IA de vanguardia analiza muestras de sangre para predecir enfermedades 10 años antes del diagnóstico

Al analizar muestras de sangre de más de 45.000 personas mediante el aprendizaje automático, los investigadores identificaron patrones de proteínas específicos asociados con un mayor riesgo de enfermedad. Esta capacidad de predecir la probabilidad de desarrollar una condición de salud antes de que se observe cualquier síntoma podría mejorar potencialmente la medicina personalizada al proporcionar alertas tempranas, abriendo así las puertas a intervenciones preventivas.

Investigadores de la Universidad de Edimburgo (Edimburgo, Reino Unido) participaron en un estudio que utilizó datos del Biobanco del Reino Unido, que contiene información genética y de salud de medio millón de participantes del Reino Unido. Aplicaron IA y aprendizaje automático para detectar patrones de proteínas en la sangre que se correlacionan con la aparición de dolencias comunes, como el Alzheimer, las enfermedades cardíacas y la diabetes tipo 2. El análisis se basó en registros médicos que se extendieron hasta diez años después de la recolección inicial de la muestra de sangre.

Además, el equipo de investigación validó sus hallazgos aplicando los patrones de proteínas identificados para diagnosticar afecciones en muestras de sangre de otro grupo de participantes que no estaban incluidos en el análisis inicial. Los resultados, detallados en la revista Nature Aging, mostraron que estos patrones de proteínas podrían predecir condiciones de salud con mayor precisión que los factores de riesgo tradicionales como la edad, el sexo, el estilo de vida, los niveles de colesterol y otras mediciones clínicas estándar. Aunque la implementación de este análisis predictivo puede no ser inmediata, los expertos reconocen que esta investigación marca un avance significativo en el campo de la predicción de riesgos.

"Es alentador ver el potencial que existe a partir de una sola muestra de sangre que nos permite predecir una variedad de resultados de enfermedades", afirmó el Dr. Danni Gadd, de la Universidad de Edimburgo. "Poder detectar señales de advertencia tempranas para un amplio conjunto de condiciones puede llevar a oportunidades para intervenciones y prevención tempranas, marcando un momento significativo para la industria de la salud".

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Universidad de Edimburgo