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Esto incluye datos de filiaci&#243;n&#44; pero tambi&#233;n los relacionados con los diagn&#243;sticos&#44; la gravedad&#44; los resultados anal&#237;ticos&#44; las pruebas funcionales y la medicaci&#243;n&#44; as&#237; como las caracter&#237;sticas de los contactos del enfermo con el sistema sanitario&#46; Disponer de esta gran cantidad de informaci&#243;n en formato digital ofrece 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ventajas importantes&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mejora su calidad&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>reduce el tiempo marginal de trabajo por parte del personal sanitario&#44; y c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ofrece la posibilidad de utilizar dicha informaci&#243;n mediante sistemas automatizados&#44; como la &#171;miner&#237;a de textos&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;text mining&#41;</span> o la &#171;miner&#237;a de datos&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;data mining&#41;</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;9</span></a>&#46; Desde un punto de vista estricto&#44; se diferencian en que la primera obtiene la informaci&#243;n a partir de formatos de texto libre&#44; y la segunda&#44; a partir de bases de datos&#46; Un ejemplo pionero de utilizaci&#243;n de datos cl&#237;nicos a nivel institucional fue la plataforma MedLEE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#44; un sistema automatizado que permiti&#243; la obtenci&#243;n de informaci&#243;n relevante a partir de los expedientes cl&#237;nicos&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros &#225;mbitos de enorme importancia que resultan potenciados por los instrumentos inform&#225;ticos son la formaci&#243;n profesional y la investigaci&#243;n&#46; En estos terrenos existe una enorme cantidad de fuentes de informaci&#243;n&#44; dif&#237;ciles de manejar y seleccionar por el profesional m&#233;dico&#46; De hecho&#44; existe una gran cantidad de publicaciones tanto en papel como electr&#243;nicas que intentan recopilar lo m&#225;s relevante que se produce en el mundo editorial sobre determinada &#225;rea del conocimiento m&#233;dico&#46; Un ejemplo ser&#237;an las series de UpToDate<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#44; entre las que se hallan algunas dedicadas a la medicina respiratoria &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Pulmonary&#44; Critical Care and Sleep Medicine</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Allergy and Immunology</span>&#44; respectivamente&#41;&#46; Algo similar ocurre con los sistemas de alerta&#44; que se reciben por correo electr&#243;nico atendiendo a perfiles de usuario predeterminados&#46; Tambi&#233;n en estos casos existen instrumentos de la miner&#237;a de textos que permiten ir m&#225;s all&#225; en la b&#250;squeda&#44; la selecci&#243;n y el procesamiento de informaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Biolog&#237;a y medicina de sistemas</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La &#171;biolog&#237;a de sistemas&#187; se ha definido como la ciencia dedicada al estudio sistem&#225;tico de las interacciones que se producen en los sistemas biol&#243;gicos&#46; En caso de referirse al caso concreto de las enfermedades humanas se hablar&#237;a de &#171;medicina de sistemas&#187;&#44; aunque esta &#250;ltima expresi&#243;n tiene tambi&#233;n otras acepciones&#46; Para avanzar en la biolog&#237;a-medicina de sistemas es necesario conectar adecuadamente el conocimiento existente en &#225;reas diversas de la ciencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#44; con el fin de aflorar nuevas propiedades e hip&#243;tesis no evidenciables a partir de los enfoques tradicionales&#46; Los instrumentos que facilitan esta labor interdisciplinaria son en gran medida producto del desarrollo de las tecnolog&#237;as de la informaci&#243;n&#44; que permiten el procesamiento de grandes cantidades de datos de origen diverso&#44; desarrollando nuevo conocimiento a partir de ellos&#46; As&#237;&#44; la biolog&#237;a-medicina de sistemas permite por ejemplo establecer modelos matem&#225;ticos de enfermedades que integran el conocimiento estructural y fisiopatol&#243;gico en sus diferentes niveles de complejidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Entre sus objetivos se halla no solo una mejor comprensi&#243;n de los procesos nosol&#243;gicos&#44; sino la posibilidad de simulaci&#243;n de sistemas org&#225;nicos&#44; para generar nuevas aproximaciones diagn&#243;sticas y terap&#233;uticas&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La biolog&#237;a-medicina de sistemas utiliza a su vez diversos instrumentos&#46; Por un lado&#44; el objeto principal de esta revisi&#243;n&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">miner&#237;a de textos</span>&#46; Esta puede definirse como un conjunto de t&#233;cnicas inform&#225;ticas cuyo objetivo es detectar&#44; extraer e interpretar&#44; de forma automatizada &#40;o semiautomatizada&#41;&#44; una informaci&#243;n digital que est&#225; b&#225;sicamente en formato de texto&#46; Por otro lado&#44; est&#225;n los ya mencionados modelos matem&#225;ticos de procesos biol&#243;gicos o nosol&#243;gicos&#46; Para elaborarlos&#44; deben utilizarse instrumentos y procedimientos capaces de procesar adecuadamente la gran cantidad de informaci&#243;n suministrada tanto por los avances en las t&#233;cnicas de an&#225;lisis biol&#243;gico como por la existencia de amplios estudios cl&#237;nicos y&#47;o epidemiol&#243;gicos&#46; Entre las disciplinas y t&#233;cnicas biom&#233;dicas que se consideran asociadas a la biolog&#237;a-medicina de sistemas se incluyen la gen&#243;mica &#40;estudio de los genes&#41;&#44; la transcript&#243;mica &#40;de los transcriptomas&#41;&#44; la prote&#243;mica &#40;de la estructura y funci&#243;n de las prote&#237;nas&#41;&#44; la interact&#243;mica &#40;de las interacciones moleculares y sus consecuencias&#41;&#44; la metabol&#243;mica &#40;de las se&#241;ales moleculares dejadas por los procesos biol&#243;gicos&#41; y la metagen&#243;mica &#40;conjunto de genomas que conviven en un entorno&#41;&#46; Es decir&#44; las conocidas popularmente como &#171;omics&#187; u &#171;&#243;micas&#187;&#46; En el campo de la cl&#237;nica y la epidemiolog&#237;a tenemos diversos ejemplos relacionados con el aparato respiratorio&#46; Unos de los m&#225;s recientes son los publicados por Garc&#237;a-Aymerich et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> y Burgel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> sobre la tipificaci&#243;n de fenotipos en la EPOC&#44; a partir de un an&#225;lisis de <span class="elsevierStyleItalic">cluster</span> sobre datos de todo tipo procedentes de pacientes reales&#46; Una tercera faceta de la biolog&#237;a-medicina de sistemas&#44; tambi&#233;n relacionada con las ciencias &#171;&#243;micas&#187;&#44; es el an&#225;lisis de los resultados generados por t&#233;cnicas como los <span class="elsevierStyleItalic">microarrays</span> o <span class="elsevierStyleItalic">chips</span> de ADN y de prote&#237;nas&#44; que se utilizan para analizar simult&#225;nea y respectivamente la expresi&#243;n diferencial de gran n&#250;mero de estos&#46; Son t&#233;cnicas que han sido ya abundantemente utilizadas en la investigaci&#243;n sobre enfermedades respiratorias&#46; As&#237;&#44; Steiling et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> y Pierrou et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> han demostrado los efectos del tabaco sobre la expresi&#243;n de m&#250;ltiples genes relacionados con la lesi&#243;n celular y el estr&#233;s oxidativo en el epitelio bronquial&#46; Sofisticando a&#250;n m&#225;s la complejidad&#44; algunos trabajos re&#250;nen en un mismo an&#225;lisis datos gen&#233;ticos con datos cl&#237;nicos y epidemiol&#243;gicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Miner&#237;a de textos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha mencionado&#44; la miner&#237;a de textos o datos es un conjunto de t&#233;cnicas inform&#225;ticas que permiten el procesamiento de informaci&#243;n digital de forma automatizada&#46; Esto permite no solo disponer de dicha informaci&#243;n en formato manejable&#44; sino generar nuevo conocimiento&#46; En otros campos del saber biom&#233;dico&#44; como la biolog&#237;a molecular o la propia biolog&#237;a de sistemas&#44; este instrumento se ha estado utilizando desde hace a&#241;os&#44; dando lugar a interesantes resultados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;19</span></a>&#46; En su expresi&#243;n m&#225;s sencilla&#44; todos realizamos miner&#237;a de textos cuando empleamos una herramienta tipo PubMed<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> sobre una base bibliogr&#225;fica como MEDLINE&#44; seleccionando un tema a partir de palabras clave o autores