Analizar la evolución de la exposición al polen con inteligencia artificial
Las alergias al polen (rinitis alérgica) son reacciones del sistema inmunitario a los granos de polen en suspensión en el aire liberados por árboles, gramíneas y malas hierbas, con síntomas comunes como estornudos, congestión nasal y ojos llorosos y con picor. Según un análisis reciente, las alergias al polen afectan a una media del 18,1 % de la población mundial, aunque las estimaciones varían ampliamente entre el 1 y 63 %(se abrirá en una nueva ventana) para distintos países. El tratamiento suele consistir en la administración de antihistamínicos, aerosoles nasales y colirios, además de la minimización de la exposición permaneciendo en interiores. Tal y como afirma la coordinadora del proyecto EPOCHAL Marloes Eeftens(se abrirá en una nueva ventana), del Instituto Suizo de Salud Pública y Tropical(se abrirá en una nueva ventana): «También podríamos diseñar intervenciones de salud pública, como plantar menos árboles alergénicos en espacios urbanos, y la lucha contra el cambio climático ayudará a hacer frente a especies alergénicas invasoras como la ambrosía. Pero para controlar el éxito de estos esfuerzos, primero necesitamos saber más sobre los cambios en los niveles de polen y sus repercusiones en la salud».
Modelización del polen mediante inteligencia artificial
Para evaluar cómo ha influido el cambio climático en los niveles de polen, el equipo de EPOCHAL, financiado por el Consejo Europeo de Investigación(se abrirá en una nueva ventana), utilizó inteligencia artificial (IA) para analizar los datos de las catorce estaciones de medición de polen de Suiza, considerando doce de las especies más alergénicas a lo largo de treinta y un años. «Descubrimos que para muchas plantas alergénicas en Suiza, la temporada de polen empieza antes en el año, dura más y es más intensa que antes», señala Eeftens. Para explorar la exposición al polen a lo largo del tiempo, en EPOCHAL se utilizó IA para reconstruir los niveles diarios de polen y los patrones de distribución(se abrirá en una nueva ventana) de cinco tipos de polen en Suiza —alisos, fresnos, abedules, gramíneas y avellanos— remontándose a 2002.
Modelización de las variaciones espaciales y temporales
Se utilizaron herramientas de aprendizaje automático para modelizar las variaciones espaciales y temporales de la concentración de polen, utilizando los niveles de polen registrados por las estaciones de medición combinados con variables predictoras que afectan a la emisión, la dispersión y la sedimentación (por ejemplo, altitud, uso del suelo, distribución de especies, temperatura y vegetación). Para encontrar el método de aprendizaje automático más eficaz, se compararon seis algoritmos(se abrirá en una nueva ventana). Un método de aprendizaje denominado Random Forest(se abrirá en una nueva ventana) resultó ser la opción más eficaz. «Aunque conocíamos los niveles de polen en las estaciones de medición, antes había que suponer los niveles de exposición en otros lugares. Nuestro modelo pudo indicar a qué tipos de polen estuvieron expuestos los hogares de toda Suiza en días concretos y en qué concentraciones durante un período de veinte años», añade Eeftens.
Efectos del polen en las poblaciones y los individuos
El conjunto de datos de EPOCHAL sobre los niveles históricos de polen en toda Suiza ofrecía un medio para comparar la exposición con los datos sanitarios, para estudiar los efectos sobre las poblaciones y los individuos. Se siguió a unos 410 voluntarios durante toda la estación polínica. El polen al que estuvieron expuestos se determinó mediante modelos de EPOCHAL y su sensibilización al polen se midió mediante pruebas de punción cutánea, mientras que la gravedad de los síntomas fue facilitada por los pacientes. También se midieron otros indicadores de salud, como la función cognitiva, la función pulmonar, la tensión arterial y la calidad del sueño durante la estación polínica. «Hemos descubierto que no existe un umbral por debajo del cual puedan evitarse completamente los síntomas. Una vez que la exposición supera la concentración de 50-80 granos de polen por metro cúbico, el sufrimiento suele ser de moderado a grave, independientemente de los niveles exactos», explica Eeftens. Los análisis ya han revelado por primera vez una asociación entre la concentración de polen y la tensión arterial(se abrirá en una nueva ventana), medida longitudinalmente. En cambio, no se encontró ninguna relación importante entre el polen y el rendimiento cognitivo(se abrirá en una nueva ventana). «Toda esta información es importante para que los sistemas de alerta sobre el polen comuniquen lo que pueden esperar las personas alérgicas», añade Eeftens.
