El aprendizaje automático permite orientar el cribado de lipoproteína(a) elevada
Actualizado el 20 Sep 2026
La lipoproteína(a) es un factor de riesgo independiente, determinado genéticamente, de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica; sin embargo, el cribado rutinario sigue siendo poco común a pesar de las recomendaciones de las guías, lo que deja sin identificar a muchos pacientes de alto riesgo. Los obstáculos operativos limitan aún más la capacidad de los sistemas de salud para ofrecer pruebas universales en grandes poblaciones cardiovasculares.
Para favorecer un cribado más dirigido, la Family Heart Foundation ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático para identificar a pacientes con enfermedad aterosclerótica establecida que podrían beneficiarse de la medición de lipoproteína(a).
El modelo de aprendizaje automático FIND Lp(a) de la Family Heart Foundation se describió en un estudio publicado el 9 de septiembre de 2026 en JACC: Advances. Diseñado para ayudar a los sistemas de salud a priorizar las pruebas, el modelo identifica a las personas con enfermedad cardiovascular aterosclerótica que tienen más probabilidades de presentar lipoproteína(a) elevada. Este enfoque dirigido forma parte de un esfuerzo más amplio para ampliar las pruebas hacia el cribado universal recomendado por las guías.
El modelo aplica analítica predictiva a datos comúnmente disponibles en las historias clínicas electrónicas. Genera una lista priorizada de pacientes que justifican la prueba de lipoproteína(a) y está diseñado para integrarse con los flujos de trabajo clínicos existentes. Este enfoque dirigido busca concentrar los recursos de laboratorio donde la probabilidad de niveles elevados es más alta.
El desarrollo y la validación inicial se realizaron con la Family Heart Database. En esa población, los pacientes señalados por el modelo tenían más de 2,2 veces más probabilidades de presentar lipoproteína(a) elevada, definida como 125 nmol/L o más, en comparación con la cohorte global de enfermedad cardiovascular aterosclerótica. Actualmente se está llevando a cabo una validación adicional utilizando datos retrospectivos y prospectivos de sistemas de atención sanitaria.
El modelo ya se ha implementado en cinco grandes sistemas de atención sanitaria de Estados Unidos dentro del programa Flag, Identify, Network and Deliver (FIND) Lp(a) de la fundación. Los sistemas participantes ofrecen pruebas a las personas identificadas por el programa, y aquellas con niveles elevados reciben atención y oportunidades de conectarse con la fundación para recibir educación y apoyo. A través de una Red de Aprendizaje Colaborativo, los socios evalúan de forma prospectiva el rendimiento en el mundo real, comparten las mejores prácticas y establecen vías sostenibles de cribado.
El conocimiento sobre la lipoproteína(a) elevada sigue siendo bajo entre los clínicos, los administradores de los sistemas de salud, los pagadores y el público. La evidencia citada por la fundación indica que una de cada cinco personas tiene niveles elevados, pero se estima que el 99% de las personas en Estados Unidos nunca se ha sometido a cribado. Estas lagunas subrayan el posible papel de soluciones dirigidas a nivel de sistema.
“Aunque las recientes guías estadounidenses sobre dislipidemia recomiendan el cribado de Lp(a) para todos los adultos, integrarlo en la práctica clínica rutinaria llevará muchos años, si no décadas”, dijo Diane MacDougall, vicepresidenta de investigación de la Family Heart Foundation y autora principal del estudio.
“El modelo FIND Lp(a) apoya el cribado dirigido al ayudar a identificar a las personas con más probabilidades de tener Lp(a) elevada, acelerando la adopción del cribado universal y creando más oportunidades para que las personas que viven con Lp(a) elevada y sus equipos de atención sanitaria gestionen el riesgo cardiovascular”, dijo MacDougall.
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The Family Heart Foundation
