Cada año, la sepsis arrebata millones de vidas antes de que los médicos puedan siquiera nombrarla con certeza. Un equipo de investigadores suecos de la Universidad de Lund ha dado un paso hacia adelante en esa carrera contra el tiempo, entrenando un modelo de inteligencia artificial con firmas moleculares del sistema inmune para detectar la enfermedad —y predecir sus complicaciones más letales— a través de un simple análisis de sangre. El hallazgo, aún pendiente de validación clínica, abre la posibilidad de que el diagnóstico precoz deje de ser una excepción y se convierta en una herramienta d
Desarrollan IA que detecta precozmente el riesgo de sepsis mediante análisis de sangre
La sepsis mata a millones de personas en todo el mundo cada año, siendo una enfermedad que requiere tratamiento inmediato en hospital.
Una prueba rápida que prediga quién tiene mayor riesgo de peores resultados ahora parece una posibilidad genuina
Mark
¿Por qué es tan difícil detectar la sepsis si es tan peligrosa?
Mimi
Porque se desarrolla rápidamente y los síntomas pueden parecer similares a otras infecciones. Los médicos necesitan tratarla inmediatamente, pero a menudo no tienen certeza de si es realmente sepsis o algo menos grave.
Luke
¿Y este análisis de sangre con IA lo resuelve completamente?
Mimi
No del todo. Lo que hace es identificar patrones en proteínas inmunológicas que están asociados con la sepsis y predecir quién tiene mayor riesgo de complicaciones graves.
Mark
¿Cuán preciso fue en el estudio?
Mimi
Mostraron que el riesgo predicho por la IA se correlacionaba con las tasas de mortalidad reales. Pero eso fue con 1.364 muestras de un hospital específico.
Luke
Exactamente. Eso es validación en un contexto controlado. Necesitan probar esto en otros hospitales, con otras poblaciones, antes de saber si funciona en el mundo real.
Mimi
Mellhammar lo reconoce. Dice que necesita validación clínica adicional y que hay muchos obstáculos antes de usarlo en la práctica.
Mark
¿Cuánto tiempo crees que tardará?
Mimi
No lo sabemos. Pero el hecho de que lo presenten en un congreso europeo importante sugiere que creen que están cerca.
Luke
O que creen que es lo suficientemente prometedor como para que otros investigadores lo prueben y lo mejoren.
Le Pouls
- La sepsis avanza en silencio: comienza como una infección común y puede desembocar en fallo multiorgánico antes de que el equipo médico logre identificarla.
- El modelo de IA, entrenado con más de 1.300 muestras de plasma, clasifica a los pacientes en categorías de riesgo bajo, medio y alto, con una correlación directa entre la predicción del sistema y la mortalidad real observada.
- Los investigadores identificaron combinaciones específicas de proteínas capaces de anticipar disfunciones en seis tipos de órganos distintos, incluyendo corazón, hígado y riñones.
- La herramienta promete transformar la urgencia hospitalaria, pero sus propios creadores advierten que aún deben superarse múltiples obstáculos de validación antes de su uso clínico real.
- Los resultados se presentarán en el Congreso Europeo de Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas en Barcelona, poniendo la tecnología ante el escrutinio de la comunidad científica internacional.
Cada año, la sepsis arrebata millones de vidas antes de que los médicos puedan siquiera nombrarla con certeza. Un equipo de investigadores suecos de la Universidad de Lund ha dado un paso hacia adelante en esa carrera contra el tiempo, entrenando un modelo de inteligencia artificial con firmas moleculares del sistema inmune para detectar la enfermedad —y predecir sus complicaciones más letales— a través de un simple análisis de sangre. El hallazgo, aún pendiente de validación clínica, abre la posibilidad de que el diagnóstico precoz deje de ser una excepción y se convierta en una herramienta disponible en urgencias de todo el mundo.
La sepsis mata a millones de personas cada año y sigue siendo una de las enfermedades más difíciles de detectar a tiempo. Comienza con una infección, pero el cuerpo reacciona de forma descontrolada, atacando sus propios órganos. El diagnóstico tardío cuesta vidas. Ahora, investigadores de la Universidad de Lund en Suecia proponen una solución: un modelo de inteligencia artificial capaz de reconocer la sepsis mediante un análisis de sangre.
