Hay días en los que el bosque huele a tierra mojada y a café arábica recién molido… y hay días en los que nos llega una noticia que huele a “esto puede salvar un montón de sustos”. Hoy toca de las segundas.

Porque resulta que en Valladolid, gente con cerebro brillante (nivel urraca robando cosas relucientes, pero en versión científica) ha montado un modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar algo muy serio: el riesgo de sepsis después de una cirugía. Y no, no es magia de luciérnagas, es ciencia bien peinada.

Para situarnos: la sepsis es cuando el cuerpo, al luchar contra una infección (normalmente bacteriana), se viene arriba de mala manera y responde de forma descontrolada. Como cuando los semáforos se ponen todos en rojo a la vez y encima te miran. Es una complicación grave, y los números son de los que te dejan sin ganas de chistes: la mortalidad puede rondar entre el 10% y el 20%, y en casos de shock séptico puede llegar al 40%. A nivel mundial se habla de unos 11 millones de muertes al año; en España, alrededor de 17.000.

Lo que han hecho (sin humo y con datos)

El estudio lo ha liderado personal investigador del CIBER en el Hospital Clínico Universitario de Valladolid, y se ha publicado en Frontiers in Medicine. La idea es tan sencilla de entender como potente: antes de operar, analizar información genética y que una IA te diga quién tiene más probabilidad de desarrollar sepsis después.

¿Con qué han trabajado? Con datos de un estudio del genoma completo, lo que ellos llaman GWAS (básicamente, mirar el ADN a lo bestia para encontrar variantes asociadas a un problema). En concreto, analizaron la genética de 750 pacientes que tuvieron sepsis tras cirugía y la compararon con 3.500 controles poblacionales.

La gracia (y aquí es donde nosotros aplaudimos como si estuviéramos explotando papel de burbujas) es que el modelo no solo predice riesgo: también señala qué variantes genéticas pesan más en ese riesgo. O sea, no es solo “sí/no”, sino “mira, por aquí vienen los tiros”.

Entre los hallazgos, detectaron variaciones en genes como PRIM2, RBSN y SYNPR, y también conexiones con procesos biológicos importantes: regulación de la expresión génica, replicación del ADN, señalización celular, proliferación celular e incluso cuestiones ligadas a disfunción cardíaca.

¿Y para qué sirve todo esto en la vida real, más allá de sonar a hechizo del bosque? Pues para que un análisis de sangre preoperatorio pueda ayudar a identificar a pacientes con más riesgo, adelantar la detección y personalizar la atención tras la operación. Anticiparse, vigilar más de cerca a quien lo necesita y actuar antes. Como cuando seguimos el rastro plateado de un caracol: lento no es, es estrategia.

En el trabajo han participado equipos del CIBER-BBN y del CIBERINFEC, junto a otros grupos, la Universidad de Valladolid y también la Universidad de Leicester, entre otras instituciones. Nosotros solo pedimos una cosa: que esta IA siga afinándose hasta oler el peligro antes incluso que los gatos callejeros, que ya es decir.