Condición: Síndrome de Down (SD)
Tipo de biomarcadores: Metabolico
Técnicas: Análisis metabolómico global por LC-MS de alta resolución en plasma; aplicación de múltiples algoritmos de machine learning (AdaBoost, LightGBM, Random Forest, KTBoost, XGBoost) para clasificar individuos con SD (T21) vs controles (D21)
Grupo de la población: Adultos
Tamaño de la prueba: 419
Enfoque de ciencia de datos: Modelo de machine learning con ensamble de árboles + interpretabilidad XAI
Autores: Colak, C., Yagin, F. H., Yagin, B., Alkhateeb, A., Al-Rawi, M. B. A., Akhloufi, M. A., & Aghaei, M.
País: Canada/Arabia Saudita/ Noruega/Alemania
Año: 2025
Aplicación: Descubrimiento de biomarcadores metabolómicos para diagnóstico y comprensión de la fisiopatología del SD (estrés oxidativo, disfunción mitocondrial, etc.)
Objetivo: Implementar un modelo de IA explicable combinado con ML para investigar las diferencias en el perfil metabólico entre personas con SD y controles, identificando nuevos biomarcadores específicos de rutas metabólicas asociadas al SD
Hallazgos: El estudio reveló diferencias significativas en el metaboloma de individuos con SD respecto a controles. Un modelo basado en machine learning (KTBoost) logró una exactitud del 90.4% (AUC ≈0.96) al distinguir a las personas con SD de controles según sus metabolitos plasmáticos. Varios metabolitos exhibieron niveles alterados en el SD: por ejemplo, se observaron disminuciones en vitamina C, ácido taurolitocólico, esfingosina y prostaglandinas A2/B2/J2, mientras que metabolitos como timidina, tauro-ursodesoxicólico, serina y ácido nervónico estaban elevados en SD vs controles. El análisis SHAP (XAI) destacó a L-citrulina, quinurenina, prostaglandina A2/B2/J2, urato y pantotenato como posibles nuevos biomarcadores clave para diferenciar el SD, vinculándolos a rutas de estrés oxidativo, inflamación y metabolismo energético
Resumen del estudio: Investigación de metabolómica + IA que identificó un conjunto de metabolitos alterados característicos del síndrome de Down. Analizando muestras de 316 sujetos con SD y 103 controles mediante LC-MS y algoritmos de aprendizaje automático, se logró clasificar correctamente a los individuos con SD con un AUC de ~0.96, demostrando el potencial diagnóstico del perfil metabólico. Los resultados mostraron que las personas con SD presentan un déficit de antioxidantes (ej. vitamina C) y ciertos ácidos biliares y lípidos, junto con un exceso de algunos nucleósidos, aminoácidos e intermediarios metabólicos (ej. timidina, citrulina, quinurenina) en comparación con controles. Estas alteraciones sugieren desequilibrios en vías de estrés oxidativo, metabolismo de lípidos y función mitocondrial, coherentes con la fisiopatología de SD. Utilizando técnicas de XAI, se identificaron como marcadores más influyentes la citrulina, la quinurenina, ciertas prostaglandinas, el ácido úrico y la pantotenato, que podrían ser biomarcadores novedosos y objetivos para intervenciones terapéuticas. En resumen, la combinación de metabolómica y ML permitió descubrir nuevos biomarcadores metabólicos para el SD y apunta a mejorar herramientas diagnósticas y estrategias de tratamiento basadas en el perfil bioquímico de estos pacientes
Referencia: Colak, C., Yagin, F. H., Yagin, B., Alkhateeb, A., Al-Rawi, M. B. A., Akhloufi, M. A., & Aghaei, M. (2025). Identification of metabolomics-based biomarker discovery in individuals with Down syndrome utilizing kernel-tree model-enhanced explainable artificial intelligence methodology. Frontiers in Molecular Biosciences, 12, 1567199.