La UGR utiliza la inteligencia artificial en niños con obesidad

En este avance participan investigadores del Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos “José Mataix” del Centro de Investigación Biomédica (CIBM UGR), del Instituto de Investigación Biosanitaria (ibs.GRANADA) y del Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI).

El modelo de IA utiliza datos epigenéticos y clínicos para estimar el riesgo de complicaciones metabólicas que podrían surgir en los próximos años. Aunque ofrece una alta tasa de acierto en sus predicciones, su complejidad inicial dificulta la interpretación directa de los resultados. Por ello, los investigadores han implementado técnicas avanzadas para entender cómo el modelo analiza las variables proporcionadas y realiza sus estimaciones.

La investigación, pionera en el ámbito de la medicina personalizada, combina marcadores clásicos como el Índice de Masa Corporal (IMC) y los niveles de adipoquinas (leptina y adiponectina) con nuevos marcadores epigéneticos en genes clave: HDAC4, PTPRN2, MATN2, RASGRF1 y EBF1.

Los hallazgos revelan que los niños que experimentan alteraciones metabólicas durante el desarrollo puberal presentan patrones clínicos y epigenéticos distintos en la etapa prepúber. La aplicación de esta herramienta en entornos hospitalarios podría permitir la detección temprana de riesgos metabólicos, facilitando intervenciones farmacológicas o ajustes en el estilo de vida para prevenir el desarrollo de enfermedades metabólicas. Esto no solo puede reducir las comorbilidades asociadas con la obesidad, sino también disminuir el coste para la sanidad pública. Aunque la aplicación de IA en la medicina puede parecer futurista, este avance acerca la inteligencia artificial a la práctica clínica, promoviendo un progreso hacia una medicina de precisión.

Los resultados ofrecen nuevas perspectivas en medicina traslacional y personalizada, destacando la importancia de identificar tempranamente a los niños con alto riesgo de complicaciones metabólicas. En particular, el descubrimiento de nuevos biomarcadores como HDAC4 podría jugar un papel crucial en la prevención de enfermedades y en el desarrollo de enfoques terapéuticos innovadores.

Para acceder al estudio (en inglés), pinche aquí.