determinados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez obtenida la informaci&#243;n relevante a trav&#233;s de t&#233;cnicas de miner&#237;a de textos&#44; se procede al llamado &#171;curado&#187;&#46; Esta es una fase que puede realizarse de forma autom&#225;tica&#44; semiautom&#225;tica o &#171;manual&#187;&#46; En el curado autom&#225;tico se pueden a&#241;adir requerimientos adicionales&#44; tanto binarios &#40;se escoge o se descarta una informaci&#243;n de acuerdo con reglas preestablecidas&#41; como categ&#243;ricos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; dando un peso espec&#237;fico al factor de impacto de la revista&#44; al tipo de art&#237;culo&#44; al dise&#241;o o nivel de evidencia del estudio&#44; al origen de los datos &#91;seres humanos&#44; modelos animales&#44; cultivos celulares&#93;&#44; etc&#46;&#41;&#46; En el curado manual&#44; un experto en el tema depura la lista de datos o fuentes de informaci&#243;n&#44; seg&#250;n su criterio&#46; Sin embargo&#44; y como se discutir&#225; m&#225;s adelante&#44; con excesiva frecuencia se considera como experto a cualquier profesional de las ciencias biom&#233;dicas&#44; no necesariamente ducho en la faceta objeto de la b&#250;squeda&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un tercer punto importante&#44; una vez seleccionada la informaci&#243;n&#44; es establecer conexiones entre datos dispersos&#46; A este proceso se le denomina integraci&#243;n y es fundamental para generar nuevo conocimiento&#46; Resulta obvio que la conexi&#243;n e integraci&#243;n entre datos obtenidos en diversas &#225;reas de conocimiento no suele producirse de forma espont&#225;nea con los m&#233;todos tradicionales&#46; Por tanto&#44; se hace necesario que existan m&#233;todos automatizados que seleccionen y pongan a disposici&#243;n del profesional la informaci&#243;n potencialmente relevante&#44; independientemente del &#225;rea del saber en que se haya generado&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A lo largo de los siguientes apartados se detallar&#225; c&#243;mo puede utilizarse la miner&#237;a de textos o de datos en las diferentes facetas de la medicina&#46; Entre otras&#44; el seguimiento de hallazgos relevantes en la investigaci&#243;n m&#225;s b&#225;sica para su traslado a la cl&#237;nica&#44; el diagn&#243;stico y la clasificaci&#243;n de la gravedad&#44; y el establecimiento de un pron&#243;stico en algunas de las entidades respiratorias m&#225;s prevalentes&#46;</p><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Contextualizaci&#243;n hist&#243;rica</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque la necesidad de procesar gran cantidad de informaci&#243;n de forma autom&#225;tica es relativamente nueva&#44; la tecnolog&#237;a en que se basa la actual miner&#237;a de textos tiene ya cierto recorrido&#46; As&#237;&#44; hace ya medio siglo se utilizaban t&#233;cnicas similares para el procesado de discursos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> o en estudios sobre estructuras ling&#252;&#237;sticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; En medicina&#44; algunos de los trabajos pioneros fueron llevados a cabo por Swanson<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24&#44;25</span></a>&#44; que estableci&#243; relaciones entre fen&#243;menos aparentemente inconexos&#44; como la migra&#241;a y el d&#233;ficit de magnesio&#44; a partir de los t&#237;tulos de art&#237;culos obtenidos en la base de datos MEDLINE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Estas relaciones fueron validadas experimentalmente a&#241;os m&#225;s tarde<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46; Con una metodolog&#237;a parecida&#44; Srinivasan y Libbus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> y Weeber et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> determinaron el potencial efecto beneficioso de la curcumina y la talidomida en pacientes con enfermedad de Crohn&#46; En la actualidad este tipo de b&#250;squedas se est&#225; utilizando ampliamente en medicina y en biolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> para establecer asociaciones entre&#44; por ejemplo&#44; genes &#40;o prote&#237;nas&#41; con enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29-32</span></a>&#44; o para valorar interacciones entre diversas prote&#237;nas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">33&#44;34</span></a>&#46; Un instrumento interesante para este objetivo es DisGeNET&#44; dise&#241;ado para relacionar la informaci&#243;n procedente de las diversas &#171;omics&#187; con la generada sobre las distintas enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">31&#44;32</span></a>&#46; En cuanto a la patolog&#237;a respiratoria&#44; y como se ver&#225; m&#225;s adelante&#44; estas t&#233;cnicas e instrumentos se est&#225;n utilizando intensivamente para el estudio de diversos aspectos de la EPOC&#44; el asma bronquial y el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Aspectos generales de la miner&#237;a de textos</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por definici&#243;n&#44; la miner&#237;a de textos y de datos tiene como objetivo recuperar&#44; extraer e interpretar la informaci&#243;n almacenada bajo formato electr&#243;nico en grandes archivos documentales y bases de datos&#44; mediante el uso de m&#233;todos autom&#225;ticos o semiautom&#225;ticos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">recuperaci&#243;n de la informaci&#243;n</span> consiste en identificar documentos que contengan datos sobre la pregunta generada&#46; Por ejemplo&#44; &#191;cu&#225;les son los biomarcadores que han sido involucrados o presentan potencial para el diagn&#243;stico de la EPOC&#63; En la actualidad&#44; la localizaci&#243;n de la informaci&#243;n es un problema menor&#44; pues existen infinidad de fuentes accesibles en formato electr&#243;nico&#44; tanto originales &#40;revistas&#44; libros de texto&#44; p&#225;ginas web&#41; como ya recopiladas en bases de datos&#46; Un ejemplo de estas &#250;ltimas es la ya mencionada MEDLINE&#44; sobre la que act&#250;a el sistema de recuperaci&#243;n de informaci&#243;n PubMed<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; Existen sistemas m&#225;s espec&#237;ficos&#44; como Textpresso<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">35&#44;36</span></a> o HLungDB<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37&#44;38</span></a>&#44; que es una base de datos sobre c&#225;ncer de pulm&#243;n que agrupa informaci&#243;n sobre genes y prote&#237;nas implicados&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del segundo paso&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">extracci&#243;n de informaci&#243;n</span>&#44; consiste en identificar la parte relevante de esta entre todos los datos recuperados&#46; Esencialmente requiere 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>etapas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>B&#41;&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">procesamiento</span>&#44; con conversi&#243;n de textos complejos en estructuras simples &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; palabras o frases cortas&#41;&#44; interpretables por los sistemas inform&#225;ticos&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">identificaci&#243;n cierta</span> &#40;estandarizada&#41; de las entidades cl&#237;nicas o los procesos biol&#243;gicos a que hacen referencia los documentos&#44; y c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">interpretaci&#243;n</span> de las relaciones sem&#225;nticas entre diversas estructuras o entidades&#46; En la extracci&#243;n de informaci&#243;n se utilizan habitualmente sistemas basados en algoritmos de inteligencia artificial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; m&#233;todos estad&#237;sticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a> o sistemas mixtos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; GENIA Tagger<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">41&#44;42</span></a> o Standford Log-Linear Part-of-Speech Tagger&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;44</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un problema inherente a las fases de identificaci&#243;n e interpretaci&#243;n es que los mecanismos autom&#225;ticos&#44; que permiten filtrar el conocimiento disponible&#44; no poseen el criterio discrecional suficiente&#46; A esto se a&#241;ade que&#44; en general&#44; los equipos profesionales que dise&#241;an dichos instrumentos carecen de expertos en la materia concreta de la b&#250;squeda&#46; La disociaci&#243;n entre estos &#250;ltimos y los profesionales de la bioinform&#225;tica es m&#225;s acusada en el caso de la medicina que en el de la biolog&#237;a&#44; y ha sido identificada como el problema principal en el dise&#241;o de los instrumentos de filtrado y curado de la informaci&#243;n&#46; Esto es inherente a la parcelaci&#243;n actual de la ciencia