatumumab: