Un nuevo análisis de sangre con inteligencia artificial predice las enfermedades cardíacas con 15 años de antelación
Un simple análisis de sangre con inteligencia artificial podría revelar riesgos ocultos de enfermedades cardíacas hasta 15 años antes de que aparezcan los síntomas
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Sciencedaily.com/
La Universidad de Hong Kong/19 de julio de 2026
Resumen: Un nuevo análisis de sangre con inteligencia artificial podría alertar con notable rapidez sobre problemas cardíacos y circulatorios graves. Desarrollado por investigadores de la Universidad de Hong Kong, CardiOmicScore analiza miles de proteínas y metabolitos para estimar el riesgo de seis enfermedades cardiovasculares importantes, como infarto, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca y fibrilación auricular. A diferencia de los índices de riesgo genético, que permanecen invariables a lo largo de la vida, este sistema detecta los cambios biológicos relacionados con la salud, el estilo de vida y el entorno de cada persona.
HISTORIA COMPLETA
Investigadores de la Facultad de Medicina LKS de la Universidad de Hong Kong (HKUMed) han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que podría ayudar a predecir problemas cardiovasculares graves muchos años antes de que aparezcan los síntomas.
El sistema, conocido como CardiOmicScore, utiliza información de un único análisis de sangre para estimar el riesgo futuro de una persona de padecer seis enfermedades cardiovasculares importantes: enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular, enfermedad arterial periférica y tromboembolismo venoso. En personas con alto riesgo, el modelo fue capaz de detectar señales de alerta hasta 15 años antes de la aparición de los síntomas clínicos.
Los resultados se publicaron en Nature Communications .
Un análisis de sangre que refleja el estado de salud actual
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en todo el mundo, con aproximadamente 19,8 millones de fallecimientos solo en 2022.
Los médicos suelen evaluar el riesgo cardiovascular examinando factores como la edad, la presión arterial, el historial de tabaquismo y otras mediciones clínicas estándar. Estos indicadores son útiles, pero es posible que no revelen los primeros cambios biológicos que se producen en el organismo antes de que se manifieste una enfermedad.
Como resultado, algunas personas pueden no ser identificadas como de alto riesgo hasta que la mejor oportunidad para la prevención ya haya comenzado a disminuir.
Las pruebas de riesgo genético ofrecen otra forma de estimar la probabilidad de que una persona desarrolle una enfermedad. Los índices de riesgo poligénico, por ejemplo, combinan los efectos de muchas variantes genéticas en una única medida de riesgo hereditario. Sin embargo, la composición genética de una persona está en gran medida definida al nacer.
Esto significa que las puntuaciones genéticas no pueden reflejar completamente los cambios más inmediatos causados por la dieta, el ejercicio, el envejecimiento, las enfermedades, la exposición a factores ambientales u otras influencias en la salud.
CardiOmicScore fue diseñado para proporcionar una imagen más actualizada de lo que sucede dentro del cuerpo.
La IA combina miles de señales biológicas
Para desarrollar la herramienta, el equipo de HKUMed utilizó el aprendizaje profundo para combinar varias capas de información biológica. Este enfoque se conoce como multiómica porque reúne datos de diferentes áreas de la biología, incluyendo genómica, metabolómica y proteómica.
La genómica examina la información genética. La proteómica se centra en las proteínas, que desempeñan numerosas funciones esenciales en el organismo. La metabolómica estudia las moléculas pequeñas llamadas metabolitos, que se producen cuando el cuerpo procesa los alimentos, genera energía y responde a las enfermedades.
Los investigadores analizaron datos poblacionales a gran escala del Biobanco del Reino Unido. Su modelo examinó 2920 proteínas circulantes y 168 metabolitos medidos en muestras de sangre.
En conjunto, estas moléculas pueden proporcionar una imagen detallada del estado biológico actual de una persona. Pueden reflejar cambios sutiles en la actividad inmunitaria, el metabolismo y la salud vascular antes de que se desarrollen síntomas perceptibles.
El profesor Zhang Qingpeng, profesor asociado del Departamento de Farmacología y Farmacia de HKUMed, explicó: «Los genes determinan nuestro punto de partida: definen nuestro riesgo de salud inicial. Sin embargo, las proteínas y los metabolitos reflejan nuestra salud física actual. 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».
Predicción de seis enfermedades cardiovasculares
Los resultados demostraron que CardiOmicScore podía convertir mediciones moleculares complejas en estimaciones personalizadas del riesgo cardiovascular.
El sistema tuvo un rendimiento sustancialmente superior al de las puntuaciones de riesgo poligénico convencionales. Su precisión mejoró aún más cuando los investigadores añadieron información clínica como la edad y el sexo.
El modelo fue diseñado para evaluar el riesgo de enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular, enfermedad arterial periférica y tromboembolismo venoso.
La fibrilación auricular es un ritmo cardíaco irregular que puede aumentar el riesgo de accidente cerebrovascular y otras complicaciones. La enfermedad arterial periférica se produce cuando el estrechamiento de los vasos sanguíneos reduce la circulación en las extremidades. El tromboembolismo venoso se refiere a la formación de coágulos sanguíneos peligrosos en una vena que pueden desplazarse hasta los pulmones.
En personas de alto riesgo, CardiOmicScore podría detectar un riesgo cardiovascular elevado hasta 15 años antes de que aparecieran los síntomas.
Del tratamiento a la prevención temprana
La investigación refleja un cambio más amplio en la medicina de precisión.
Los enfoques genéticos tradicionales proporcionan una estimación relativamente fija del riesgo hereditario. Las herramientas multiómicas pueden ofrecer una evaluación más dinámica al rastrear señales biológicas que cambian con el tiempo.
En el futuro, una pequeña muestra de sangre podría utilizarse para crear un perfil de riesgo detallado que abarque varias enfermedades cardiovasculares a la vez. Esta información permitiría a pacientes y médicos disponer de más tiempo para implementar cambios en el estilo de vida, un seguimiento más exhaustivo u otras medidas preventivas.
El profesor Zhang añadió: «Nuestro objetivo es aprovechar la tecnología para identificar y prevenir enfermedades antes de que se desarrollen. Al pasar de un tratamiento reactivo a una predicción e intervención proactivas en la gestión de la salud, buscamos generar un impacto duradero tanto en la salud pública como en la atención individual de los pacientes».
Acerca del equipo de investigación
El estudio fue dirigido por el profesor Zhang Qingpeng, profesor asociado del Departamento de Farmacología y Farmacia de la Facultad de Medicina de la Universidad de Hong Kong (HKUMed) y del Instituto de Ciencia de Datos (IDS) de la Fundación Mosqueteros de la Universidad de Hong Kong.
La primera autora es Luo Yan, del HKU IDS.
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Fuente de la noticia:
Materiales proporcionados por la Universidad de Hong Kong . Nota: El contenido puede ser editado para ajustarse al estilo y la extensión.
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Referencia de la revista:
Yan Luo, Nan Zhang, Jiannan Yang, Mengyao Cui, Kelvin KF Tsoi, Gregory YH Lip, Tong Liu, Qingpeng Zhang. El perfilado multiómico basado en IA revela contribuciones ómicas complementarias a la predicción personalizada de enfermedades cardiovasculares . Nature Communications , 2026; 17 (1) DOI: 10.1038/s41467-026-68956-6
Universidad de Hong Kong. «Una nueva prueba de sangre con IA predice enfermedades cardíacas con 15 años de antelación». ScienceDaily. ScienceDaily, 19 de julio de 2026. < www.sciencedaily.com/releases/2026/07/260716023603.htm >
