500 guipuzcoanas participarán en un estudio europeo sobre el riesgo cardiovascular en la menopausia

La Sociedad Europea de Cardiología (ESC) asegura que la salud vascular de las mujeres «es una necesidad clínica urgente no satisfecha». La ECV es la principal causa de muerte entre la población femenina en la Unión Europea, con un 17% de personas fallecidas por esta enfermedad antes de los 65 años, presentando también muchos eventos no fatales a una edad temprana con secuelas a los de la vida. En este contexto nace el proyecto Horizon Europe Caramel ('CArdiovascular Risk Assessment in MEnopausaL women via multimodal data analysis enabling Personalized Prevention Strategies', por sus siglas en inglés) con 25 socios de 11 países, entre ellos seis entidades vascas, con el objetivo de revolucionar la prevención de enfermedades cardiovasculares en mujeres de entre 40 y 60 años ofreciendo un modelo innovador basado en inteligencia artificial para la evaluación personalizada del riesgo y la atención sanitaria preventiva.

El proyecto, que tiene una duración total de 5 años, se basa en un modelo de estratificación que considera factores de riesgo adicionales específicos de la mujer dentro de los modelos de riesgo de la enfermedad cardiovascular. Además, persigue personalizar mejor la evaluación de riesgo cardiovascular utilizando la información disponible en historias clínicas, imágenes diagnósticas, etc., así como nuevas tecnologías basadas en marcadores moleculares o de imagen.

«Una de las cosas que tradicionalmente ha sido poco estudiado han sido todos los aspectos de la imagen médica.Parece que se nos olvida, pero en estos momentos el 80-85% de las decisiones que se toman en medicina se basan en la imagen médica», explica José Luis del Cura, jefe de Radiología del Hospital Donostia y cabeza visible del análisis de imágenes en relación al proyecto. «Tenemos imagen médica por todas partes. Pero, sin embargo, la imagen médica ha sido muy difícil de sistematizar. Ahora tenemos la posibilidad de integrarlas mediante las técnicas de inteligencia artificial», añade.

Tradicionalmente, los escáner o los ultrasonidos han jugado un papel crucial en la prevención efectiva de las enfermedades cardiovasculares, permitiendo una evaluación detallada del corazón y los vasos sanguíneos, lo que facilita la detección temprana de alteraciones que podrían derivar en complicaciones graves. Pero pueden no ser los únicos. Es el caso, por ejemplo, de la retinografía – una técnica que se utiliza en medicina para obtener fotos en color de la retina– o las mamografías, de donde «se sacan no solamente los datos de si tienen cáncer de mama» sino también «muchas veces hay imágenes de calcificaciones vasculares que se han asociado tradicionalmente con el riesgo vascular».

A partir de la evaluación de riesgo personalizado, el proyecto propone un enfoque innovador de prevención personalizada, basada en el conocimiento y la autoevaluación, y autogestión de riesgos utilizando tecnologías digitales innovadoras, empoderando a las mujeres para optimizar su salud cardiovascular. «Al final de lo que se trata es que los clínicos tengan todos los datos, y que si ven en esas imágenes que la mujer tiene más riesgo de padecer una enfermedad cardiovascular puede desarrollar una estrategia con ella, y también empoderar a esa mujer, darle conocimientos, habilidades y actitudes para que pueda cambiar aquellos hábitos de vida que son importantes para disminuir esos factores de riesgo», ejemplifica Estíbaliz Gamboa, enfermera y miembro del grupo de AtenciónPrimaria Biogipuzkoa de Osakidetza.

Precisamente el Instituto de InvestigaciónSanitaria juega un papel fundamental en el desarrollo de las dos principales ramas de este novedoso proyecto europeo.Por un lado, proporcionando las fuentes de datos existentes en repositorios clínicos o estudios de investigación previos para llevar a cabo los denominados estudios retrospectivos. «De ahí podemos sacar una serie de modelos de riesgo, y luego está también la parte de imagen, que es muy importante y de donde se pueden sacar, por ejemplo, biomarcadores. Es decir, qué tenemos que sacar de la imagen que nos indique el riesgo vascular», sostiene Asma Shaheen, integrante de la Unidad de Investigación de Biogipuzkoa y experta en modelos de inteligencia artificial.

La segunda pata del estudio consiste en un estudio clínico en el que participarán 500 guipuzcoanas –3.000 mujeres en toda Europa– de entre 40 y 60 años para lograr desarrollar modelos de riesgo y entender mejor «cuáles son las necesidades sentidas. Vamos a preguntarles cuáles son sus estilos de vida, sus datos sociodemográficos, económicos, cuándo tuvieron la primera regla...», puntualiza Gamboa.

En el centro del enfoque de Caramel se encuentra la integración de múltiples fuentes de datos (historiales clínicos, imágenes médicas, dispositivos portátiles e información sobre el estilo de vida) para desarrollar modelos basados en IA capaces de evaluar los niveles de riesgo y adaptar los planes de prevención. Al aprovechar las tecnologías emergentes, se busca que las mujeres tomen medidas proactivas para mejorar su salud cardíaca a través de herramientas de autoevaluación y un ecosistema digital diseñado para el empoderamiento y la autogestión. «La parte tecnológica quiere desarrollar modelos más avanzados que los que ya existen, incorporando múltiples fuentes de información. Y ahí, aparte de los datos tradicionales o los datos que se suelen usar, como los factores de riesgo y algunos datos clínicos, se quieren incorporar tecnología de imagen médica y alguna otra tecnología adicional», reitera Iván Macía, director del área de Salud digital y tecnologías biomédicas de Vicomtech, y coordinador de la rama vasca del proyecto.

El estudio se encuentra bajo el paraguas de la UE con una financiación de 12 millones de euros del programa Horizonte Europa, y cuenta con la participación de seis entidades vascas: Biogipuzkoa, el centro de investigación CIC-bioGUNE, Keralty SAS junto con el centro Biokeralty y las empresas ULMA Medical Technologies y A3Z Advanced; y el centro tecnológico Vicomtech, coordinador del proyecto.