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Marcela Henríquez Henríquez. MD.PhD.
Departamento de Laboratorios Clínicos
Escuela de Medicina UC.
BIG DATA
&
LABORATORIO CLÍNICO
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• ¿Qué queremos decir cuando hablamos de Big Data y Data
Science?
• ¿Cuál es la relación con Laboratorio Clínico?
• Aplicaciones para Big Data y Data Science en Laboratorio Clínico
• Control de Calidad Analítico Basado en Datos Reales
• Test Multianalíticos basados en IA: Nuestra experiencia en el
desarrollo de un test de diagnóstico bioquímico para TDAH
• Grandes desafíos del Big data en Laboratorio Clínico
TEMARIO
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BIG DATA: ¿QUÉ ES?
…Set de datos cuya extensión, complejidad y/o diversidad dificulten su análisis usando herramientas estadísticas y computacionales tradicionales….
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Por lo tanto…
¡ Todos los datos emanados de la rutina del laboratorio clínico!
BIG DATA: ¿QUÉ ES?
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Lo que sabemos
Lo que queremos entender
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CIENCIA DE DATOS: ¿QUÉ ES?
Búsqueda de información con significado dentro de un gran set de datos.
Multidisciplinario
Con un propósito:
1) Predicción
2) Toma de decisiones
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CIENCIA DE DATOS: ¿QUÉ ES?
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• Predictores clínicos
• Biomarcadores. Nuevos test diagnósticos
• Medicina Personalizada
• Desarrollo de fármacos
• Predicción y control de brotes epidémicos
• Biología de sistemas
• Evaluaciones económicas en salud
APLICACIÓN EN BIOMEDICINA
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• Biomarcadores. Nuevos test diagnósticos
• Medicina Personalizada
• Sistemas de control de calidad analítico en tiempo real
• Gestión/Optimización de Procesos al interior del laboratorio
• Optimización de Límites de decisión clínica para test diagnósticos
• Sistema de Gestión de Calidad: Metas basadas en impacto clínico
• Medicina Transfusional: Predicción de uso de hemoderivados, predicción/estandarización de reacciones adversas.
APLICACIÓN EN LABORATORIO CLÍNICO
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❖Control de calidad interno basado en datos reales
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Desafíos en Torno al Control de Calidad Tradicional
• Conmutabilidad del material utilizado
• Asignación correcta de valor
• Costo elevado
• No permite monitorizar el ensayo en tiempo real
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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La Alternativa:
Control de Calidad centrado en Pacientes
• Basado en el uso de muestras de pacientes
• Costo nominal
• Resultados robustos y reproducibles en laboratorios/analitos con suficiente demanda de exámenes
• Permite monitorización en tiempo real
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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Control de Calidad Basado en la Media Móvil• Solución más conocida
• Distintos métodos o sistemas disponibles se diferencian en:• Algoritmo de cálculo
• Qué datos se incluyen/excluyen (límites para truncar)
• Modo de establecer los límites de aceptación para el control de calidad (distribución poblacional vs optimización del número de falsas alarmas)
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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Control de Calidad Basado en la Media Móvil versus Control Estadístico Tradicional
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
Control Calidad Media Móvil
Control Tradicional
Frecuencia Continuo Puntual , según agenda
Conmutabilidad Conmutable Riesgo de no ser conmutable
Control ciclo del examen
Analítico y Pre-analítico Sólo Analítico
Número de Niveles a controlar
Uno, basado en la media poblacional
Múltiples, a elección
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Control de Calidad Basado en la Media Móvil versus Control Estadístico Tradicional (continuación)
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
Control Calidad Media Móvil Control Tradicional
Tipo de error detectado
Sesgo (no entrega información sobre imprecisión)
Sesgo e Imprecisión
Proceso de optimización y validación
Complejo, poco estandarizado, varios métodos
Tradicional, conocido., mayor estandarización
Representación gráfica de resultados
Accuracy plot, Gráficos de Bland y Altman, gráficos de Levey-Jennings
Gráficos de Levey-Jennings
Costos operacionales
Bajos Medio-alto
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BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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Implementación QC basado en la mediana móvil de pacientes ambulatorios
- Fase pre-desarrollo- Evaluación de la distribución de valores en la población ambulatoria.
