La IA y la genética destapan las señales ocultas de una enfermedad cardíaca silenciosa

La inteligencia artificial y la genética humana se han unido para desvelar las primeras señales de riesgo de estenosis aórtica, una enfermedad cardíaca que afecta a más de 12 millones de personas en todo el mundo. Un estudio publicado el 18 de diciembre en Nature Genetics identifica 166 loci genéticos asociados a la función de la válvula aórtica y al desarrollo futuro de la enfermedad. La investigación, liderada por UC San Francisco y el Broad Institute, demuestra que las mismas variantes que explican la variación normal en personas sanas aumentan el riesgo patológico con la edad. El hallazgo abre la puerta a una medicina cardiovascular verdaderamente preventiva, hoy inexistente para esta patología.

Una enfermedad común sin prevención posible

La estenosis aórtica es una de las enfermedades valvulares más frecuentes y graves. Se produce cuando la válvula aórtica se estrecha progresivamente, dificultando la salida de sangre del corazón y forzando al músculo cardíaco a trabajar en exceso. Aunque su evolución suele ser lenta, una vez aparecen los síntomas, la mortalidad aumenta de forma drástica y el único tratamiento efectivo es la cirugía o el implante de una válvula artificial.

Hasta ahora, la medicina carecía de herramientas para detectar el riesgo antes de que el daño fuera irreversible. No existen fármacos preventivos ni cribados poblacionales eficaces. El nuevo estudio cambia ese escenario al demostrar que el riesgo se gesta mucho antes, en la genética y en variaciones sutiles de la función valvular aparentemente normal.

IA para leer lo invisible en el corazón sano

El equipo de investigación entrenó modelos de aprendizaje profundo con casi 60.000 resonancias magnéticas cardíacas del UK Biobank. La IA extrajo tres medidas continuas clave de la válvula aórtica en individuos sin diagnóstico de enfermedad: velocidad pico del flujo, gradiente medio y área de la válvula aórtica.

Estas variables, tradicionalmente usadas solo cuando la enfermedad ya está presente, se analizaron como rasgos continuos en población sana, permitiendo detectar pequeñas variaciones que pasan desapercibidas en la práctica clínica habitual.

De la función normal al riesgo futuro

El análisis genómico inicial identificó 61 loci genéticos asociados a la función valvular normal. Paralelamente, un metaanálisis independiente de más de 40.000 casos de estenosis aórtica y 1,5 millones de controles detectó 91 loci asociados directamente a la enfermedad.

Al combinar ambos conjuntos de datos mediante un enfoque multicarácter, los investigadores revelaron 166 loci genéticos distintos. Las medidas basadas en gradiente mostraron una correlación genética de 0,64 con el riesgo de estenosis aórtica, una señal extraordinariamente alta en genética compleja.

Según James Pirruccello, cardiólogo e investigador de UCSF, “el riesgo de estenosis aórtica se confiere, al menos en parte, a través de los mismos mecanismos genéticos que impulsan la variación normal de la válvula en la población sana”.

Colesterol, inflamación y metabolismo

Entre los genes destacados aparecen PCSK9 y LDLR, reguladores clave del colesterol LDL, junto a genes implicados en inflamación y metabolismo del fosfato. Esto refuerza la idea de que la estenosis aórtica no es solo un problema mecánico, sino un proceso biológico activo y sistémico.

Del descubrimiento genético a la predicción clínica

El valor del estudio no se limita al descubrimiento molecular. Los investigadores construyeron puntuaciones de riesgo poligénico basadas en los 166 loci identificados y las validaron en dos biobancos externos.

En la cohorte All of Us, las personas situadas en el 5% superior de riesgo genético presentaron un riesgo 3,32 veces mayor de desarrollar estenosis aórtica respecto al resto de la población. Resultados muy similares se observaron en el Mass General Brigham Biobank, con un riesgo 2,76 veces mayor en el mismo percentil.

Estas cifras sitúan a la estenosis aórtica en el terreno de las enfermedades potencialmente predecibles, algo impensable hasta ahora.

Una nueva lógica de cribado

El enfoque rompe con la lógica clásica del diagnóstico tardío. En lugar de esperar a que la válvula esté dañada, la IA permite detectar desviaciones mínimas en la función valvular décadas antes, y la genética identifica a quién vigilar con más atención.

Según Shinwan Kany, investigador visitante en el Broad Institute, “medir la variación normal con aprendizaje profundo nos permitió descubrir más de 130 loci asociados al riesgo de enfermedad”. Además, se observaron fuertes asociaciones con enfermedad coronaria, reforzando la conexión entre salud valvular y aterosclerosis.

¿Intervenir antes de que enferme el corazón?

Los hallazgos reabren un debate clave: si el colesterol LDL y el metabolismo del fosfato están implicados desde fases tempranas, ¿podrían las terapias actuales reducir el riesgo de estenosis aórtica antes de que aparezca?

Los autores son prudentes. Subrayan que aún se necesita validación clínica antes de recomendar intervenciones dirigidas específicamente a estas vías con fines preventivos. Pero el marco conceptual ya ha cambiado: la estenosis aórtica deja de ser una consecuencia inevitable del envejecimiento para convertirse en un proceso potencialmente modificable.

La promesa —y el reto— de la medicina preventiva

El estudio ejemplifica una nueva frontera médica: usar IA para cuantificar la normalidad y genética para anticipar la patología. Sin embargo, trasladar este enfoque a la práctica clínica exigirá resolver retos éticos, económicos y organizativos: a quién cribar, cuándo intervenir y cómo evitar la medicalización innecesaria.