El análisis de más de 250 casos clínicos revela tres perfiles clínicos de toxicidad hepática por fármacos y permiten predecir recuperación o riesgo con ayuda de inteligencia artificial.
El equipo de Hepatología Experimental UV-IISLAFE, integrado en el CIBER de Enfermedades Hepáticas y Digestivas (CIBEREHD), ha publicado un estudio que caracteriza por primera vez los distintos subtipos clínicos del hígado graso inducido por medicamentos y desarrolla un modelo capaz de predecir su evolución en los pacientes.
El trabajo, titulado "Unravelling drug-induced hepatic steatosis: Clinical sub-phenotypes, outcome prediction, and identification of high-concern drugs and hazardous chemical attributes" y recientemente publicado en la revista Biomedicine & Pharmacotherapy, analiza en profundidad más de 250 casos clínicos descritos en la literatura científica para comprender mejor esta forma de toxicidad hepática, todavía poco estudiada pese a su relevancia clínica.
Tres perfiles clínicos con distinta evolución
El estudio identifica tres subtipos principales de pacientes con esteatosis hepática inducida por fármacos, cada uno asociado a un desenlace clínico distinto: recuperación, evolución crónica o desenlace fatal. Los investigadores observaron que estos subtipos presentan características diferenciadas tanto a nivel clínico como histológico. Mientras que los casos con mejor pronóstico suelen mostrar formas más reversibles de acumulación de grasa, los casos más graves se asocian con alteraciones metabólicas profundas, como la acidosis láctica, y una evolución más rápida y desfavorable. Este hallazgo permite entender que el hígado graso inducido por medicamentos no es una entidad única, sino un conjunto de condiciones con mecanismos y riesgos diferentes.
Identificación de fármacos de alto riesgo
El análisis también ha permitido identificar los medicamentos más frecuentemente asociados a esta patología y aquellos vinculados a peores desenlaces clínicos. Entre los fármacos relacionados con mayor gravedad se encuentran algunos ampliamente utilizados, lo que subraya la importancia de una monitorización adecuada en pacientes tratados con estos compuestos. Además, el estudio muestra que determinadas características químicas de los fármacos influyen directamente en su potencial toxicidad hepática.
Inteligencia artificial para analizar la evidencia clínica
Para llevar a cabo el estudio, el equipo utilizó herramientas de inteligencia artificial que permitieron revisar miles de publicaciones científicas y extraer datos clínicos de manera sistemática. Gracias a este enfoque, los investigadores construyeron una de las bases de datos más completas hasta la fecha sobre esteatosis hepática inducida por fármacos, lo que ha hecho posible identificar patrones clínicos y factores de riesgo hasta ahora desconocidos.
Un modelo para predecir la evolución de los pacientes
Uno de los avances más relevantes del trabajo es el desarrollo de un modelo predictivo que estima la probabilidad de recuperación de los pacientes en función de variables clínicas y propiedades de los fármacos. Este modelo podría ayudar en el futuro a los profesionales sanitarios a tomar decisiones más informadas, anticipar complicaciones y personalizar el seguimiento de los pacientes. El Grupo de Hepatología Experimental, referente internacional en el estudio de la toxicidad hepática por medicamentos, destaca que estos resultados contribuyen a mejorar la comprensión de la heterogeneidad del daño hepático inducido por fármacos y abren nuevas vías para el desarrollo de tratamientos más seguros. El estudio ha contado con la participación de investigadores de instituciones internacionales y ha sido financiado por el proyecto europeo ONTOX, el Instituto de Salud Carlos III y otras entidades públicas y privadas.