en disciplinas&#44; pero se agrava con la progresiva segmentaci&#243;n del conocimiento dentro de cada una&#46; Es pues fundamental incorporar a profesionales cl&#237;nicos en los equipos multidisciplinares de trabajo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un problema adicional es que los resultados de los estudios no son axiomas&#44; pero a menudo son tratados como tales por los profesionales procedentes de ciencias m&#225;s exactas que la medicina&#46; Tambi&#233;n es importante no olvidar que aunque la miner&#237;a de datos no es una tecnolog&#237;a totalmente nueva y sus resultados son prometedores&#44; a&#250;n existen aspectos que pueden mejorarse&#46; Por ejemplo&#44; a nivel tecnol&#243;gico existe un problema inherente al lenguaje biom&#233;dico&#58; la variabilidad l&#233;xica y sem&#225;ntica existente entre las diferentes disciplinas&#46; Es un problema que aunque se puede abordar con cierto &#233;xito mediante algoritmos de inteligencia artificial o m&#233;todos estad&#237;sticos&#44; todav&#237;a no est&#225; completamente resuelto&#46; Otro aspecto a tener en cuenta&#44; principalmente en el uso de la miner&#237;a de textos en medicina&#44; es que las conclusiones obtenidas pueden acabar teniendo efecto sobre los pacientes&#44; con lo que es importante que est&#233;n completamente contrastadas&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El &#250;ltimo paso es el de la de <span class="elsevierStyleItalic">interpretaci&#243;n de resultados</span>&#46; Con &#233;l se persigue integrar la informaci&#243;n obtenida en los pasos anteriores&#44; y en &#250;ltima instancia obtener asociaciones entre entidades o fen&#243;menos biol&#243;gicos o cl&#237;nicos&#44; inicialmente no detectables mediante los m&#233;todos convencionales&#46; Volviendo al estudio de Swanson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; la integraci&#243;n de diversas hip&#243;tesis contrastadas individualmente es lo que permiti&#243; originar una nueva hip&#243;tesis que vinculaba el d&#233;ficit de magnesio con la migra&#241;a&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestra como ejemplo una representaci&#243;n gr&#225;fica de las asociaciones entre una entidad &#40;la EPOC&#41; y sus comorbilidades&#46; Este tipo de im&#225;genes facilita la interpretaci&#243;n simult&#225;nea de informaci&#243;n diversa obtenida con la miner&#237;a de datos&#44; generando nuevas hip&#243;tesis&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">&#171;Excavando&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;mining&#41;</span> inform&#225;ticamente en el terreno de las enfermedades respiratorias</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha comentado&#44; la alta producci&#243;n y disponibilidad de datos en el &#225;mbito de la medicina y de las ciencias biol&#243;gicas m&#225;s b&#225;sicas hace de &#233;l un espacio apropiado para el uso de la miner&#237;a de textos&#46; En el campo concreto de las enfermedades respiratorias han aparecido en los &#250;ltimos a&#241;os numerosos estudios que hacen uso de esta t&#233;cnica y que abarcan las diversas etapas que van desde el conocimiento m&#225;s b&#225;sico a la medicina aplicada&#46;</p><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Conocimiento en ciencias b&#225;sicas</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En campos como la biolog&#237;a molecular o la fisiolog&#237;a&#44; la miner&#237;a de textos est&#225; originando una transici&#243;n del modelo cient&#237;fico deductivo cl&#225;sico &#8212;en el que una hip&#243;tesis se verifica experimentalmente&#8212; a un modelo basado en la b&#250;squeda &#171;a ciegas&#187; de asociaciones entre hechos aparentemente no conectados&#44; pero validables experimentalmente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">46&#44;47</span></a>&#46; Para ello es conveniente el desarrollo de plataformas especializadas&#46; As&#237;&#44; existen bases de datos unificadas&#44; como la ya mencionada HLungDB<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37&#44;38</span></a>&#44; que han integrado informaci&#243;n sobre genes&#44; prote&#237;nas&#44; modificaciones epigen&#233;ticas y caracter&#237;sticas cl&#237;nicas&#44; relacionada en todos los casos con el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#46; El principal objetivo de esta plataforma es establecer una red de conexiones basada en mol&#233;culas asociadas con esta entidad&#44; facilitando as&#237; tanto la investigaci&#243;n m&#225;s b&#225;sica como la integraci&#243;n con &#225;reas relativamente distantes como la cl&#237;nica o la epidemiolog&#237;a&#46; Esto resulta fundamental en entidades como el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; que implican alteraciones complejas y de causa multifactorial&#46; Pueden as&#237; desarrollarse v&#237;as de estudio previamente inexploradas o sugerirse nuevas alternativas terap&#233;uticas&#46; Tambi&#233;n hay numerosos ejemplos del uso de la miner&#237;a de textos en aspectos b&#225;sicos relacionados con la EPOC&#46; As&#237;&#44; Comandini et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">48</span></a> utilizaron datos correspondientes a genes y a expresi&#243;n de prote&#237;nas en sujetos no fumadores&#44; fumadores sin enfermedad pulmonar y fumadores con EPOC&#44; con el objetivo de identificar efectos inducidos por el tabaco&#46; Sus resultados sugieren que determinados genes con actividad antioxidante se sobreexpresan ante la exposici&#243;n al tabaco en algunos individuos y podr&#237;an jugar un papel importante en la protecci&#243;n tisular frente al estr&#233;s oxidativo&#46; Estos genes o sus productos podr&#237;an ser utilizados como biomarcadores negativos del riesgo para desarrollar una EPOC&#46; En un trabajo muy reciente de algunos miembros de nuestro grupo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">49</span></a> se ha utilizado la miner&#237;a de textos para estudiar las comorbilidades de esta misma enfermedad y los mecanismos potencialmente implicados&#44; aflorando la sorprendente abundancia de datos en algunas de las asociaciones &#40;como la de EPOC con cardiopat&#237;a isqu&#233;mica o con c&#225;ncer de pulm&#243;n&#41; y la escasa presencia en la literatura de otras &#40;como es el caso de las de EPOC con alteraciones nutricionales o con hipertensi&#243;n pulmonar&#41;&#46; Tambi&#233;n en el caso del asma bronquial se han publicado trabajos interesantes&#46; Por ejemplo&#44; Su et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a> han investigado las relaciones de diversos genes entre s&#237;&#44; y de estos con el ambiente en el asma infantil&#44; concluyendo que algunos de ellos condicionan la susceptibilidad a desarrollar asma en los ni&#241;os&#46; Tremblay et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">51</span></a>&#44; por su parte&#44; implementaron una metodolog&#237;a &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Genes to Diseases</span> &#91;G2D&#93;&#41; basada en la miner&#237;a de textos para identificar genes candidatos a estar implicados en el desarrollo de asma y atopia&#46; En cuanto a la neumon&#237;a y al s&#237;ndrome del distr&#233;s respiratorio del adulto &#40;SDRA&#41; sucede algo parecido&#46; Frenzel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">52</span></a>&#44; analizando m&#250;ltiples marcadores en el lavado broncoalveolar de pacientes con SDRA&#44; demostraron que la determinaci&#243;n de IL-6 puede ser de gran valor pron&#243;stico&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Parece claro que el an&#225;lisis autom&#225;tico del conocimiento procedente de diversas ciencias b&#225;sicas puede aportar nueva luz sobre las enfermedades respiratorias&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Diagn&#243;stico y manejo cl&#237;nico del paciente respiratorio</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Establecer un diagn&#243;stico de certeza y categorizar la gravedad es crucial en cualquier enfermedad&#46; No obstante&#44; esta no es siempre una tarea f&#225;cil&#44; sobre todo si el diagn&#243;stico requiere t&#233;cnicas complejas o que precisan un entrenamiento especial&#46; Este es el caso de la EPOC&#44; donde se necesita tanto la colaboraci&#243;n del paciente como una adecuada maniobra de espirometr&#237;a forzada&#46; En el momento actual&#44; en algunas iniciativas&#44; como la <span class="elsevierStyleItalic">Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease</span> &#40;GOLD&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">53</span></a>&#44; se requiere adem&#225;s conocer el n&#250;mero de ingresos recientes y la cuant&#237;a de la disnea&#46; Utilizar un an&#225;lisis autom&#225;tico de datos puede permitir verificar la bondad de una determinada maniobra espirom&#233;trica&#44; a la vez que aproximar el diagn&#243;stico completo basado en otras variables&#46; Matsumoto et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">54</span></a>&#44; mediante