Un modelo de IA ayuda a predecir los riesgos metabólicos en niños con obesidad
La obesidad se ha consolidado como una de las mayores amenazas para la salud pública a nivel mundial, con una prevalencia en constante aumento durante las últimas décadas y una serie de comorbilidades que afectan profundamente el bienestar individual y reducen la esperanza de vida. A pesar de los avances en investigación, los tratamientos actuales para la obesidad han mostrado resultados limitados, lo que subraya la necesidad urgente de implementar estrategias preventivas efectivas para mitigar las complicaciones metabólicas asociadas con el sobrepeso a lo largo de la vida.
En este contexto, varios equipos del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) en la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) para predecir el riesgo de alteraciones metabólicas en niños con obesidad. El trabajo, publicado en la revista Artificial Intelligence in Medicine, destaca por integrar datos clínicos y epigenéticos para estimar el riesgo de complicaciones metabólicas en los próximos años.
Este trabajo ha permitido identificar que niños y niñas con alteraciones metabólicas durante la pubertad muestran patrones clínicos y epigenéticos distintivos desde la etapa prepuberal. Así, los investigadores destacan que la implementación de este modelo de inteligencia artificial en hospitales podría facilitar la detección precoz de riesgos metabólicos y permitiría intervenir a tiempo mediante tratamientos farmacológicos o cambios en el estilo de vida, previniendo así enfermedades metabólicas. Además de reducir las comorbilidades vinculadas a la obesidad, esta estrategia también tendría el potencial de disminuir los costes asociados al sistema de salud pública, según indican los autores del estudio.
Este estudio ha sido coordinado por personal del área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición del CIBER (CIBEROBN) en la Universidad de Granada, el Instituto de Investigación Biosanitaria (ibs.GRANADA) y el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI), entre otras instituciones. Asimismo, ha sido desarrollado gracias al respaldo financiero del Instituto de Salud Carlos III y del proyecto europeo EprObes (Preventing lifetime obesity by early risk-factor identification, prognosis and intervention). Este programa europeo tiene como objetivo principal prevenir la obesidad identificando de forma temprana los factores de riesgo, proporcionando un pronóstico preciso y facilitando intervenciones oportunas.
Proyecto EprObes
Se sabe que el desarrollo de la obesidad en adultos está estrechamente relacionado con eventos de maduración temprana, incluyendo factores fisiopatológicos y psicológicos que ocurren durante las etapas gestacional, infantil y adolescente, sin embargo, estos determinantes continúan siendo poco comprendidos. Por lo que identificar los mecanismos patogénicos tempranos y los marcadores de enfermedades metabólicas resulta esencial para diseñar estrategias de prevención activa y planes personalizados para el manejo del peso corporal en etapas posteriores de la vida.
Un aspecto relevante y aún insuficientemente explorado es cómo los mecanismos patogénicos y la susceptibilidad a la obesidad varían según el género. Esta falta de conocimiento podría limitar la eficacia de las medidas preventivas y los tratamientos diseñados para abordar tanto la obesidad como sus complicaciones metabólicas.