Científicos de la Universidad de Granada (UGR) ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) explicable, diseñado para predecir el riesgo de alteraciones metabólicas en niños con obesidad. Este avance se presenta como un paso pionero en el campo de la medicina personalizada.
La investigación, que involucra a expertos del Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos ‘José Mataix’ del Centro de Investigación Biomédica, el Instituto de Investigación Biosanitaria y el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence, utiliza datos epigenéticos y clínicos para estimar el riesgo de posibles complicaciones metabólicas a lo largo de los próximos años. Aunque el modelo alcanza una alta precisión en sus predicciones, su complejidad inicial puede dificultar la interpretación directa de los resultados.
Para abordar este desafío, los investigadores han implementado técnicas avanzadas que permiten entender cómo el modelo analiza las variables y realiza sus estimaciones.
Esta investigación, pionera en el ámbito de la medicina personalizada, combina marcadores tradicionales 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 resultados del estudio muestran que los niños que experimentan alteraciones metabólicas durante el desarrollo puberal presentan patrones clínicos y epigenéticos diferentes en la etapa prepúber.
La implementación de esta herramienta en entornos hospitalarios podría facilitar la detección temprana de riesgos metabólicos, lo que permitiría intervenciones farmacológicas o ajustes en el estilo de vida para prevenir el desarrollo de enfermedades metabólicas. Esto no solo contribuiría a reducir las comorbilidades asociadas con la obesidad, sino también a disminuir los costes para el sistema de salud pública.
Este avance acerca la inteligencia artificial a la práctica clínica, promoviendo el progreso hacia una medicina de precisión. La investigación ha sido posible gracias a la financiación de proyectos del Fondo de Investigación Sanitaria (FIS) del Instituto de Salud Carlos III, cofinanciados por la Unión Europea y los fondos Feder, así como del proyecto Europeo EprObes ‘Preventing lifetime obesity by early risk-factor identification, prognosis and intervention’.
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