La respuesta inmunitaria específica se monta gracias a que cada una de las células responsables de ella, los linfocitos, portan un receptor con una secuencia única que permite reconocer un antígeno y solamente uno. Cuando estas células reconocen al antígeno, proliferan y se expanden, pero solo las que portan una secuencia de ese receptor capaz de interaccionar con el antígeno. Por tanto, si se consigue caracterizar y distinguir de entre los millones de receptores posibles los que se han expandido y reaccionado frente a ese antígeno, podría ser una valiosa herramienta diagnóstica, especialmente en casos complejos como las enfermedades autoinmunitarias. 

En el trabajo dirigido por Scott Boyd, se ha interrogado qué secuencias reaccionan en varias enfermedades (covid19, SIDA, lupus y diabetes tipo 1) y si estas eran capaces de diagnosticar la enfermedad. Para la interpretación de los datos generados tras la secuenciación de millones de células, se ha recurrido a una estrategia de inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático. Los diagnósticos interpretados por la inteligencia artificial correlacionan perfectamente con los establecidos por métodos clínicos y de laboratorio. 

Si bien esta estrategia se encuentra aún muy alejada del entorno clínico, es evidente que puede ser de gran utilidad en el futuro, especialmente cuando el diagnóstico sea ambiguo, y en cualquier caso representa un primer paso importante en la utilización de las herramientas de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades inmunitarias. 

ES