Un equipo de investigadores de NYU Langone Health presentó un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar el rechazo de un corazón trasplantado sin recurrir a biopsias invasivas. El estudio, publicado en The Journal of Heart and Lung Transplantation, analizó datos de pacientes atendidos entre 2018 y 2024.

Integración de señales

El rechazo se manifiesta en tres frentes: la respuesta genética del receptor, el daño al tejido del donante y la alteración de la actividad eléctrica del corazón. Mientras los análisis de sangre AlloMap y AlloSure cubren los dos primeros, el electrocardiograma (ECG) registra la señal eléctrica que antes no se consideraba. El algoritmo combina los ocho canales del ECG con variables clínicas y los resultados de los biomarcadores sanguíneos.

Precisión demostrada

De los 5,300 registros de ECG de 2,357 adultos, el modelo acertó en 94 % los casos sin rechazo y habría evitado 19 biopsias que, de otro modo, se habrían realizado por falsos positivos. > "Los electrocardiogramas contienen abundante información fisiológica que puede mejorar sustancialmente la precisión de la detección", señaló Lior Jankelson, profesor asociado de la División de Cardiología Leon H. Charney de NYU.

Implicaciones clínicas

Si se valida en estudios prospectivos, la herramienta podría reducir la carga de biopsias endomiocárdicas, acelerar el diagnóstico y permitir intervenciones tempranas. La detección más exacta también reduciría riesgos asociados a procedimientos invasivos y costos hospitalarios.

En 2024 se realizaron más de 10,000 trasplantes de corazón en 59 países, según el Observatorio Global de Donación y Trasplante. El rechazo sigue siendo la complicación más frecuente, por lo que avances como este modelo de IA son cruciales para mejorar la vigilancia postoperatoria.