miner&#237;a de datos efectuada en registros electr&#243;nicos de unos 27&#46;000 pacientes&#44; observaron que la obstrucci&#243;n al flujo a&#233;reo detectable por los valores espirom&#233;tricos no hab&#237;a sido diagnosticada en hasta el 86&#37; de los casos&#46; Este es un ejemplo de algunas aplicaciones de la miner&#237;a de datos&#44; que permiten adem&#225;s establecer alarmas diagn&#243;sticas en las historias cl&#237;nicas&#44; evitando que hallazgos relevantes pasen desapercibidos al profesional asistencial&#46; Por otra parte&#44; y como se ha visto&#44; el an&#225;lisis autom&#225;tico de datos puede permitir hallar nuevas relaciones entre variables&#44; generando hip&#243;tesis que conduzcan a sistemas alternativos o complementarios de diagn&#243;stico&#46; Respecto del c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; existen diversos pasos cruciales en su detecci&#243;n y posterior estratificaci&#243;n&#46; Uno de ellos es la valoraci&#243;n de la afectaci&#243;n ganglionar&#44; que se realiza inicialmente mediante t&#233;cnicas de imagen &#40;tomograf&#237;a axial computarizada &#91;TAC&#93; y tomograf&#237;a por emisi&#243;n de positrones&#41;&#44; y se confirma o descarta mediante la obtenci&#243;n de muestras tisulares por ultrasonograf&#237;a endobronquial o mediastinoscopia&#46; Lu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a> proponen un nuevo m&#233;todo automatizado para la orientaci&#243;n inicial de la afectaci&#243;n ganglionar&#46; Este se basa tambi&#233;n en la TAC&#44; pero utilizando luego la miner&#237;a de datos para comparar los hallazgos con los registros anat&#243;micos de n&#243;dulos linf&#225;ticos pertenecientes a pacientes ya diagnosticados&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una fase del proceso diagn&#243;stico que es complementaria a la identificaci&#243;n de la enfermedad es el establecimiento de un pron&#243;stico&#46; Esto implica generalmente la categorizaci&#243;n de la gravedad o de la extensi&#243;n de la enfermedad&#46; En esta fase es igualmente importante disponer de buenos m&#233;todos de asignaci&#243;n a cada categor&#237;a&#44; pues con frecuencia condicionar&#225; el tratamiento&#46; En los &#250;ltimos a&#241;os han aparecido sistemas de clasificaci&#243;n autom&#225;tica de las etapas del c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; que utilizan datos cl&#237;nicos e histol&#243;gicos registrados en informes diversos de una o varias instituciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">56&#44;57</span></a>&#46; En el caso del trasplante de pulm&#243;n o combinado de coraz&#243;n-pulm&#243;n&#44; una adecuada predicci&#243;n de la supervivencia es cr&#237;tica no solo para un paciente concreto&#44; sino tambi&#233;n para la selecci&#243;n de donantes y receptores&#46; Existe en la actualidad una gran cantidad de informaci&#243;n referente a trasplantes &#40;procedimientos&#44; monitorizaci&#243;n de pacientes&#44; etc&#46;&#41; que se ha utilizado junto con m&#233;todos estad&#237;sticos cl&#225;sicos para realizar predicciones de morbilidad y supervivencia respecto de diversos &#243;rganos&#44; incluido el pulm&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">58</span></a>&#46; M&#225;s recientemente se est&#225; utilizando tambi&#233;n la miner&#237;a de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">59</span></a>&#44; ya que presenta ciertas ventajas sobre los m&#233;todos estad&#237;sticos cl&#225;sicos&#46; Por ejemplo&#44; no est&#225; limitada por el n&#250;mero de observaciones ni requiere independencia de los observadores&#44; como suceder&#237;a en un estudio concreto&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un campo en el que la miner&#237;a de datos ha sido particularmente fecunda es el del enfermo respiratorio semicr&#237;tico y cr&#237;tico&#46; &#62;A lo largo de las &#250;ltimas d&#233;cadas las unidades a cargo de estos pacientes han implementado sus sistemas de recogida de datos&#44; y como consecuencia directa se han desarrollado 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>aplicaciones fundamentales basadas en la miner&#237;a de textos&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por un lado&#44; la generaci&#243;n de modelos predictivos a corto y medio plazo&#44; que permiten crear alertas inteligentes y sistemas de toma de decisiones&#46; Entre los numerosos estudios dedicados al paciente cr&#237;tico destacan el de Tzavaras et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#44; que mediante miner&#237;a de datos y redes neuronales desarrollaron un modelo de soporte a la decisi&#243;n cl&#237;nica&#44; basado en la identificaci&#243;n de las variables fisiol&#243;gicas clave para decidir la instauraci&#243;n de ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; se han desarrollado tambi&#233;n modelos de largo plazo&#44; utilizados principalmente como m&#233;todo de evaluaci&#243;n de la calidad de los equipos e instituciones implicadas en el cuidado del paciente respiratorio cr&#237;tico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">61-63</span></a>&#46; Algunas de estas aplicaciones se han extendido posteriormente a unidades de hospitalizaci&#243;n convencional&#44; como las salas de neumolog&#237;a y de cirug&#237;a tor&#225;cica&#46; Tradicionalmente&#44; estos instrumentos se han construido utilizando &#250;nicamente datos demogr&#225;ficos y administrativos&#44; para determinar &#237;ndices de supervivencia&#44; de mortalidad&#44; etc&#46; Sin embargo&#44; de forma m&#225;s reciente&#44; se est&#225;n aprovechando los datos fisiol&#243;gicos y cl&#237;nicos que quedan almacenados para generar modelos basados en la miner&#237;a de datos&#46; Existen diversos estudios&#44; como los de Bohensky et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a> o Kim et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#44; que han demostrado que estos modelos son superiores a los m&#233;todos cl&#225;sicos en la predicci&#243;n de supervivencia&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las <span class="elsevierStyleItalic">v&#237;as cl&#237;nicas</span> son el registro de los procedimientos realizados sobre un paciente concreto durante su estancia hospitalaria&#46; Tambi&#233;n en este campo se han publicado estudios donde se emplean m&#233;todos de an&#225;lisis automatizado de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">64&#44;65</span></a>&#46; Las v&#237;as cl&#237;nicas constituyen una herramienta b&#225;sica de gesti&#243;n de la calidad asistencial y se ha demostrado que su implementaci&#243;n permite disminuir la variabilidad en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Otras ventajas son la ayuda al cl&#237;nico en la toma de decisiones y una optimizaci&#243;n de los recursos empleados&#44; con reducci&#243;n del tiempo y costes en la atenci&#243;n&#46;</p></span></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Conclusiones</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dispone hoy en d&#237;a de gran cantidad de informaci&#243;n cient&#237;fica y m&#233;dica&#46; No obstante&#44; existe un problema inherente a tal volumen de datos&#58; su recuperaci&#243;n selectiva e interpretaci&#243;n se hacen pr&#225;cticamente imposibles para un profesional si emplea los m&#233;todos cl&#225;sicos&#46; En ese escenario&#44; el uso de herramientas bioinform&#225;ticas como la miner&#237;a de textos o datos adquiere una relevancia fundamental&#46; Estas herramientas&#44; que han tenido ya un papel importante en otros campos del saber biom&#233;dico&#44; se han empezado a utilizar recientemente en la medicina respiratoria&#46; Los niveles m&#225;s evidentes de aplicaci&#243;n m&#233;dica &#40;en investigaci&#243;n y en cl&#237;nica&#41; de la miner&#237;a de textos son la integraci&#243;n y la transferencia de los avances obtenidos en las ciencias m&#225;s b&#225;sicas&#44; y una mejor comprensi&#243;n de los procesos de diagn&#243;stico&#44; de categorizaci&#243;n de la gravedad y de establecimiento de pron&#243;stico de las enfermedades&#46; Tambi&#233;n puede ser de gran utilidad para generar modelos predictivos de <span class="elsevierStyleItalic">outcomes</span>&#44; crear alertas inteligentes y ayudar al cl&#237;nico en la toma de decisiones&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Financiaci&#243;n</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">CB06&#47;06&#47;0043 &#40;CIBERES&#41;&#44; SAF2011-26908 &#40;Ministerio de Econom&#237;a y Competitividad&#41; y 2009SGR393 &#40;Generalitat de Catalunya&#41;&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Conflicto de intereses</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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Artículo especial
Minería de textos y medicina: utilidad en las enfermedades respiratorias
Text Mining and Medicine: Usefulness in Respiratory Diseases
David Piedraa,
Corresponding author
dpiedra@imim.es

Autor para correspondencia.
