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EL RIESGO DE UN ACCIDENTE CEREBROVASCULAR PODRÍA LEERSE EN LOS OJOS

Los científicos podrían anticipar un posible accidente cerebrovascular tomando “fotos” de nuestros ojos

Los investigadores han comprobado que el análisis vascular retiniano puede ser efectivo para la evaluación del riesgo de accidente cerebrovascular. / Crédito: Bruno Henrique en Pixabay.

Pablo Javier Piacente / T21
16 ENE 2025 

Un nuevo estudio identificó 29 "huellas dactilares" de vasos sanguíneos en la retina que están significativamente asociadas con un mayor riesgo de accidente cerebrovascular. El hallazgo sugiere que las pruebas oculares podrían ser una forma sencilla de evaluar el riesgo de este tipo de eventos, que pueden dejar graves secuelas en la salud o incluso provocar la muerte.

Un equipo internacional de investigadores de Australia, Estados Unidos y China concluye en un estudio publicado en la revista Heart que la identificación de características específicas de la retina mediante pruebas visuales convencionales podría ser un método más efectivo para predecir el riesgo de un accidente cerebrovascular (ACV) que los factores que se emplean en la actualidad. Sería un avance clave en la prevención de una patología que se ubica entre las principales causas de muerte y discapacidad a nivel global.

29 huellas e indicadores cruciales

Aunque en estudios previos se han identificado vínculos entre las características de los vasos sanguíneos de la retina y el riesgo de accidente cerebrovascular, los mismos se centraron principalmente en un rango limitado de parámetros vasculares, como por ejemplo el diámetro o la dimensión fractal. Ahora, la nueva investigación amplía notablemente estos indicadores y permite su integración en un examen relativamente sencillo.

Según informa Newsweek, los científicos utilizaron imágenes de las retinas de más de 45.000 personas, empleando el Biobanco del Reino Unido. Mediante una técnica de imagen especializada llamada fotografía de fondo, lograron analizar la calidad de los vasos sanguíneos. Al mismo tiempo, diseñaron un programa de aprendizaje automático, una variedad de Inteligencia Artificial (IA), para estudiar a fondo los datos obtenidos y obtener indicadores retinianos ligados al accidente cerebrovascular.

El algoritmo avanzado permitió trabajar sobre un conjunto completo de parámetros vasculares de la retina, en concreto 118, hasta identificar 29 “huellas dactilares” asociadas significativamente con el riesgo de accidente cerebrovascular. Al combinarse con la edad y el sexo, los parámetros retinianos recientemente identificados lograron un poder predictivo igual o superior a los factores de riesgo tradicionales.

Un método predictivo sencillo y accesible

De acuerdo a un artículo publicado en Science Alert, los hallazgos son consistentes con asociaciones identificadas previamente entre los accidentes cerebrovasculates y condiciones como la hipertensión y la aterosclerosis, entre otras. Los científicos descubrieron que las relaciones se deben principalmente a los parámetros de densidad arterial, que podrían estar ligados a un suministro comprometido de oxígeno y nutrientes.

En consecuencia, algunos de los problemas subyacentes que pueden desencadenar accidentes cerebrovasculares también podrían estar afectando a los vasos sanguíneos en los ojos, aunque el estudio no ha logrado suficientes evidencias como para demostrar una relación directa de causa y efecto entre los parámetros mencionados y la patología.

De esta manera, los investigadores concluyen que como los indicadores de edad y sexo se encuentran fácilmente disponibles, y los parámetros de la retina se pueden obtener a través de la fotografía de fondo, este nuevo modelo presenta un enfoque práctico y fácil de implementar para la evaluación del riesgo de accidente cerebrovascular, especialmente útil en la atención primaria de la salud y en entornos de bajos recursos.

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Referencia

Retinal vascular fingerprints predict incident stroke: findings from the UK Biobank cohort study. Yusufu Mayinuer et al. Heart (2024). DOI:https://doi.org/10.1136/heartjnl-2024-324705

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