Un solo análisis de sangre predice las enfermedades cardíacas 15 años antes de su aparición
Actualizado el 24 Mar 2026
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte a nivel mundial, con cerca de 19,8 millones de fallecimientos solo en 2022. La identificación temprana de las personas en riesgo es fundamental para la prevención, pero las herramientas de cribado convencionales a menudo no logran detectar cambios biológicos sutiles antes de que la enfermedad se desarrolle. Ahora, investigadores han desarrollado una prueba sanguínea impulsada por inteligencia artificial (IA) que predice el riesgo de seis enfermedades cardiovasculares principales hasta 15 años antes de la aparición de los síntomas.
Investigadores del Departamento de Farmacología y Farmacia de la Facultad de Medicina LKS de la Universidad de Hong Kong (Hong Kong, China) han desarrollado una herramienta de predicción de riesgo cardiovascular basada en IA llamada CardiOmicScore, que integra datos multiómicos de una sola muestra de sangre para predecir la probabilidad de desarrollar varias afecciones cardiovasculares importantes. El modelo CardiOmicScore se construyó utilizando métodos de aprendizaje profundo que integran conjuntos de datos multiómicos a gran escala, incluidos genómica, proteómica y metabolómica.
Los investigadores analizaron datos poblacionales del Biobanco del Reino Unido, examinando 2920 proteínas circulantes y 168 metabolitos obtenidos de muestras de sangre. Estas señales moleculares actúan como indicadores dinámicos del estado biológico del organismo, registrando cambios en tiempo real en la función inmunitaria, el metabolismo y la salud vascular. Al combinar estas mediciones con información clínica como la edad y el sexo, el sistema convierte patrones moleculares complejos en puntuaciones de riesgo personalizadas.
El análisis demostró que CardiOmicScore mejoró significativamente la precisión de la predicción en comparación con los puntajes de riesgo poligénico tradicionales. El modelo fue capaz de predecir el riesgo de seis enfermedades cardiovasculares principales, incluyendo la enfermedad arterial coronaria, el ictus, la insuficiencia cardíaca, la fibrilación auricular, la enfermedad arterial periférica y el tromboembolismo venoso. En individuos de alto riesgo, el sistema pudo proporcionar señales de alerta hasta 15 años antes de la aparición de los síntomas clínicos.
Las evaluaciones convencionales del riesgo cardiovascular suelen basarse en factores como la edad, la presión arterial y el tabaquismo. Aunque estos indicadores siguen siendo importantes, a menudo no logran detectar cambios biológicos tempranos que ocurren mucho antes de que se desarrollen los síntomas.
En los últimos años, las puntuaciones de riesgo poligénico también han ganado atención, pero estas herramientas reflejan un riesgo genético heredado que permanece fijo a lo largo de la vida. No tienen en cuenta influencias dinámicas como el estilo de vida, la exposición ambiental o las condiciones fisiológicas cambiantes. En contraste, las proteínas y los metabolitos que circulan en el torrente sanguíneo reflejan continuamente el estado de salud actual del organismo.
El enfoque CardiOmicScore captura estas señales biológicas dinámicas, lo que podría permitir a los médicos identificar el riesgo de enfermedad mucho antes y orientar las estrategias preventivas. Los hallazgos, publicados en Nature Communications, ponen de relieve un cambio en la medicina de precisión hacia la predicción dinámica de enfermedades basada en la multiómica.
En el futuro, una pequeña muestra de sangre podría ser suficiente para generar un perfil de riesgo cardiovascular integral que abarque múltiples enfermedades. Estas herramientas predictivas podrían ayudar a los médicos a identificar a las personas que se beneficiarían de intervenciones más tempranas en el estilo de vida, un seguimiento más exhaustivo o terapias preventivas, lo que podría reducir la carga global de las enfermedades cardiovasculares.
“Los genes determinan nuestro punto de partida: definen nuestro riesgo de salud inicial. Sin embargo, las proteínas y los metabolitos reflejan nuestro estado de salud física actual”, afirmó el profesor Zhang Qingpeng de la Facultad de Medicina de la Universidad de Hong Kong (HKUMed). “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”.
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Facultad de Medicina LKS
