Un análisis de sangre puede predecir el daño en la retina en personas con diabetes

La diabetes afecta alrededor de 830 millones de personas en todo el mundo, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), y sus complicaciones oculares se mantienen como una de las principales causas de ceguera prevenible en adultos.

La detección temprana de alteraciones en la retina resulta fundamental, ya que el daño en las fibras nerviosas puede anticipar no solo problemas visuales, sino también otras afecciones neurológicas asociadas a la diabetes.

Un estudio publicado en la revista PLOS Medicine identificó proteínas en la sangre que pueden advertir, con anticipación, el riesgo de sufrir daño en los nervios de la retina en personas con diabetes tipo 2.

El trabajo utilizó inteligencia artificial para desarrollar una herramienta que ayuda a predecir, de manera personalizada, quiénes tienen más posibilidades de padecer este problema visual.

Proteínas en sangre que anticipan daño nervioso ocular

El equipo de científicos identificó 71 proteínas en la sangre que se relacionan con la aparición y el avance de daño en los nervios de la retina por la diabetes tipo 2, un problema que puede ocurrir incluso antes de que se detecten lesiones en los vasos sanguíneos del ojo.

Según el estudio, algunas de estas proteínas se vinculan especialmente con una pérdida más rápida de las fibras nerviosas de la retina. En cambio, quienes tienen niveles altos de otra proteína llamada uromodulina (UMOD) presentan menos riesgo de sufrir este daño.

De acuerdo con la publicación, estos resultados muestran que el proceso de daño nervioso en la retina involucra mecanismos como la inflamación, cambios en las estructuras de soporte de las células y alteraciones en la circulación de la sangre en los pequeños vasos del ojo.

La investigación pudo confirmar sus resultados en un grupo de personas de distintas nacionalidades, ya que los científicos repitieron los análisis en una base de datos del Reino Unido llamada UK Biobank.

Integración de proteómica y aprendizaje automático en el diseño del estudio

El trabajo se diseñó como un estudio internacional con varios centros de investigación.

El grupo principal, llamado Guangzhou Diabetic Eye Study (GDES), incluyó a 1.492 personas con diabetes tipo 2 y sin daños previos en la retina. Se midieron 361 proteínas diferentes en la sangre y se hicieron imágenes de la retina usando una técnica especial llamada tomografía de coherencia óptica (OCT), que permite ver y medir el grosor de las fibras nerviosas del ojo.

Durante seis años, los participantes volvieron varias veces para hacerse estos estudios y así detectar a quienes perdían más rápido el grosor de las fibras en sus retinas.

El grupo de mayor riesgo se definió como el 25% de los pacientes que tuvo la mayor pérdida anual. Según el documento, los resultados se analizaron considerando factores como la edad, el sexo, si la persona fuma, la presión arterial, los niveles de azúcar en sangre y cuánto tiempo hacía que tenían diabetes.

Para crear la herramienta de predicción, los científicos usaron ocho tipos de programas de inteligencia artificial. El sistema final, llamado Pro-DRN, combinó los resultados de las proteínas en sangre con información clínica de cada paciente.

El artículo explica que este modelo alcanzó un nivel de precisión muy alto, que subió al sumar más datos médicos, y funcionó mucho mejor que las herramientas tradicionales.

Luego, los científicos probaron el mismo modelo en un grupo distinto de 502 personas de la base de datos UK Biobank, todas con diabetes tipo 2. En este grupo, la mayoría de los resultados sobre proteínas se repitieron en el mismo sentido, lo que indica que el método podría servir para personas de distintos lugares del mundo.

Perspectivas clínicas y futuras aplicaciones

El estudio señala que la herramienta Pro-DRN ya se encuentra disponible como una plataforma interactiva en línea para estimar el riesgo individual de neurodegeneración retiniana en personas con diabetes tipo 2.

De acuerdo con los autores, esta plataforma permite cargar los valores de proteínas plasmáticas y obtener una estimación personalizada de riesgo, lo que podría guiar intervenciones preventivas antes de que ocurra un daño irreversible.

El artículo destaca que “una simple prueba de sangre analizada con inteligencia artificial puede ayudar a identificar a personas con diabetes en mayor riesgo de daño nervioso ocular antes de que haya alteraciones detectables en la retina”. Además, los autores subrayan la relevancia sistémica de la neurodegeneración retiniana, ya que podría reflejar daño nervioso y vascular en otros órganos, como el cerebro y los nervios periféricos.

Entre las limitaciones, los autores explican que las proteínas en sangre se midieron una sola vez y que los resultados muestran asociaciones estadísticas, pero no prueban que una proteína cause directamente el daño en la retina. Además, señalan que estos hallazgos deberán confirmarse en futuros estudios que incluyan pruebas genéticas, factores del ambiente y controles médicos a lo largo del tiempo.