Lo que ocurre en tu corazón mientras duermes puede anticipar una insuficiencia cardíaca 10 años antes, según un estudio

La manera en la que dormimos puede ofrecer pistas sobre la salud del corazón mucho antes de que una enfermedad se manifieste. Un estudio liderado por la Universidad Emory de Estados Unidos ha demostrado que una red neuronal entrenada para analizar electrocardiogramas nocturnos puede identificar a personas con mayor riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca, fibrilación auricular, infarto de miocardio o accidente cerebrovascular, e incluso de fallecer, hasta diez años antes de que se produzcan estos acontecimientos.

La investigación, publicada en la revista científica SLEEP, propone aprovechar una señal que ya se registra habitualmente durante los estudios del sueño, pero que no suele utilizarse para evaluar el riesgo cardiovascular a largo plazo. La clave está en el electrocardiograma de una sola derivación que forma parte de la polisomnografía, la prueba que permite estudiar la actividad del organismo mientras una persona duerme. Aunque este registro se emplea principalmente para detectar alteraciones evidentes del ritmo cardíaco, la inteligencia artificial podría extraer de él patrones más sutiles relacionados con la salud futura del corazón.

Para desarrollar el modelo, los investigadores utilizaron registros de 15.809 pacientes del Massachusetts General Hospital. Después comprobaron su funcionamiento en dos grupos independientes de otros hospitales estadounidenses, con 9.810 pacientes del Emory University Hospital y 12.576 del Beth Israel Deaconess Medical Center.

En total, el estudio incluyó a más de 38.000 personas. El algoritmo analizó fragmentos de electrocardiograma de 15 segundos a lo largo de toda la noche y tuvo en cuenta también la fase del sueño en la que se había registrado cada señal, desde la transición inicial al sueño hasta las fases más profundas y el sueño REM.

A partir de estos datos, el sistema calculó la probabilidad de desarrollar cinco desenlaces durante la década siguiente. Lo relevante es que sus predicciones mantuvieron su asociación con el riesgo incluso después de considerar factores conocidos, como la edad, el sexo, el tabaquismo, la hipertensión, la diabetes y el índice de masa corporal.

La insuficiencia cardíaca, una de las señales más prometedoras

Los resultados fueron especialmente destacados para la insuficiencia cardíaca y la fibrilación auricular. En los análisis de validación, una puntuación elevada del algoritmo se asoció con un riesgo de insuficiencia cardíaca entre 1,69 y 2,33 veces mayor, según el hospital estudiado.

En el caso de la fibrilación auricular, una alteración del ritmo cardíaco que puede aumentar el riesgo de ictus, las asociaciones fueron todavía más pronunciadas: entre 2,03 y 2,72 veces más riesgo por cada incremento de una desviación estándar en la puntuación del modelo.

La herramienta también identificó una asociación con la mortalidad por cualquier causa. Sin embargo, su capacidad para anticipar infartos e ictus fue menos consistente, una diferencia que los investigadores relacionan, en parte, con el origen de estas enfermedades en los vasos sanguíneos, cuyas alteraciones no siempre dejan señales detectables en el electrocardiograma con tanta antelación.

La importancia de las primeras fases del sueño

Uno de los hallazgos más llamativos fue que el algoritmo prestaba especial atención a los registros obtenidos durante la fase N1, el periodo inicial de transición entre la vigilia y el sueño ligero.

En esta etapa se producen cambios en la regulación del sistema nervioso autónomo, que controla funciones involuntarias como la frecuencia cardíaca. Según los investigadores, estas variaciones podrían ayudar a revelar alteraciones sutiles de la actividad eléctrica del corazón. No obstante, todavía es necesario determinar qué mecanismos biológicos explican esta relación.

El estudio también encontró una asociación entre las puntuaciones de mayor riesgo y una menor eficiencia del sueño, es decir, pasar menos tiempo dormido en relación con el tiempo que se permanece en la cama.

Una herramienta prometedora, pero todavía experimental

Aunque los resultados apuntan a una nueva forma de aprovechar las pruebas del sueño, los autores advierten de que el modelo aún necesita más validación antes de incorporarse a la práctica clínica. Los diagnósticos se obtuvieron de historiales médicos electrónicos y códigos hospitalarios, sin confirmación directa de todos los casos mediante pruebas clínicas o biomarcadores.

Además, los participantes procedían de laboratorios del sueño hospitalarios, por lo que no representan necesariamente a la población general. El siguiente paso será comprobar si el algoritmo funciona de manera prospectiva en pacientes nuevos y si sus predicciones ayudan a mejorar la prevención cardiovascular. Por ahora, sus resultados no permiten diagnosticar una enfermedad ni calcular de forma individual el riesgo de una persona a partir de cómo duerme.