La detección temprana de la sepsis es clave para mejorar el pronóstico de los pacientes, especialmente en el ámbito quirúrgico. Un nuevo estudio liderado por personal investigador del CIBER en el Hospital Clínico Universitario de Valladolid ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que permite identificar y priorizar la información genética asociada a un mayor riesgo de desarrollar sepsis tras una intervención quirúrgica. Los resultados del trabajo se han publicado en Frontiers in Medicine.
La sepsis es una complicación grave causada por una respuesta descontrolada del organismo frente a una infección, habitualmente de origen bacteriano
La sepsis es una complicación grave causada por una respuesta descontrolada del organismo frente a una infección, habitualmente de origen bacteriano. Se trata de la forma más severa de una infección y presenta una mortalidad que oscila entre el 10 % y el 20 %, cifra que puede alcanzar el 40 % en los casos de shock séptico. A escala mundial, provoca alrededor de 11 millones de muertes cada año, de las cuales unas 17 000 se producen en España.
En este estudio, el equipo investigador analizó datos procedentes de un estudio de asociación del genoma completo (GWAS), que incluyó información genética de 750 pacientes que desarrollaron sepsis después de una cirugía y de 3 500 controles poblacionales. Mediante este modelo de inteligencia artificial, los investigadores pudieron no solo predecir el riesgo de aparición de sepsis, sino también identificar las variantes genéticas con mayor contribución a ese riesgo.
Dos biomarcadores mejoran la detección de sepsis en pacientes quirúrgicos
SINC
Variaciones genéticas
El análisis permitió detectar variaciones genéticas en los genes PRIM2, RBSN y SYNPR con posibles implicaciones funcionales, regulatorias y clínicas. Además, se identificaron genes relacionados con procesos biológicos clave como la regulación de la expresión génica, la replicación del ADN, la señalización celular, la proliferación celular y la disfunción cardíaca.
El análisis de sangre previo a la cirugía permitiría identificar variantes genéticas para adelantar la detección de la sepsis y personalizar la atención clínica
“Anticiparnos a la sepsis puede marcar la diferencia en el pronóstico del paciente”, señalan los autores. La identificación de estas variantes genéticas mediante análisis de sangre preoperatorios podría facilitar una detección más temprana de la sepsis postoperatoria y orientar intervenciones clínicas más personalizadas, con el objetivo final de mejorar los resultados clínicos y la supervivencia de los pacientes.
El trabajo ha sido desarrollado por personal investigador del CIBER de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN) y del CIBER de Enfermedades Infecciosas (CIBERINFEC), con la participación de otros grupos del CIBER y de la Universidad de Valladolid, así como de la Universidad de Leicester (Reino Unido), entre otras instituciones.
Referencia:
Vaquerizo-Villar F. et al. “Identifying sepsis susceptibility genes in post-surgical patients using an artificial intelligence approach”. Frontiers in Medicine, dic 2025.
Fuente de esta noticia: https://www.agenciasinc.es/esl/Noticias/Un-modelo-de-IA-anticipa-el-riesgo-de-sepsis-tras-una-cirugia
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