- Determinación de algoritmo estadístico para cada analito.
- Fase de desarrollo (21000 exámenes)- Aplicación de programa de simulación “in house”, con datos
retrospectivos + datos fuera de QC simulados cada 1000 exámenes
- Regla: “release from the back”; n por bloque 50
- Error tolerado basado en variabilidad biológica o +- 10% media
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
Mediana móvil para datos en control (azul) y con simulaciones fuera de control
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BIG DATA CONTROL DE CALIDAD
Corrida Real para Creatinina. A) Mediana móvil para creatinina (3 canales), mostrando uno de ellos fuera de control. B) Gráfica de Bland-Altman mostrando comparación entre los valores del bloque analizados en instrumento en control y fuera de control
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En esta experiencia, la implementación de un sistema de control de calidad basado en datos reales demostró:
• Disminución significativa de la necesidad de usar controles comerciales para QC, con reducción concomitante de costo
• Reducción del número de muestras repetidas (>50%)
• Manera efectiva de detectar mediciones sujetas a error en la rutina del laboratorio
• A mediano-largo plazo, herramienta complementaria a QC externo para detectar sesgo y sus posibles fuente
BIG DATA Y CONTROL DE CALIDAD
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❖Test Multinanalíticos basados en algoritmos de IA:Hacia un test para diagnóstico bioquímico de TDAH
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MULTIDISCIPLINA:
¡TODOS PARA UNO… UNO PARA TODOS!
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TRASTORNO POR DÉFICIT DE ATENCIÓN E
HIPERACTIVIDAD (TDAH)
dimensiones TDAH
Inatención HiperactividadImpulsivida
d
DSM-5 ICD-10
Feldman, H. M. and M. I. Reiff (2014). "Clinical practice. Attention deficit-hyperactivity disorder in children and adolescents." N Engl J Med 370(9): 838-846.
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RELEVANCIA
• Prevalencia: 5-7% niños. 4% en adultos
• TDAH aumenta el riesgo de morir en niños y adultos.
Dalsgaard, S. et al (2015). "Mortality in children, adolescents, and adults with attention deficit hyperactivity disorder: a nationwide cohort study." Lancet 385(9983): 2190-2196.
Seguimiento 183049 años/persona grupo TDAH
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EL DIAGNÓSTICO DE TDAH PUEDE SER
UNA PESADILLA PARA EL MÉDICO CLÍNICO
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MODELO CLÁSICO: DOPAMINA
Disfunción circuitos Dopaminérgicos
Mesocorticales
Nigro-estriatales
Mesolimbicos
Genes Ambiente
Déficit de la atención y desorganización del
comportamientoAversión a la espera por la
recompensa
Impulsividad. Pobre adquisición de hábitos
Sagvolden, T., et al. (2005). "A dynamic developmental theory of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) predominantly hyperactive/impulsive and combined subtypes." Behav Brain Sci 28(3): 397-419; discussion 419-368.
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NUEVAS HIPÓTESIS: MIELINA
➢ Sujetos con TDAH cuando niños presentan disminución de Fracción Anisotrópica en
la edad adulta (33 años de seguimiento). Cortese, S., et al. (2013). "White matter alterations at 33-year follow-up in adults with childhood attention-deficit/hyperactivity disorder." Biol Psychiatry 74(8): 591-598.
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¿¿¿Ciertos lípidos funcionales podrían estar relacionados
etiopatogénicamente y/o servir como biomarcador para TDAH????
