Una innovadora prueba sanguínea, combinada con un cuestionario estandarizado y herramientas de inteligencia artificial, ha mostrado un gran potencial para detectar la lepra en fases iniciales, lo que podría suponer un cambio en la forma de diagnosticar esta enfermedad. Así lo indica un trabajo desarrollado por la Universidad de São Paulo (Brasil) y difundido en la revista “BMC Infectious Diseases”.
En el estudio, especialistas de la Universidad de São Paulo pusieron a prueba este nuevo enfoque en Brasil con muestras de sangre obtenidas durante una encuesta poblacional sobre la COVID-19. El procedimiento fue capaz de señalar casos en etapas muy tempranas, cuando los signos clínicos son discretos y las pruebas de laboratorio habituales suelen no detectar la infección.
El método diagnóstico se evaluó en una investigación llevada a cabo por científicos de los departamentos de Medicina Clínica, Bioquímica, Inmunología y Medicina Social de la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto de la Universidad de São Paulo (FMRP-USP), con financiación de FAPESP.
“La lepra es una enfermedad antigua, pero aún enfrenta desafíos propios de problemas de salud que no reciben la atención prioritaria necesaria. Todavía existe una falta de tecnologías de laboratorio sensibles para el diagnóstico precoz, y muchos profesionales de la salud no están adecuadamente preparados para reconocer las primeras etapas de la enfermedad”, ha explicado Filipe Lima, científico biomédico y uno de los autores del estudio.
El tratamiento estándar apenas ha cambiado en más de cuarenta años, lo que ha favorecido la aparición de fracasos terapéuticos y de resistencia bacteriana. Para hacer frente a esta situación, el equipo se centró en descubrir nuevos biomarcadores y herramientas que permitieran un diagnóstico más precoz. Para ello, recurrieron a las muestras de sangre recogidas durante un estudio serológico en Ribeirão Preto en plena pandemia de COVID-19, con la idea de localizar personas que pudieran haber estado en contacto con el bacilo de la lepra y adelantar la detección de nuevos casos.
Cribado combinado con cuestionario e inteligencia artificial
La investigación se apoyó en dos grandes herramientas de cribado. Por un lado, se utilizó un cuestionario clínico conocido como Cuestionario de Sospecha de Lepra (LSQ), formado por 14 preguntas centradas sobre todo en síntomas y signos neurológicos. Este instrumento se integró en un sistema de inteligencia artificial denominado “MaLeSQs”, que optimiza la interpretación de las respuestas.
La segunda pieza clave fue un análisis de sangre diseñado para detectar anticuerpos frente al antígeno Mce1A, una proteína esencial de “Mycobacterium leprae” que interviene en la invasión y permanencia de la bacteria en las células humanas. En la práctica clínica actual se emplea principalmente el antígeno PGL-I, que también participa en la entrada del bacilo en el nervio, pero ofrece una sensibilidad técnica inferior.
“A diferencia de la prueba tradicional, que evalúa la presencia de un solo tipo de anticuerpo, la nueva prueba analiza tres clases diferentes de anticuerpos (IgA, IgM e IgG), lo que aumenta la sensibilidad y ayuda a diferenciar entre la exposición al bacilo, la infección activa y el contacto previo”, explica Lima.
Según detalla el investigador, el test convencional suele arrojar resultados positivos solo en las formas más avanzadas de la enfermedad, cuando el bacilo ya se ha multiplicado y existen lesiones visibles. “Mce1A permite identificar el contacto con el bacilo y la enfermedad activa en una etapa mucho más temprana”, ha añadido.
Participación ciudadana, cuestionario digital y confirmación clínica
Para obtener los datos, el equipo invitó a unas 700 personas que habían participado en la encuesta poblacional sobre la COVID-19 a sumarse al estudio sobre lepra. De ese grupo, 224 aceptaron colaborar, rellenaron el cuestionario digital y, de ellas, a 195 se les practicó el análisis de sangre. A todos se les ofreció una valoración clínica presencial con especialistas, paso imprescindible para confirmar el diagnóstico.
Finalmente, 37 personas acudieron a la consulta. La comparación entre las respuestas al cuestionario, los resultados de laboratorio y la exploración clínica proporcionó hallazgos llamativos: se identificaron 12 nuevos diagnósticos de lepra, lo que representa alrededor de un tercio de los evaluados. “Se trata de personas que no presentaban síntomas evidentes, no sospechaban que estaban enfermas y fueron diagnosticadas gracias al proyecto”, señala Lima.
Los investigadores observaron que la prueba de anticuerpos IgM frente al antígeno Mce1A fue la más precisa entre los análisis de laboratorio, ya que detectó dos tercios de los casos recientemente confirmados. Cuando se combinó la información de laboratorio con la herramienta de inteligencia artificial, la sensibilidad alcanzó el 100%, identificando correctamente todos los casos sospechosos de lepra que luego se confirmaron en la consulta presencial.
“El análisis de sangre por sí solo no confirma un diagnóstico de lepra, pero es una herramienta importante para identificar a quienes realmente necesitan ser evaluados por un especialista”, ha aclarado el investigador. A juicio de Lima, este tipo de prueba puede reforzar las estrategias de cribado en el sistema público de salud.
En lo referente al coste, la diferencia frente a los test ya disponibles es muy reducida. “Desde el punto de vista del laboratorio, son técnicas muy similares: de bajo costo y fáciles de realizar. Cualquier laboratorio clínico tiene la capacidad técnica para llevarlas a cabo. En la práctica, lo único que cambia es la molécula que se analiza”, ha concretado.
Además de favorecer el diagnóstico temprano, el trabajo incorporó mapas georreferenciados para estudiar cómo se distribuían los casos detectados en la ciudad. El análisis espacial mostró un patrón disperso de exposición al bacilo. “Esto se explica por la imposibilidad de evaluar clínicamente a todos los participantes. Sin embargo, nuestros resultados muestran que la lepra se distribuye aleatoriamente por toda la ciudad. No existe una región específica con una mayor concentración. Actualmente, observamos que la enfermedad se diagnostica en pacientes con diferentes perfiles socioeconómicos”, ha finalizado Lima.