, Antoni Ferrera,b,c,d, Joaquim Geaa,b,c,d
a Instituto de Investigación del Hospital del Mar (IMIM), Barcelona, España
b Servicio de Neumología, Hospital del Mar, Barcelona, España
c Facultat de Ciències de la Salut i de la Vida, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España
d CIBERES, ISC III, Bunyola, Mallorca, España
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Esto incluye datos de filiaci&#243;n&#44; pero tambi&#233;n los relacionados con los diagn&#243;sticos&#44; la gravedad&#44; los resultados anal&#237;ticos&#44; las pruebas funcionales y la medicaci&#243;n&#44; as&#237; como las caracter&#237;sticas de los contactos del enfermo con el sistema sanitario&#46; Disponer de esta gran cantidad de informaci&#243;n en formato digital ofrece 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ventajas importantes&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mejora su calidad&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>reduce el tiempo marginal de trabajo por parte del personal sanitario&#44; y c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ofrece la posibilidad de utilizar dicha informaci&#243;n mediante sistemas automatizados&#44; como la &#171;miner&#237;a de textos&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;text mining&#41;</span> o la &#171;miner&#237;a de datos&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;data mining&#41;</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;9</span></a>&#46; Desde un punto de vista estricto&#44; se diferencian en que la primera obtiene la informaci&#243;n a partir de formatos de texto libre&#44; y la segunda&#44; a partir de bases de datos&#46; Un ejemplo pionero de utilizaci&#243;n de datos cl&#237;nicos a nivel institucional fue la plataforma MedLEE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#44; un sistema automatizado que permiti&#243; la obtenci&#243;n de informaci&#243;n relevante a partir de los expedientes cl&#237;nicos&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros &#225;mbitos de enorme importancia que resultan potenciados por los instrumentos inform&#225;ticos son la formaci&#243;n profesional y la investigaci&#243;n&#46; En estos terrenos existe una enorme cantidad de fuentes de informaci&#243;n&#44; dif&#237;ciles de manejar y seleccionar por el profesional m&#233;dico&#46; De hecho&#44; existe una gran cantidad de publicaciones tanto en papel como electr&#243;nicas que intentan recopilar lo m&#225;s relevante que se produce en el mundo editorial sobre determinada &#225;rea del conocimiento m&#233;dico&#46; Un ejemplo ser&#237;an las series de UpToDate<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#44; entre las que se hallan algunas dedicadas a la medicina respiratoria &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Pulmonary&#44; Critical Care and Sleep Medicine</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Allergy and Immunology</span>&#44; respectivamente&#41;&#46; Algo similar ocurre con los sistemas de alerta&#44; que se reciben por correo electr&#243;nico atendiendo a perfiles de usuario predeterminados&#46; Tambi&#233;n en estos casos existen instrumentos de la miner&#237;a de textos que permiten ir m&#225;s all&#225; en la b&#250;squeda&#44; la selecci&#243;n y el procesamiento de informaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Biolog&#237;a y medicina de sistemas</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La &#171;biolog&#237;a de sistemas&#187; se ha definido como la ciencia dedicada al estudio sistem&#225;tico de las interacciones que se producen en los sistemas biol&#243;gicos&#46; En caso de referirse al caso concreto de las enfermedades humanas se hablar&#237;a de &#171;medicina de sistemas&#187;&#44; aunque esta &#250;ltima expresi&#243;n tiene tambi&#233;n otras acepciones&#46; Para avanzar en la biolog&#237;a-medicina de sistemas es necesario conectar adecuadamente el conocimiento existente en &#225;reas diversas de la ciencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#44; con el fin de aflorar nuevas propiedades e hip&#243;tesis no evidenciables a partir de los enfoques tradicionales&#46; Los instrumentos que facilitan esta labor interdisciplinaria son en gran medida producto del desarrollo de las tecnolog&#237;as de la informaci&#243;n&#44; que permiten el procesamiento de grandes cantidades de datos de origen diverso&#44; desarrollando nuevo conocimiento a partir de ellos&#46; As&#237;&#44; la biolog&#237;a-medicina de sistemas permite por ejemplo establecer modelos matem&#225;ticos de enfermedades que integran el conocimiento estructural y fisiopatol&#243;gico en sus diferentes niveles de complejidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Entre sus objetivos se halla no solo una mejor comprensi&#243;n de los procesos nosol&#243;gicos&#44; sino la posibilidad de simulaci&#243;n de sistemas org&#225;nicos&#44; para generar nuevas aproximaciones diagn&#243;sticas y terap&#233;uticas&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La biolog&#237;a-medicina de sistemas utiliza a su vez diversos instrumentos&#46; Por un lado&#44; el objeto principal de esta revisi&#243;n&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">miner&#237;a de textos</span>&#46; Esta puede definirse como un conjunto de t&#233;cnicas inform&#225;ticas cuyo objetivo es detectar&#44; extraer e interpretar&#44; de forma automatizada &#40;o semiautomatizada&#41;&#44; una informaci&#243;n digital que est&#225; b&#225;sicamente en formato de texto&#46; Por otro lado&#44; est&#225;n los ya mencionados modelos matem&#225;ticos de procesos biol&#243;gicos o nosol&#243;gicos&#46; Para elaborarlos&#44; deben utilizarse instrumentos y procedimientos capaces de procesar adecuadamente la gran cantidad de informaci&#243;n suministrada tanto por los avances en las t&#233;cnicas de an&#225;lisis biol&#243;gico como por la existencia de amplios estudios cl&#237;nicos y&#47;o epidemiol&#243;gicos&#46; Entre las disciplinas y t&#233;cnicas biom&#233;dicas que se consideran asociadas a la biolog&#237;a-medicina de sistemas se incluyen la gen&#243;mica &#40;estudio de los genes&#41;&#44; la transcript&#243;mica &#40;de los transcriptomas&#41;&#44; la prote&#243;mica &#40;de la estructura y funci&#243;n de las prote&#237;nas&#41;&#44; la interact&#243;mica &#40;de las interacciones moleculares y sus consecuencias&#41;&#44; la metabol&#243;mica &#40;de las se&#241;ales moleculares dejadas por los procesos biol&#243;gicos&#41; y la metagen&#243;mica &#40;conjunto de genomas que conviven en un entorno&#41;&#46; Es decir&#44; las conocidas popularmente como &#171;omics&#187; u &#171;&#243;micas&#187;&#46; En el campo de la cl&#237;nica y la epidemiolog&#237;a tenemos diversos ejemplos relacionados con el aparato respiratorio&#46; Unos de los m&#225;s recientes son los publicados por Garc&#237;a-Aymerich et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> y Burgel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> sobre la tipificaci&#243;n de fenotipos en la EPOC&#44; a partir de un an&#225;lisis de <span class="elsevierStyleItalic">cluster</span> sobre datos de todo tipo procedentes de pacientes reales&#46; Una tercera faceta de la biolog&#237;a-medicina de sistemas&#44; tambi&#233;n relacionada con las ciencias &#171;&#243;micas&#187;&#44; es el an&#225;lisis de los resultados generados por t&#233;cnicas como los <span class="elsevierStyleItalic">microarrays</span> o <span class="elsevierStyleItalic">chips</span> de ADN y de prote&#237;nas&#44; que se utilizan para analizar simult&#225;nea y respectivamente la expresi&#243;n diferencial de gran n&#250;mero de estos&#46; Son t&#233;cnicas que han sido ya abundantemente utilizadas en la investigaci&#243;n sobre enfermedades respiratorias&#46; As&#237;&#44; Steiling et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> y Pierrou et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> han demostrado los efectos del tabaco sobre la expresi&#243;n de m&#250;ltiples genes relacionados con la lesi&#243;n celular y el estr&#233;s oxidativo en el epitelio bronquial&#46; Sofisticando a&#250;n m&#225;s la complejidad&#44; algunos trabajos re&#250;nen en un mismo an&#225;lisis datos gen&#233;ticos con datos cl&#237;nicos y epidemiol&#243;gicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Miner&#237;a de textos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha mencionado&#44; la miner&#237;a de textos o datos es un conjunto de t&#233;cnicas inform&#225;ticas que permiten el procesamiento de informaci&#243;n digital de forma automatizada&#46; Esto permite no solo disponer de dicha informaci&#243;n en formato manejable&#44; sino generar nuevo conocimiento&#46; En otros campos del saber biom&#233;dico&#44; como la biolog&#237;a molecular o la propia biolog&#237;a de sistemas&#44; este instrumento se ha estado utilizando desde hace a&#241;os&#44; dando lugar a interesantes resultados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;19</span></a>&#46; En su expresi&#243;n m&#225;s sencilla&#44; todos realizamos miner&#237;a de textos cuando empleamos una herramienta tipo PubMed<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> sobre