La detección temprana de la sepsis es una de las mayores prioridades en el ámbito hospitalario, ya que cada minuto cuenta para mejorar el pronóstico del paciente, especialmente tras una intervención quirúrgica. En este contexto, un equipo de investigadores españoles ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) explicable capaz de anticipar el riesgo de desarrollar esta complicación analizando la información genética de los pacientes.
La sepsis no es una patología menor; se trata de una respuesta descontrolada del organismo ante una infección, generalmente bacteriana, que representa la forma más extrema y peligrosa de un proceso infeccioso. Sus cifras son alarmantes: presenta una mortalidad de entre el 10% y el 20%, que se dispara hasta el 40% en casos de shock séptico. A nivel global, causa 11 millones de muertes anuales, de las cuales aproximadamente 17.000 ocurren en España.
El poder de la IA aplicada al genoma
La investigación, liderada por personal del CIBER (en sus áreas de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, y de Enfermedades Infecciosas) desde el Hospital Clínico Universitario de Valladolid, ha utilizado un enfoque de IA para identificar y priorizar variantes genéticas de riesgo.
Para lograrlo, el equipo analizó datos de un estudio de asociación del genoma completo (GWAS) que incluyó a más de 4.000 personas. En concreto, se comparó la información genética de 750 pacientes que sufrieron sepsis postquirúrgica con la de 3.500 controles poblacionales. Lo verdaderamente innovador de este modelo de IA es que no solo predice el riesgo, sino que permite priorizar las variantes genéticas que más contribuyen a su aparición, ofreciendo una transparencia necesaria en la toma de decisiones clínicas.
Genes clave y procesos biológicos
El estudio, publicado en la revista Frontiers in Medicine, ha puesto el foco en variaciones específicas de tres genes: PRIM2, RBSN y SYNPR. Estas variantes tienen implicaciones directas en procesos biológicos fundamentales, tales como la regulación de la expresión génica y la replicación del ADN, la señalización y proliferación celular o la disfunción cardíaca.
Este avance abre la puerta a una cirugía mucho más segura. Según el equipo investigador, en el que también colaboran expertos de la Universidad de Valladolid y la Universidad de Leicester, la implementación de análisis de sangre preoperatorios para detectar estas variantes permitiría una estratificación del riesgo mucho más precisa.
De este modo, los médicos podrían identificar a los pacientes más vulnerables antes de entrar al quirófano, facilitando una detección precoz y orientando intervenciones clínicas personalizadas que, en última instancia, mejoren la supervivencia y los resultados clínicos.
