Estrategias bioinformáticas como herramientas predictivas en rehabilitación oral implantosoportada

Según una revisión sistemática publicada en Clinical Dentistry, los métodos actualmente disponibles para diagnosticar y monitorear la salud de los implantes dentales no son individualizados ni específicos para el paciente.

Eso no evita que el uso de estrategias bioinformáticas esté creciendo en los protocolos de implantes dentales. Sin embargo, esta expansión actual de las ciencias ómicas y los algoritmos de inteligencia artificial (IA) en las aplicaciones de implantología no se ha documentado ni analizado como herramienta predictiva del éxito de los implantes dentales.

Por ese motivo, el propósito de la revisión de alcance en Clinical Dentistry fue analizar cómo los algoritmos de inteligencia artificial y las tecnologías ómicas (técnicas de alto rendimiento que permiten estudiar una gran cantidad de componentes en los resultados analíticos de una muestra) se están aplicando en el campo de la implantología oral como una herramienta predictiva para el éxito de los implantes dentales.

Tras una estudiada estrategia de búsqueda en PubMed y Web of Science para responder a la pregunta «¿Cómo se está aplicando la bioinformática en el área de la implantología oral como herramienta predictiva del éxito de los implantes?», se encontraron trece artículos. Sin embargo, solo 3 aplicaron modelos bioinformáticos combinando algoritmos de IA y tecnologías ómicas.

Al revisar estos estudios, destacaron 2 puntos clave para la creación de la medicina de precisión:

1. El fenotipado poblacional profundo.
2. Y la integración de las ciencias ómicas en los protocolos clínicos.

La mayoría de los estudios identificados aplicaron IA en la identificación y clasificación de los sistemas de implantes, la cuantificación de la pérdida ósea periimplantaria y el análisis óseo tridimensional para la planificación de la colocación del implante.

Es decir, es posible identificar y clasificar los sistemas de implantes, planificar su colocación, cuantificar la pérdida ósea periimplantaria y monitorear los implantes dentales usando IA con datos bioinformáticos.

La conclusión de la revisión, de acuerdo a los autores del artículo, es que los criterios convencionales utilizados actualmente como técnica para el diagnóstico y seguimiento de los implantes dentales son insuficientes y tienen poca precisión.

Sin embargo, los modelos que aplican algoritmos de IA combinados con metodologías de precisión -biomarcadores- son extremadamente útiles en la creación de una medicina de precisión, permitiendo a los odontólogos pronosticar el éxito del implante.

Por lo tanto, expresan la necesidad de herramientas que integren los diferentes tipos de datos (imágenes, factores de riesgo, características del implante, etc), para hacer una predicción más precisa y personalizada.

Fuente: Journal of Prosthetic Dentistry. Use of bioinformatic strategies as a predictive tool in implant-supported oral rehabilitation: A scoping review.
J Prosthet Dent 2023 Jan 27;[EPub Ahead of Print], RS Bornes, J Montero, ARM Correia, NRDN Rosa. DOI: 10.1016/j.prosdent.2022.12.011