una base bibliogr&#225;fica como MEDLINE&#44; seleccionando un tema a partir de palabras clave o autores determinados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez obtenida la informaci&#243;n relevante a trav&#233;s de t&#233;cnicas de miner&#237;a de textos&#44; se procede al llamado &#171;curado&#187;&#46; Esta es una fase que puede realizarse de forma autom&#225;tica&#44; semiautom&#225;tica o &#171;manual&#187;&#46; En el curado autom&#225;tico se pueden a&#241;adir requerimientos adicionales&#44; tanto binarios &#40;se escoge o se descarta una informaci&#243;n de acuerdo con reglas preestablecidas&#41; como categ&#243;ricos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; dando un peso espec&#237;fico al factor de impacto de la revista&#44; al tipo de art&#237;culo&#44; al dise&#241;o o nivel de evidencia del estudio&#44; al origen de los datos &#91;seres humanos&#44; modelos animales&#44; cultivos celulares&#93;&#44; etc&#46;&#41;&#46; En el curado manual&#44; un experto en el tema depura la lista de datos o fuentes de informaci&#243;n&#44; seg&#250;n su criterio&#46; Sin embargo&#44; y como se discutir&#225; m&#225;s adelante&#44; con excesiva frecuencia se considera como experto a cualquier profesional de las ciencias biom&#233;dicas&#44; no necesariamente ducho en la faceta objeto de la b&#250;squeda&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un tercer punto importante&#44; una vez seleccionada la informaci&#243;n&#44; es establecer conexiones entre datos dispersos&#46; A este proceso se le denomina integraci&#243;n y es fundamental para generar nuevo conocimiento&#46; Resulta obvio que la conexi&#243;n e integraci&#243;n entre datos obtenidos en diversas &#225;reas de conocimiento no suele producirse de forma espont&#225;nea con los m&#233;todos tradicionales&#46; Por tanto&#44; se hace necesario que existan m&#233;todos automatizados que seleccionen y pongan a disposici&#243;n del profesional la informaci&#243;n potencialmente relevante&#44; independientemente del &#225;rea del saber en que se haya generado&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A lo largo de los siguientes apartados se detallar&#225; c&#243;mo puede utilizarse la miner&#237;a de textos o de datos en las diferentes facetas de la medicina&#46; Entre otras&#44; el seguimiento de hallazgos relevantes en la investigaci&#243;n m&#225;s b&#225;sica para su traslado a la cl&#237;nica&#44; el diagn&#243;stico y la clasificaci&#243;n de la gravedad&#44; y el establecimiento de un pron&#243;stico en algunas de las entidades respiratorias m&#225;s prevalentes&#46;</p><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Contextualizaci&#243;n hist&#243;rica</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque la necesidad de procesar gran cantidad de informaci&#243;n de forma autom&#225;tica es relativamente nueva&#44; la tecnolog&#237;a en que se basa la actual miner&#237;a de textos tiene ya cierto recorrido&#46; As&#237;&#44; hace ya medio siglo se utilizaban t&#233;cnicas similares para el procesado de discursos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> o en estudios sobre estructuras ling&#252;&#237;sticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; En medicina&#44; algunos de los trabajos pioneros fueron llevados a cabo por Swanson<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24&#44;25</span></a>&#44; que estableci&#243; relaciones entre fen&#243;menos aparentemente inconexos&#44; como la migra&#241;a y el d&#233;ficit de magnesio&#44; a partir de los t&#237;tulos de art&#237;culos obtenidos en la base de datos MEDLINE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Estas relaciones fueron validadas experimentalmente a&#241;os m&#225;s tarde<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46; Con una metodolog&#237;a parecida&#44; Srinivasan y Libbus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> y Weeber et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> determinaron el potencial efecto beneficioso de la curcumina y la talidomida en pacientes con enfermedad de Crohn&#46; En la actualidad este tipo de b&#250;squedas se est&#225; utilizando ampliamente en medicina y en biolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> para establecer asociaciones entre&#44; por ejemplo&#44; genes &#40;o prote&#237;nas&#41; con enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29-32</span></a>&#44; o para valorar interacciones entre diversas prote&#237;nas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">33&#44;34</span></a>&#46; Un instrumento interesante para este objetivo es DisGeNET&#44; dise&#241;ado para relacionar la informaci&#243;n procedente de las diversas &#171;omics&#187; con la generada sobre las distintas enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">31&#44;32</span></a>&#46; En cuanto a la patolog&#237;a respiratoria&#44; y como se ver&#225; m&#225;s adelante&#44; estas t&#233;cnicas e instrumentos se est&#225;n utilizando intensivamente para el estudio de diversos aspectos de la EPOC&#44; el asma bronquial y el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Aspectos generales de la miner&#237;a de textos</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por definici&#243;n&#44; la miner&#237;a de textos y de datos tiene como objetivo recuperar&#44; extraer e interpretar la informaci&#243;n almacenada bajo formato electr&#243;nico en grandes archivos documentales y bases de datos&#44; mediante el uso de m&#233;todos autom&#225;ticos o semiautom&#225;ticos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">recuperaci&#243;n de la informaci&#243;n</span> consiste en identificar documentos que contengan datos sobre la pregunta generada&#46; Por ejemplo&#44; &#191;cu&#225;les son los biomarcadores que han sido involucrados o presentan potencial para el diagn&#243;stico de la EPOC&#63; En la actualidad&#44; la localizaci&#243;n de la informaci&#243;n es un problema menor&#44; pues existen infinidad de fuentes accesibles en formato electr&#243;nico&#44; tanto originales &#40;revistas&#44; libros de texto&#44; p&#225;ginas web&#41; como ya recopiladas en bases de datos&#46; Un ejemplo de estas &#250;ltimas es la ya mencionada MEDLINE&#44; sobre la que act&#250;a el sistema de recuperaci&#243;n de informaci&#243;n PubMed<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; Existen sistemas m&#225;s espec&#237;ficos&#44; como Textpresso<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">35&#44;36</span></a> o HLungDB<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37&#44;38</span></a>&#44; que es una base de datos sobre c&#225;ncer de pulm&#243;n que agrupa informaci&#243;n sobre genes y prote&#237;nas implicados&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del segundo paso&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">extracci&#243;n de informaci&#243;n</span>&#44; consiste en identificar la parte relevante de esta entre todos los datos recuperados&#46; Esencialmente requiere 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>etapas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>B&#41;&#58; a&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">procesamiento</span>&#44; con conversi&#243;n de textos complejos en estructuras simples &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; palabras o frases cortas&#41;&#44; interpretables por los sistemas inform&#225;ticos&#59; b&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">identificaci&#243;n cierta</span> &#40;estandarizada&#41; de las entidades cl&#237;nicas o los procesos biol&#243;gicos a que hacen referencia los documentos&#44; y c&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">interpretaci&#243;n</span> de las relaciones sem&#225;nticas entre diversas estructuras o entidades&#46; En la extracci&#243;n de informaci&#243;n se utilizan habitualmente sistemas basados en algoritmos de inteligencia artificial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; m&#233;todos estad&#237;sticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a> o sistemas mixtos &#40;p&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ej&#46;&#44; GENIA Tagger<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">41&#44;42</span></a> o Standford Log-Linear Part-of-Speech Tagger&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">43&#44;44</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un problema inherente a las fases de identificaci&#243;n e interpretaci&#243;n es que los mecanismos autom&#225;ticos&#44; que permiten filtrar el conocimiento disponible&#44; no poseen el criterio discrecional suficiente&#46; A esto se a&#241;ade que&#44; en general&#44; los equipos profesionales que dise&#241;an dichos instrumentos carecen de expertos en la materia concreta de la b&#250;squeda&#46; La disociaci&#243;n entre estos &#250;ltimos y los profesionales de la bioinform&#225;tica es m&#225;s acusada en el caso de la medicina que en el de la biolog&#237;a&#44; y ha sido identificada como el problema principal en el dise&#241;o de los instrumentos de filtrado y curado de la informaci&#243;n&#46; Esto es inherente a la parcelaci&#243;n actual de la ciencia en disciplinas&#44; pero se