Con apoyo de la IA, un análisis de sangre detecta riesgos cardíacos ocultos hasta con 15 años de anticipación

Investigadores de la Universidad de Hong Kong han desarrollado la herramienta CardiOmicScore, que permite la detección temprana de enfermedades cardiovasculares mediante un análisis de sangre. Esta prueba puede identificar el riesgo de seis afecciones cardiovasculares importantes.

El estudio, publicado en Nature Communications, señala que la herramienta puede revelar afecciones como enfermedad arterial coronaria, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular, enfermedad arterial periférica y tromboembolismo venoso.

El profesor Zhang Qingpeng destaca que la herramienta puede detectar señales de alerta hasta 15 años antes de la manifestación de síntomas. Su incorporación en la práctica médica podría transformar los enfoques actuales hacia la prevención.

“Nuestra herramienta de IA está diseñada para decodificar estas complejas señales moleculares, lo que permite a médicos y pacientes identificar riesgos mucho antes, lo que potencialmente puede cambiar la trayectoria de la enfermedad mediante modificaciones oportunas del estilo de vida y la prevención temprana”, recogió Newsweek en declaraciones de Qingpeng.

Comparación con pruebas genéticas

A diferencia de las pruebas genéticas, que proporcionan una evaluación estática del riesgo basado en el ADN, CardiOmicScore mide el estado físico actual, reflejando cómo cambios en la dieta y el estilo de vida pueden influir en el riesgo cardiovascular.

“Esta investigación ofrece una visión fascinante del futuro de la prevención cardiovascular”, declaró a Newsweek Rick Snyder, cardiólogo intervencionista avanzado certificado y presidente de HeartPlace Cardiology. “Al utilizar la IA para interpretar miles de proteínas y metabolitos que circulan en la sangre, CardiOmicScore podría ayudar a los médicos a reconocer señales de alerta biológicas años antes de que el paciente desarrolle síntomas”, añadió.

A pesar de su promesa, la herramienta no ha sido validada de manera independiente y debe ser considerada como complemento, no sustituto, de las evaluaciones de riesgo tradicionales. Los expertos subrayan la necesidad de un desarrollo riguroso y pruebas clínicas antes de su implementación generalizada.

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Comparación con otras pruebas

CardiOmicScore es un modelo de aprendizaje profundo multitarea desarrollado por investigadores de la Universidad de Hong Kong (HKUMed) que integra datos de genómica, proteómica y metabolómica a partir de un único análisis de sangre.

Comparación con otras pruebas disponibles:

Puntajes de riesgo poligénico (PRS)

Los puntajes de riesgo poligénico combinan múltiples variantes genéticas para estimar el riesgo hereditario, pero tienen limitaciones importantes:

• No capturan cambios dinámicos debidos a dieta, ejercicio, envejecimiento, enfermedades o exposición ambiental.
• CardiOmicScore incorpora proteómica y metabolómica, ofreciendo una imagen más actualizada del estado fisiológico real del paciente.
• Estudios demuestran que CardiOmicScore tiene precisión predictiva significativamente superior a los PRS tradicionales.

Score de Framingham y otros modelos clínicos

El score de Framingham y herramientas similares se basan en factores de riesgo clínicos convencionales (edad, presión arterial, colesterol, tabaquismo, etc.):

• CardiOmicScore supera ampliamente estos scores clínicos habituales en precisión.
• Al combinar datos multiómicos con información clínica básica (edad, sexo), el índice C (medida de precisión predictiva) aumenta entre 0.005 y 0.102 según la enfermedad.
• Para ProScore (componente proteómico), el índice C oscila entre 0.69–0.82; para MetScore (metabolómico), entre 0.64–0.74.

Biomarcadores tradicionales individuales

Pruebas como troponina, péptido natriurético tipo B (BNP), o proteína C reactiva (PCR) miden marcadores específicos:

• CardiOmicScore analiza 2.920 proteínas y 168 metabolitos simultáneamente, ofreciendo un perfil molecular mucho más completo.
• La integración de múltiples vías biológicas permite detectar patrones de riesgo que biomarcadores individuales podrían pasar por alto.

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