Un equipo de científicos liderado por el investigador del CONICET Damián Álvarez Poggi desarrolló un método basado en inteligencia artificial que permite identificar de manera temprana y más precisa la displasia broncopulmonar, una patología de alta prevalencia en recién nacidos prematuros.
La medicina moderna ha logrado extender los límites de la vida tanto hacia la longevidad como hacia los primeros instantes después del nacimiento. En ese contexto, los avances que permiten la sobrevida de bebés extremadamente prematuros plantean nuevos desafíos médicos, especialmente vinculados al desarrollo pulmonar. Así lo explicó el investigador del CONICET, director del Laboratorio de Nanobiotecnología de la Universidad Nacional de San Martín y profesor de la UBA, Dr. Damián Álvarez Poggi, al referirse a un hallazgo clave para abordar la enfermedad más frecuente en esta población vulnerable.
“Hoy la medicina encuentra la manera de que niños que antes no tenían chances puedan vivir, pero eso también trae consecuencias”, señaló Álvarez Poggi en diálogo con la 99.9. Uno de los principales problemas es que los pulmones son de los últimos órganos en desarrollarse durante la gestación, por lo que los bebés que nacen muy prematuros —muchos de ellos con menos de un kilo de peso— no están preparados para respirar por sí mismos y requieren intervenciones como oxígeno, intubación o ventilación mecánica, tratamientos que a su vez pueden generar complicaciones.
De esa combinación surge la displasia broncopulmonar, una enfermedad de alta prevalencia en prematuros que no solo impacta durante la internación en terapia intensiva, sino que puede dejar secuelas crónicas a largo plazo e incluso derivar en otras comorbilidades graves. “No es un problema momentáneo, tiene consecuencias que pueden acompañar al chico durante toda su vida”, advirtió el científico.
Durante décadas, el gran obstáculo fue la imposibilidad de diagnosticar y clasificar tempranamente la enfermedad. El método tradicional exige esperar hasta las 36 semanas de edad gestacional para determinar si la displasia es leve, moderada o severa, un lapso que puede extenderse uno, dos o hasta tres meses, tiempo valioso en el que no se pueden aplicar intervenciones específicas. Además, la extrema fragilidad de estos bebés limita la posibilidad de realizar estudios invasivos o tomar muestras de manera frecuente.
Frente a ese escenario, el equipo liderado por Álvarez Poggi desarrolló un nuevo enfoque utilizando herramientas de inteligencia artificial. El estudio analizó la evolución diaria de 376 bebés prematuros de distintos hospitales de la Ciudad de Buenos Aires, mediante un análisis de trayectoria que permitió observar el desarrollo completo, día por día. A partir de esos datos, los investigadores lograron identificar patrones y clasificar a los pacientes en cuatro categorías distintas con apenas 30 días de información clínica.
“Logramos adelantar el diagnóstico meses y, además, hacerlo con mayor precisión”, explicó. El método permite diferenciar, por ejemplo, a bebés que comienzan con una evolución aparentemente favorable pero que luego se deterioran, algo muy difícil de detectar con las herramientas actuales. Esto abre la posibilidad de anticiparse y actuar antes de que el cuadro empeore.
Para validar los resultados, el equipo comparó sus hallazgos con una cohorte similar de Estados Unidos que incluye a unos 800 niños y cuenta con seguimiento pulmonar a largo plazo. Allí comprobaron que el diagnóstico tradicional no correlaciona bien con la evolución posterior, mientras que la nueva clasificación desarrollada en Argentina muestra una relación mucho más clara con la función pulmonar al año de vida.
“El objetivo final es poder hacer intervenciones más tempranas y más precisas, orientadas a los grupos que realmente lo necesitan”, sostuvo Álvarez Poggi. De lograrse su implementación clínica, este avance podría modificar el curso de la enfermedad, mejorar la calidad de vida de los bebés prematuros y ofrecer mejores perspectivas a largo plazo.
En un contexto donde la ciencia logra que más niños lleguen a la vida, el desafío ya no es solo sobrevivir, sino hacerlo con la mejor calidad posible. Este desarrollo argentino apunta directamente a ese objetivo.