Diseñan una herramienta que facilita el diagnóstico de la dermatitis atópica canina gracias al aprendizaje automático

La dermatitis atópica canina (DAC) es definida por el Comité Internacional de Enfermedades Alérgicas de los Animales como “una enfermedad cutánea inflamatoria hereditaria, típicamente pruriginosa y predominantemente impulsada por células T, que implica una interacción entre anomalías de la barrera cutánea, sensibilización a alérgenos y disbiosis microbiana”.

Como sugiere esta definición, la DAC tiene una patogénesis compleja, el diagnóstico es difícil, el tratamiento es multimodal y el manejo es de por vida. Se estima que la prevalencia general es del 10% al 15%. En clínicas dermatológicas especializadas, un número significativo de casos derivados resultaron estar infradiagnosticados o sobrediagnosticados.

No existe un biomarcador diagnóstico para la DAC, por lo que el diagnóstico se basa principalmente en la identificación del patrón clínico, antecedentes de enfermedad consistentes y exclusión de diferenciales relevantes, lo que puede ser un proceso largo.

Teniendo esto en cuenta, un grupo de investigadores de Royal Canin ha llevado a cabo un estudio para generar un modelo de diagnóstico simple para la dermatitis atópica canina. El objetivo fue utilizar el aprendizaje automático con datos prospectivos para generar una herramienta para ayudar a los veterinarios generalistas.

Para ello, se aplicó el aprendizaje automático mediante Bosque Aleatorio a los metadatos de un conjunto de datos prospectivo de casos clínicos con diagnóstico definitivo de CAD, sola o acompañada por otra dermatosis.

El conjunto de datos se dividió en un 67% para el entrenamiento y un 33% para las pruebas. El modelo se entrenó mediante validación cruzada estratificada de K-fold en la primera parte, mientras que la evaluación del rendimiento se realizó en la segunda. Nueve veterinarios de referencia de cuatro países europeos aportaron 645 casos.

El modelo confirmó la utilidad de los cuatro metadatos analizados sobre el historial del perro y redujo las 15 localizaciones de lesiones iniciales a tres. Los metadatos del modelo final fueron: raza predispuesta, vida predominantemente en interiores, edad de inicio de la dermatitis entre 6 meses y 3 años, dermatitis crónica, recurrente o con antecedentes permanentes. Las localizaciones de las lesiones fueron axila, inguinal y otras. La predicción diagnóstica tuvo una sensibilidad del 95% y una especificidad del 84%.

“Este modelo es un prototipo relevante para una herramienta basada en una aplicación que apoya a los veterinarios generalistas en el diagnóstico de la dermatitis atópica canina, junto con las pruebas existentes. Presenta alta sensibilidad y especificidad, basada en cuatro preguntas y tres localizaciones de lesiones obtenidas a partir de una historia clínica y un examen clínico estándar”, concluyen.