Mensajes clave
- Los niveles de MPO y TNF-α eran significativamente más altos en los pacientes con OA que en los voluntarios sanos.
- El AFD alcanzó una precisión de preclasificación del 71,8% en la clasificación de pacientes de OA y voluntarios.
- La precisión postclasificación del modelo bajó al 57,1% tras el perfeccionamiento y la validación cruzada.
Información del estudio
Detalles del estudio
“Utilización del análisis de función discriminante (AFD) para clasificar a pacientes y voluntarios con osteoartritis (OA) basándose en la concentración de biomarcadores “1
Métodos
En el estudio participaron 86 personas, 58 pacientes con OA grave de rodilla o cadera sometidos a cirugía de sustitución total de rodilla o cadera, y 28 voluntarios sin artropatía. Se recogieron muestras de sangre de todos los participantes y se midieron los niveles de los biomarcadores IL-6, TNF-α y MPO mediante kits ELISA.
Los datos se analizaron mediante AFD para determinar si las concentraciones de biomarcadores podían clasificar con precisión a los individuos como pacientes de OA o controles sanos. El estudio aplicó varios métodos estadísticos para garantizar la solidez de los resultados, incluida la prueba M de Box para evaluar la igualdad de las matrices de varianza-covarianza y las pruebas de Shapiro-Wilk para comprobar la normalidad de la distribución de los datos. Se utilizó un proceso de clasificación iterativo para perfeccionar el modelo y mejorar la precisión de la clasificación paciente-voluntario. Se aplicaron transformaciones Log10 para normalizar las distribuciones sesgadas de los datos, y se realizó una validación cruzada para validar la eficacia del modelo DFA.
Principales resultados
El AFD demostró potencial para clasificar a pacientes y voluntarios sanos basándose en algunos niveles de biomarcadores, en particular con MPO y TNF-α, que mostraron diferencias significativas entre los dos grupos. La precisión inicial fue del 71,8% tras la preclasificación de validación cruzada, pero tras un mayor refinamiento, la precisión postclasificación cayó al 57,1%, lo que indica limitaciones en el poder predictivo. La MPO se identificó como el biomarcador más significativo para distinguir a los pacientes con OA de los controles sanos. La clasificación iterativa mejoró los supuestos del modelo, resolviendo los problemas relacionados con la distribución no normal de los datos. Sin embargo, la IL-6 no contribuyó significativamente al modelo de clasificación. A pesar del tamaño relativamente pequeño de la muestra, los resultados sugieren que la MPO y el TNF-α podrían servir como biomarcadores fiables para el diagnóstico de la OA.
Conclusión
El estudio demostró que los biomarcadores implicados en la progresión de la OA y la inflamación tienen potencial para clasificar a los individuos con OA de los voluntarios sanos. Biomarcadores como la MPO y el TNF- α desempeñaron un papel significativo en esta distinción, aunque no así la IL-6. El DFA demostró su eficacia en el manejo de muestras de pequeño tamaño y datos no normales, pero se necesitan más investigaciones con cohortes más grandes para confirmar estos hallazgos. El uso de MPO y TNF-α como biomarcadores diagnósticos es prometedor para discernir los distintos estados de la OA y personalizar los enfoques de tratamiento en entornos clínicos. En el estudio no se tuvo en cuenta el impacto de la medicación o los factores del estilo de vida. Se necesita una muestra de mayor tamaño y más detalles sobre las características de los pacientes para validar el papel de estos biomarcadores en la progresión y el tratamiento de la OA.
Referencias
- Coleman LJ, Byrne JL, Edwards S, O’Hara R. Utilising Discriminant Function Analysis (DFA) for Classifying Osteoarthritis (OA) Patients and Volunteers Based on Biomarker Concentration. Diagn Basel Switz. 1 de agosto de 2024;14(15):1660.
Estudio completo
Este artículo es un resumen basado en el siguiente estudio. Para más información y detalles, consulta el estudio completo. No dudes en ponerte en contacto con nosotros si tienes algún comentario.