agrava con la progresiva segmentaci&#243;n del conocimiento dentro de cada una&#46; Es pues fundamental incorporar a profesionales cl&#237;nicos en los equipos multidisciplinares de trabajo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un problema adicional es que los resultados de los estudios no son axiomas&#44; pero a menudo son tratados como tales por los profesionales procedentes de ciencias m&#225;s exactas que la medicina&#46; Tambi&#233;n es importante no olvidar que aunque la miner&#237;a de datos no es una tecnolog&#237;a totalmente nueva y sus resultados son prometedores&#44; a&#250;n existen aspectos que pueden mejorarse&#46; Por ejemplo&#44; a nivel tecnol&#243;gico existe un problema inherente al lenguaje biom&#233;dico&#58; la variabilidad l&#233;xica y sem&#225;ntica existente entre las diferentes disciplinas&#46; Es un problema que aunque se puede abordar con cierto &#233;xito mediante algoritmos de inteligencia artificial o m&#233;todos estad&#237;sticos&#44; todav&#237;a no est&#225; completamente resuelto&#46; Otro aspecto a tener en cuenta&#44; principalmente en el uso de la miner&#237;a de textos en medicina&#44; es que las conclusiones obtenidas pueden acabar teniendo efecto sobre los pacientes&#44; con lo que es importante que est&#233;n completamente contrastadas&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El &#250;ltimo paso es el de la de <span class="elsevierStyleItalic">interpretaci&#243;n de resultados</span>&#46; Con &#233;l se persigue integrar la informaci&#243;n obtenida en los pasos anteriores&#44; y en &#250;ltima instancia obtener asociaciones entre entidades o fen&#243;menos biol&#243;gicos o cl&#237;nicos&#44; inicialmente no detectables mediante los m&#233;todos convencionales&#46; Volviendo al estudio de Swanson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; la integraci&#243;n de diversas hip&#243;tesis contrastadas individualmente es lo que permiti&#243; originar una nueva hip&#243;tesis que vinculaba el d&#233;ficit de magnesio con la migra&#241;a&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestra como ejemplo una representaci&#243;n gr&#225;fica de las asociaciones entre una entidad &#40;la EPOC&#41; y sus comorbilidades&#46; Este tipo de im&#225;genes facilita la interpretaci&#243;n simult&#225;nea de informaci&#243;n diversa obtenida con la miner&#237;a de datos&#44; generando nuevas hip&#243;tesis&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">&#171;Excavando&#187; <span class="elsevierStyleItalic">&#40;mining&#41;</span> inform&#225;ticamente en el terreno de las enfermedades respiratorias</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha comentado&#44; la alta producci&#243;n y disponibilidad de datos en el &#225;mbito de la medicina y de las ciencias biol&#243;gicas m&#225;s b&#225;sicas hace de &#233;l un espacio apropiado para el uso de la miner&#237;a de textos&#46; En el campo concreto de las enfermedades respiratorias han aparecido en los &#250;ltimos a&#241;os numerosos estudios que hacen uso de esta t&#233;cnica y que abarcan las diversas etapas que van desde el conocimiento m&#225;s b&#225;sico a la medicina aplicada&#46;</p><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Conocimiento en ciencias b&#225;sicas</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En campos como la biolog&#237;a molecular o la fisiolog&#237;a&#44; la miner&#237;a de textos est&#225; originando una transici&#243;n del modelo cient&#237;fico deductivo cl&#225;sico &#8212;en el que una hip&#243;tesis se verifica experimentalmente&#8212; a un modelo basado en la b&#250;squeda &#171;a ciegas&#187; de asociaciones entre hechos aparentemente no conectados&#44; pero validables experimentalmente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">46&#44;47</span></a>&#46; Para ello es conveniente el desarrollo de plataformas especializadas&#46; As&#237;&#44; existen bases de datos unificadas&#44; como la ya mencionada HLungDB<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37&#44;38</span></a>&#44; que han integrado informaci&#243;n sobre genes&#44; prote&#237;nas&#44; modificaciones epigen&#233;ticas y caracter&#237;sticas cl&#237;nicas&#44; relacionada en todos los casos con el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#46; El principal objetivo de esta plataforma es establecer una red de conexiones basada en mol&#233;culas asociadas con esta entidad&#44; facilitando as&#237; tanto la investigaci&#243;n m&#225;s b&#225;sica como la integraci&#243;n con &#225;reas relativamente distantes como la cl&#237;nica o la epidemiolog&#237;a&#46; Esto resulta fundamental en entidades como el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; que implican alteraciones complejas y de causa multifactorial&#46; Pueden as&#237; desarrollarse v&#237;as de estudio previamente inexploradas o sugerirse nuevas alternativas terap&#233;uticas&#46; Tambi&#233;n hay numerosos ejemplos del uso de la miner&#237;a de textos en aspectos b&#225;sicos relacionados con la EPOC&#46; As&#237;&#44; Comandini et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">48</span></a> utilizaron datos correspondientes a genes y a expresi&#243;n de prote&#237;nas en sujetos no fumadores&#44; fumadores sin enfermedad pulmonar y fumadores con EPOC&#44; con el objetivo de identificar efectos inducidos por el tabaco&#46; Sus resultados sugieren que determinados genes con actividad antioxidante se sobreexpresan ante la exposici&#243;n al tabaco en algunos individuos y podr&#237;an jugar un papel importante en la protecci&#243;n tisular frente al estr&#233;s oxidativo&#46; Estos genes o sus productos podr&#237;an ser utilizados como biomarcadores negativos del riesgo para desarrollar una EPOC&#46; En un trabajo muy reciente de algunos miembros de nuestro grupo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">49</span></a> se ha utilizado la miner&#237;a de textos para estudiar las comorbilidades de esta misma enfermedad y los mecanismos potencialmente implicados&#44; aflorando la sorprendente abundancia de datos en algunas de las asociaciones &#40;como la de EPOC con cardiopat&#237;a isqu&#233;mica o con c&#225;ncer de pulm&#243;n&#41; y la escasa presencia en la literatura de otras &#40;como es el caso de las de EPOC con alteraciones nutricionales o con hipertensi&#243;n pulmonar&#41;&#46; Tambi&#233;n en el caso del asma bronquial se han publicado trabajos interesantes&#46; Por ejemplo&#44; Su et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a> han investigado las relaciones de diversos genes entre s&#237;&#44; y de estos con el ambiente en el asma infantil&#44; concluyendo que algunos de ellos condicionan la susceptibilidad a desarrollar asma en los ni&#241;os&#46; Tremblay et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">51</span></a>&#44; por su parte&#44; implementaron una metodolog&#237;a &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Genes to Diseases</span> &#91;G2D&#93;&#41; basada en la miner&#237;a de textos para identificar genes candidatos a estar implicados en el desarrollo de asma y atopia&#46; En cuanto a la neumon&#237;a y al s&#237;ndrome del distr&#233;s respiratorio del adulto &#40;SDRA&#41; sucede algo parecido&#46; Frenzel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">52</span></a>&#44; analizando m&#250;ltiples marcadores en el lavado broncoalveolar de pacientes con SDRA&#44; demostraron que la determinaci&#243;n de IL-6 puede ser de gran valor pron&#243;stico&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Parece claro que el an&#225;lisis autom&#225;tico del conocimiento procedente de diversas ciencias b&#225;sicas puede aportar nueva luz sobre las enfermedades respiratorias&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Diagn&#243;stico y manejo cl&#237;nico del paciente respiratorio</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Establecer un diagn&#243;stico de certeza y categorizar la gravedad es crucial en cualquier enfermedad&#46; No obstante&#44; esta no es siempre una tarea f&#225;cil&#44; sobre todo si el diagn&#243;stico requiere t&#233;cnicas complejas o que precisan un entrenamiento especial&#46; Este es el caso de la EPOC&#44; donde se necesita tanto la colaboraci&#243;n del paciente como una adecuada maniobra de espirometr&#237;a forzada&#46; En el momento actual&#44; en algunas iniciativas&#44; como la <span class="elsevierStyleItalic">Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease</span> &#40;GOLD&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">53</span></a>&#44; se requiere adem&#225;s conocer el n&#250;mero de ingresos recientes y la cuant&#237;a de la disnea&#46; Utilizar un an&#225;lisis autom&#225;tico de datos puede permitir verificar la bondad de una determinada maniobra espirom&#233;trica&#44; a la vez que aproximar el diagn&#243;stico completo basado en otras variables&#46; Matsumoto et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">54</span></a>&#44; mediante miner&#237;a de datos efectuada en registros electr&#243;nicos de unos 27&#46;000 pacientes&#44; observaron que la obstrucci&#243;n al flujo a&#233;reo detectable por los valores espirom&#233;tricos no hab&#237;a sido diagnosticada en