El equipo, liderado por Lisa Mellhammar, analizó 1.364 muestras de plasma de pacientes adultos atendidos en urgencias del Hospital Universitario de Skane entre 2016 y 2023. De los más de mil pacientes con algún tipo de infección, cerca de 913 fueron diagnosticados con sepsis. A partir del estudio de las proteínas asociadas a la respuesta inmune, los investigadores construyeron firmas moleculares que sirvieron para entrenar al sistema de IA.
El modelo aprendió a clasificar a los pacientes en tres niveles de riesgo —bajo, medio y alto— según la probabilidad de desarrollar shock séptico. Los datos revelaron una correlación clara: cuanto mayor era el riesgo predicho, mayor resultaba la mortalidad observada. Además, el sistema identificó combinaciones proteicas capaces de anticipar disfunciones en seis tipos de órganos distintos, y clasificó a los pacientes en cinco categorías adicionales según el riesgo de fallo orgánico, infección y muerte.
Mellhammar subrayó que identificar a los pacientes en riesgo antes de que comience el fallo orgánico es fundamental. Un análisis de sangre combinado con un modelo de riesgo personalizado podría proporcionar diagnósticos más precisos y salvar vidas. Sin embargo, el equipo reconoce que la herramienta necesita validación clínica rigurosa antes de llegar a los hospitales del mundo. Los hallazgos se presentarán próximamente en el Congreso Europeo de Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas en Barcelona.
La sepsis es una enfermedad que mata a millones de personas cada año en todo el mundo, y sin embargo sigue siendo notoriamente difícil de detectar. Comienza con una infección, pero el cuerpo reacciona de manera descontrolada, atacando sus propios órganos. Necesita tratamiento hospitalario inmediato con antibióticos, pero los médicos a menudo no pueden identificarla lo suficientemente rápido. Ahora, investigadores de la Universidad de Lund en Suecia han desarrollado una herramienta que podría cambiar eso: un modelo de inteligencia artificial entrenado para reconocer la sepsis a través de un simple análisis de sangre.
El equipo de Lisa Mellhammar, codirectora del estudio, trabajó con 1.364 muestras de plasma de pacientes adultos que llegaron al departamento de urgencias de la Universidad de Skane entre septiembre de 2016 y marzo de 2023. De los 1.073 pacientes que tenían algún tipo de infección, aproximadamente 913 fueron diagnosticados con sepsis. Los investigadores analizaron las proteínas asociadas con la respuesta inmunológica del cuerpo frente a la sepsis, buscando patrones que pudieran revelar quién estaba en mayor riesgo de complicaciones graves.
A partir de ese análisis, crearon firmas moleculares que utilizaron para entrenar el modelo de inteligencia artificial. El sistema aprendió a clasificar a los pacientes en tres categorías de riesgo —bajo, medio y alto— según la probabilidad de que desarrollaran shock séptico. Los datos mostraron una correlación clara: a mayor riesgo predicho por la IA, mayor era la tasa de mortalidad observada. Los investigadores también identificaron combinaciones específicas de proteínas que podían predecir disfunción en seis tipos de órganos diferentes: corazón, hígado, riñones y otros. Luego clasificaron a los pacientes en cinco categorías de riesgo adicionales basadas en la probabilidad de disfunción orgánica, infección y muerte.
Mellhammar explicó la importancia del hallazgo: es vital identificar a los pacientes con sospecha de sepsis antes de que comience el fallo orgánico. Dado que la sepsis mata a millones de personas cada año y que el diagnóstico oportuno es tan difícil, existe una demanda urgente de nuevos enfoques. Un análisis de sangre combinado con un modelo de riesgo personalizado tiene el potencial de salvar vidas al proporcionar un diagnóstico más preciso y determinar quién podría desarrollar manifestaciones clínicas más graves.
Sin embargo, los investigadores son claros sobre lo que falta. Mellhammar señaló que cualquier investigación como ésta necesita validación clínica y que deben superarse muchos obstáculos antes de que estos biomarcadores se utilicen en la práctica clínica real. Aun así, el equipo imagina esta herramienta como algo que podría implementarse en todo el mundo, representando el futuro de la detección temprana de la sepsis. Los hallazgos se presentarán en el Congreso Europeo de Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas que se celebrará en Barcelona el próximo mes.
Citations marquantes
Es vital que los pacientes con sospecha de sepsis sean identificados antes de que comience la insuficiencia orgánica— Lisa Mellhammar, codirectora del estudio, Universidad de Lund
Una herramienta que podría implementarse en todo el mundo, como el futuro de la detección temprana de la sepsis— Lisa Mellhammar
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