Un análisis de sangre con IA detecta el riesgo de enfermedad cardíaca 15 años antes de los síntomas
La enfermedad cardiovascular sigue siendo la principal causa de muerte en el mundo, con aproximadamente 19,8 millones de fallecimientos solo en 2022. Las evaluaciones de riesgo estándar, edad, presión arterial, historial de tabaquismo, colesterol, identifican a muchos pacientes en riesgo, pero pueden pasar por alto los cambios biológicos más tempranos que se desarrollan años antes de un ataque cardíaco o un accidente cerebrovascular.
Ahora, investigadores de la Universidad de Hong Kong han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada CardiOmicScore que puede predecir el riesgo de un individuo de desarrollar seis enfermedades cardiovasculares importantes hasta 15 años antes de que aparezcan los síntomas, utilizando nada más que una sola muestra de sangre.
La herramienta, descrita en un artículo publicado en Nature Communications, combina tres capas de datos moleculares, genómica, proteómica y metabolómica, en un puntaje de riesgo personalizado que, según los investigadores, supera sustancialmente a los puntajes de riesgo poligénico convencionales.
Más allá de la genética estática
Los puntajes de riesgo genético tradicionales tienen una limitación fundamental: están fijados al nacer. El ADN de una persona no cambia, pero su estado de salud actual sí lo hace. Dos personas con perfiles de riesgo genético idénticos pueden tener futuros cardiovasculares dramáticamente diferentes según su estilo de vida, entorno y salud metabólica.
CardiOmicScore aborda esto midiendo lo que está sucediendo en el cuerpo en este momento. A partir de una sola extracción de sangre, la IA analiza 2.920 proteínas y 168 metabolitos, las moléculas que reflejan la actividad inmunitaria, el metabolismo y la salud vascular en tiempo real. Luego integra esas mediciones con datos genómicos mediante un modelo de aprendizaje profundo para producir una estimación de riesgo dinámica y personalizada.
«Los genes determinan de dónde partimos, definen nuestro riesgo de salud basal», dijo el profesor Zhang Qingpeng, profesor asociado del Departamento de Farmacología y Farmacia de HKUMed e investigador principal del proyecto. «Sin embargo, las proteínas y los metabolitos reflejan nuestra salud física actual. Nuestra herramienta de IA está diseñada para decodificar estas señales moleculares complejas, permitiendo a médicos y pacientes identificar riesgos mucho antes».
Seis enfermedades, un solo análisis de sangre
La herramienta cubre todo el espectro de las principales afecciones cardiovasculares: enfermedad de las arterias coronarias, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular, enfermedad arterial periférica y tromboembolia venosa. Para cada afección, CardiOmicScore genera una estimación de riesgo que, según los investigadores, se vuelve aún más precisa cuando se combina con información clínica básica como la edad y el sexo.
El equipo entrenó y validó el modelo utilizando datos del Biobanco del Reino Unido, una base de datos biomédica a gran escala que contiene datos genéticos, proteómicos y metabolómicos de cientos de miles de participantes. La capacidad de predecir el riesgo hasta 15 años antes significa que la herramienta podría identificar a personas en una ventana temprana y presintomática, cuando las modificaciones del estilo de vida y los tratamientos preventivos tienen el mayor impacto.
De reactivo a proactivo
El paso de esperar los síntomas a predecirlos es un objetivo central de la medicina de precisión, pero ha permanecido en gran medida como una aspiración para las enfermedades comunes. La mayoría de las herramientas de predicción de riesgo mejoran solo de forma incremental con respecto a los métodos tradicionales. El enfoque multiómico de CardiOmicScore representa una estrategia diferente: en lugar de preguntar si un solo biomarcador puede predecir una enfermedad, pregunta si todo el estado molecular del cuerpo de una persona puede revelar su trayectoria.
«Buscamos aprovechar la tecnología para identificar y prevenir enfermedades antes de que se desarrollen», dijo el profesor Zhang. «Al transformar la gestión de la salud de un tratamiento reactivo a una predicción e intervención proactivas, buscamos crear un impacto duradero tanto en la salud pública como en la atención individual al paciente».
Los investigadores advierten que la herramienta requiere validación en poblaciones más diversas antes de poder implementarse clínicamente. El Biobanco del Reino Unido, aunque grande, está compuesto predominantemente por participantes de ascendencia europea, y el modelo podría no funcionar igual de bien en otros grupos étnicos. Ya están en marcha estudios de validación más amplios, incluso en poblaciones asiáticas.
El primer autor del estudio es Luo Yan del Instituto de Ciencias de Datos HKU Musketeers Foundation. Los coautores incluyen investigadores de HKU, la Universidad de Liverpool y el Instituto Karolinska.
Fuentes
[1] University of Hong Kong. «New AI blood test predicts heart disease 15 years early.» ScienceDaily, 19 de julio de 2026. https://www.sciencedaily.com/releases/2026/07/260716023603.htm
[2] Luo, Y., Zhang, N., Yang, J., et al. «CardiOmicScore: Multiomics deep learning for cardiovascular risk prediction.» Nature Communications, 2026. DOI: 10.1038/s41467-026-68956-6
Traducido por Alessandra