hasta el 86&#37; de los casos&#46; Este es un ejemplo de algunas aplicaciones de la miner&#237;a de datos&#44; que permiten adem&#225;s establecer alarmas diagn&#243;sticas en las historias cl&#237;nicas&#44; evitando que hallazgos relevantes pasen desapercibidos al profesional asistencial&#46; Por otra parte&#44; y como se ha visto&#44; el an&#225;lisis autom&#225;tico de datos puede permitir hallar nuevas relaciones entre variables&#44; generando hip&#243;tesis que conduzcan a sistemas alternativos o complementarios de diagn&#243;stico&#46; Respecto del c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; existen diversos pasos cruciales en su detecci&#243;n y posterior estratificaci&#243;n&#46; Uno de ellos es la valoraci&#243;n de la afectaci&#243;n ganglionar&#44; que se realiza inicialmente mediante t&#233;cnicas de imagen &#40;tomograf&#237;a axial computarizada &#91;TAC&#93; y tomograf&#237;a por emisi&#243;n de positrones&#41;&#44; y se confirma o descarta mediante la obtenci&#243;n de muestras tisulares por ultrasonograf&#237;a endobronquial o mediastinoscopia&#46; Lu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a> proponen un nuevo m&#233;todo automatizado para la orientaci&#243;n inicial de la afectaci&#243;n ganglionar&#46; Este se basa tambi&#233;n en la TAC&#44; pero utilizando luego la miner&#237;a de datos para comparar los hallazgos con los registros anat&#243;micos de n&#243;dulos linf&#225;ticos pertenecientes a pacientes ya diagnosticados&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una fase del proceso diagn&#243;stico que es complementaria a la identificaci&#243;n de la enfermedad es el establecimiento de un pron&#243;stico&#46; Esto implica generalmente la categorizaci&#243;n de la gravedad o de la extensi&#243;n de la enfermedad&#46; En esta fase es igualmente importante disponer de buenos m&#233;todos de asignaci&#243;n a cada categor&#237;a&#44; pues con frecuencia condicionar&#225; el tratamiento&#46; En los &#250;ltimos a&#241;os han aparecido sistemas de clasificaci&#243;n autom&#225;tica de las etapas del c&#225;ncer de pulm&#243;n&#44; que utilizan datos cl&#237;nicos e histol&#243;gicos registrados en informes diversos de una o varias instituciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">56&#44;57</span></a>&#46; En el caso del trasplante de pulm&#243;n o combinado de coraz&#243;n-pulm&#243;n&#44; una adecuada predicci&#243;n de la supervivencia es cr&#237;tica no solo para un paciente concreto&#44; sino tambi&#233;n para la selecci&#243;n de donantes y receptores&#46; Existe en la actualidad una gran cantidad de informaci&#243;n referente a trasplantes &#40;procedimientos&#44; monitorizaci&#243;n de pacientes&#44; etc&#46;&#41; que se ha utilizado junto con m&#233;todos estad&#237;sticos cl&#225;sicos para realizar predicciones de morbilidad y supervivencia respecto de diversos &#243;rganos&#44; incluido el pulm&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">58</span></a>&#46; M&#225;s recientemente se est&#225; utilizando tambi&#233;n la miner&#237;a de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">59</span></a>&#44; ya que presenta ciertas ventajas sobre los m&#233;todos estad&#237;sticos cl&#225;sicos&#46; Por ejemplo&#44; no est&#225; limitada por el n&#250;mero de observaciones ni requiere independencia de los observadores&#44; como suceder&#237;a en un estudio concreto&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un campo en el que la miner&#237;a de datos ha sido particularmente fecunda es el del enfermo respiratorio semicr&#237;tico y cr&#237;tico&#46; &#62;A lo largo de las &#250;ltimas d&#233;cadas las unidades a cargo de estos pacientes han implementado sus sistemas de recogida de datos&#44; y como consecuencia directa se han desarrollado 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>aplicaciones fundamentales basadas en la miner&#237;a de textos&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por un lado&#44; la generaci&#243;n de modelos predictivos a corto y medio plazo&#44; que permiten crear alertas inteligentes y sistemas de toma de decisiones&#46; Entre los numerosos estudios dedicados al paciente cr&#237;tico destacan el de Tzavaras et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#44; que mediante miner&#237;a de datos y redes neuronales desarrollaron un modelo de soporte a la decisi&#243;n cl&#237;nica&#44; basado en la identificaci&#243;n de las variables fisiol&#243;gicas clave para decidir la instauraci&#243;n de ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; se han desarrollado tambi&#233;n modelos de largo plazo&#44; utilizados principalmente como m&#233;todo de evaluaci&#243;n de la calidad de los equipos e instituciones implicadas en el cuidado del paciente respiratorio cr&#237;tico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">61-63</span></a>&#46; Algunas de estas aplicaciones se han extendido posteriormente a unidades de hospitalizaci&#243;n convencional&#44; como las salas de neumolog&#237;a y de cirug&#237;a tor&#225;cica&#46; Tradicionalmente&#44; estos instrumentos se han construido utilizando &#250;nicamente datos demogr&#225;ficos y administrativos&#44; para determinar &#237;ndices de supervivencia&#44; de mortalidad&#44; etc&#46; Sin embargo&#44; de forma m&#225;s reciente&#44; se est&#225;n aprovechando los datos fisiol&#243;gicos y cl&#237;nicos que quedan almacenados para generar modelos basados en la miner&#237;a de datos&#46; Existen diversos estudios&#44; como los de Bohensky et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a> o Kim et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#44; que han demostrado que estos modelos son superiores a los m&#233;todos cl&#225;sicos en la predicci&#243;n de supervivencia&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las <span class="elsevierStyleItalic">v&#237;as cl&#237;nicas</span> son el registro de los procedimientos realizados sobre un paciente concreto durante su estancia hospitalaria&#46; Tambi&#233;n en este campo se han publicado estudios donde se emplean m&#233;todos de an&#225;lisis automatizado de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">64&#44;65</span></a>&#46; Las v&#237;as cl&#237;nicas constituyen una herramienta b&#225;sica de gesti&#243;n de la calidad asistencial y se ha demostrado que su implementaci&#243;n permite disminuir la variabilidad en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Otras ventajas son la ayuda al cl&#237;nico en la toma de decisiones y una optimizaci&#243;n de los recursos empleados&#44; con reducci&#243;n del tiempo y costes en la atenci&#243;n&#46;</p></span></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Conclusiones</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dispone hoy en d&#237;a de gran cantidad de informaci&#243;n cient&#237;fica y m&#233;dica&#46; No obstante&#44; existe un problema inherente a tal volumen de datos&#58; su recuperaci&#243;n selectiva e interpretaci&#243;n se hacen pr&#225;cticamente imposibles para un profesional si emplea los m&#233;todos cl&#225;sicos&#46; En ese escenario&#44; el uso de herramientas bioinform&#225;ticas como la miner&#237;a de textos o datos adquiere una relevancia fundamental&#46; Estas herramientas&#44; que han tenido ya un papel importante en otros campos del saber biom&#233;dico&#44; se han empezado a utilizar recientemente en la medicina respiratoria&#46; Los niveles m&#225;s evidentes de aplicaci&#243;n m&#233;dica &#40;en investigaci&#243;n y en cl&#237;nica&#41; de la miner&#237;a de textos son la integraci&#243;n y la transferencia de los avances obtenidos en las ciencias m&#225;s b&#225;sicas&#44; y una mejor comprensi&#243;n de los procesos de diagn&#243;stico&#44; de categorizaci&#243;n de la gravedad y de establecimiento de pron&#243;stico de las enfermedades&#46; Tambi&#233;n puede ser de gran utilidad para generar modelos predictivos de <span class="elsevierStyleItalic">outcomes</span>&#44; crear alertas inteligentes y ayudar al cl&#237;nico en la toma de decisiones&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Financiaci&#243;n</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">CB06&#47;06&#47;0043 &#40;CIBERES&#41;&#44; SAF2011-26908 &#40;Ministerio de Econom&#237;a y Competitividad&#41; y 2009SGR393 &#40;Generalitat de Catalunya&#41;&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Conflicto de intereses</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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Article information
ISSN: 03002896
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2018 September 245 30 275
2018 August 1 0 1
2018 July 4 0 4
2018 May 37 2 39
2018 April 101 6 107
2018 March 144 9 153
2018 February 94 10 104
2018 January 348 14 362
2017 December 400 10 410
2017 November 105 6 111
2017 October 80 10 90
2017 September 75 35 110
2017 August 109 28 137
2017 July 106 16 122
2017 June 124 48 172
2017 May 114 26 140
2017 April 98 54 152
2017 March 103 63 166
2017 February 85 41 126
2017 January 71 20 91
2016 December 95 19 114
2016 November 150 34 184
2016 October 172 49 221
2016 September 232 59 291
2016 August 187 49 236
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