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UR-C
ontrol
R-C
ontrol
ADHD
UR-C
ontrol
R-C
ontrol
ADHD
UR-C
ontrol
R-C
ontrol
ADHD
UR-C
ontrol
R-C
ontrol
ADHD
4
8
16
32
64
128
Seru
m leve
ls (
uM
)
SphingomyelinC16:0
SphingomyelinC18:1
SphingomyelinC18:0
SphingomyelinC24:1
ESFINGOLÍPIDOS Y TDAH:SIN DATA SCIENCE
Henriquez-Henriquez, M.P., et al (2015). "Low serum sphingolipids in children with attention deficit-hyperactivity disorder." Front Neurosci 9: 300.
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ESFINGOLÍPIDOS Y TDAH:
SIN DATA SCIENCE
ROCArea bajo la curva (AUC):0.81 (95% CI: 0.71- 0.89)
p-value<0.0001
Sensibilidad: 79%Especificidad: 78%
VPN: 98%
Henriquez-Henriquez, M.P., et al (2015). "Low serum sphingolipids in children with attention deficit-hyperactivity disorder." Front Neurosci 9: 300.
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• Post-hoc analysis cohorte piloto (en total=90). • Red Neuronal en Set variables predictoras: Incluye 4 marcadores esfingolipídicos y 2 LC-PUFAs.• Variables predictoras selelccionadas entre 60 variables biológicamente relevantes
0 20 40 60 80 1000
20
40
60
80
100
100% - Specificity%
Se
ns
itiv
ity
%
Cases = 25
Controls = 29
AUC = 0.95
Sensitivity = 93.1%
Specificity = 84.0%
Red Neuronal con 6 analitos seleccionados entre 60 especies moleculares y ratios biológicamente significativos
ESFINGOLÍPIDOS Y TDAH:
CON DATA SCIENCE
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Ebel, P., …Willecke,K. (2013). "Inactivation of ceramide synthase 6 in mice results in an altered sphingolipid metabolism and behavioral abnormalities." J Biol Chem288(29): 21433-21447.
CerS6KO
Wild
Niimi, K., C. Nishioka, T. Miyamoto, E. Takahashi, I. Miyoshi, C. Itakura and T. Yamashita (2011). "Impairment of neuropsychological behaviors in ganglioside GM3-knockout mice." Biochem Biophys Res Commun 406(4): 524-528.
NUESTROS RESULTADOS POBLACIONALES
CONCUERDAN CON MODELOS ANIMALES. KO EN
CERS6 Y GM3 MUESTRAN FENOTIPO HIPERACTIVO
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GRANDES DESAFÍOS EN LA INTERFASE
MATEMÁTICA- BIOQUÍMICA CLÍNICA
• Robustecer algoritmos de IA en relación a incertidumbre analítica
• Establecer metas de calidad analítica que aseguren la reproducibilidad de la técnica
• Predecir vulnerabilidades en la clasificación
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DESAFÍOS: HACIA UNA CULTURA DE BIG DATA EN LC
- Incorporación de científicos de datos en el equipo de laboratorio
- Data Science en el curriculum de la especialidad
- Estandarización del análisis de datos: Discusión, discusión y más discusión!!!
- Concepto clave: Data Science es ciencia y no magia…Análisis de datos es completamente homologable al mesón de trabajo!!!
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MENSAJES DE DESPEDIDA
• La ciencia de datos necesita del trabajo MULTIDISCIPLINARIO para cumplir con su objetivo de asignar SIGNIFICADO a la información contenida en los BIG DATA
• ENORME potencialidad del uso de estas herramientas en Laboratorio Clínico y biomedicina…. Que dicha potencialidad se transforme en REALIDAD, DEPENDE DE NOSOTROS
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Escuela de Medicina
INFORMACIÓN DE CONTACTO
Marcela Henríquez Henríquez
Departamento de Laboratorios Clínicos
Escuela de Medicina
Pontificia Universidad Católica de Chile
¡¡¡¡¡Gracias!!!