Cómo la IA ayuda a medir con mayor precisión los valores de colesterol
El nuevo método automatizado permite a los laboratorios estimar los niveles de lípidos en sangre de manera más exacta, agiliza el análisis clínico y mejora la detección de factores de riesgo cardiovascular
La medición precisa del colesterol LDL, denominado de manera coloquial como colesterol malo, es una herramienta esencial para la prevención de enfermedades cardiovasculares, ya que los tratamientos actuales buscan alcanzar valores cada vez más bajos de este componente en sangre.
En los laboratorios de todo el mundo, la ecuación de Martin-Hopkins representa un estándar para estimar este parámetro.
Permite calcular el nivel de colesterol LDL a partir de valores obtenidos en un análisis de sangre, sin requerir métodos complejos ni costosos. Utiliza datos como el colesterol total, el HDL (colesterol bueno) y los triglicéridos, para ofrecer una estimación más exacta que otras fórmulas tradicionales, sobre todo en pacientes con triglicéridos elevados.
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Algunos laboratorios encontraron obstáculos para implementar la ecuación original, ya que su cálculo requiere pasos adicionales o ajustes específicos que pueden dificultar su integración en ciertos sistemas. Ahora, un nuevo avance promete facilitar y ampliar su uso: una variante basada en inteligencia artificial iguala la precisión de la fórmula original y ya está disponible de forma gratuita para laboratorios.
El estudio que respalda este desarrollo fue publicado en la revista JAMA Cardiology y contó con la colaboración de especialistas de Johns Hopkins Medicine, la Mayo Clinic y varios centros asociados.
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La inteligencia artificial redefine el cálculo del colesterol LDL
El colesterol LDL y el colesterol HDL son dos tipos principales de lipoproteínas que transportan colesterol en la sangre. El colesterol LDL (lipoproteína de baja densidad) suele llamarse colesterol malo porque, cuando sus niveles son elevados, puede acumularse en las paredes de las arterias y favorecer la formación de placas que dificultan el flujo sanguíneo, lo que aumenta el riesgo de infarto y accidente cerebrovascular. Por otro lado, el colesterol HDL (lipoproteína de alta densidad), conocido como colesterol bueno, ayuda a juntar el exceso de colesterol en la sangre y transportarlo de vuelta al hígado para su eliminación, lo que contribuye a proteger el sistema cardiovascular.
La investigación parte de la necesidad de contar con una ecuación simplificada para estimar el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C). La ecuación original de Martin-Hopkins ya ofrece mayor precisión que otras fórmulas, como las de Friedewald, Sampson-NIH y Modified Sampson-NIH, en especial en personas con niveles bajos de colesterol LDL y triglicéridos elevados, considerados como los casos más complejos para este cálculo.
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Los triglicéridos son un tipo de grasa presente en la sangre que el cuerpo utiliza como fuente de energía, pero cuando sus valores se mantienen altos pueden aumentar el riesgo de enfermedades cardíacas y dificultar la interpretación de los análisis de colesterol, ya que interfieren en el cálculo preciso del LDL.
El nuevo modelo, denominado LDL-CMH-MARS, surge del uso de algoritmos de aprendizaje automático y reproduce los resultados de la ecuación de Martin-Hopkins tradicional, pero con un único paso de cálculo. Hemos optimizado el cálculo del colesterol LDL y hecho que esta ecuación sea accesible y más fácil para todos los laboratorios, afirma Seth Martin, director del Programa Avanzado de Trastornos de Lípidos en el Centro Ciccarone para la Prevención de Enfermedades Cardiovasculares de Johns Hopkins.
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Según el estudio, la diferencia entre la nueva ecuación y la Martin-Hopkins original es mínima: apenas 0,5 mg/dL. Ambas fórmulas logran ubicar correctamente al 90% de los pacientes en la categoría de tratamiento adecuada, mientras que las otras opciones solo alcanzan entre 83% y 86% de acierto. Un aspecto clave es que estas dos ecuaciones permiten identificar con mayor precisión a quienes tienen más riesgo, es decir, personas con colesterol LDL bajo y triglicéridos altos, que a menudo necesitan medicamentos especiales.
El documento explica que, en el grupo de pacientes con triglicéridos entre 200 y 399 mg/dL y colesterol LDL por debajo de 70 mg/dL (una combinación frecuente en quienes requieren un control más estricto), la nueva fórmula clasificó correctamente al 84% de los casos, frente al 83% de la ecuación clásica de Martin-Hopkins, 72% de la Modified Sampson-NIH, 61% de la Sampson-NIH y solo 40% de la Friedewald. Estos resultados muestran que la nueva versión basada en inteligencia artificial mantiene la misma capacidad que la original para guiar decisiones de tratamiento, incluso en los casos más difíciles de evaluar.
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Cómo se probó la ecuación
La investigación utilizó la base de datos Very Large Database of Lipids, que reúne casi cinco millones de perfiles de colesterol y grasas en sangre de adultos y niños en Estados Unidos.
Los pacientes representaban distintas edades y condiciones de salud, y todos contaban con análisis completos, realizados entre 2015 y 2019, usando un método llamado ultracentrifugación Vertical Auto Profile, considerado el estándar más fiable para medir el colesterol y los triglicéridos.
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En el proceso, más de 3,2 millones de estos análisis sirvieron para que el modelo de inteligencia artificial aprendiera a predecir los valores de colesterol LDL. Luego, otras 1,6 millones de muestras se utilizaron para comprobar si la ecuación funcionaba correctamente en la práctica. Para asegurar la validez de los resultados, los autores también probaron la nueva fórmula en dos grupos externos: una base de laboratorio de referencia del Mayo Clinic y los registros del estudio clínico FOURIER, donde participaron personas tratadas con medicamentos específicos para reducir el colesterol.
El estudio también señala que, entre los pacientes con triglicéridos elevados, la subestimación del colesterol LDL por debajo de 70 mg/dL ocurrió en el 16% de los casos con la nueva ecuación y en el 17% con la original, contrastando con porcentajes mucho más altos en las otras fórmulas.
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Mark Marzinke, director médico de los laboratorios centrales de Johns Hopkins Hospital y coautor del estudio, destaca que la nueva ecuación puede incorporarse fácilmente en cualquier laboratorio, simplemente reemplazando una parte de la fórmula tradicional. Explica que esta actualización es transparente y puede adoptarse fácilmente, evitando crear una ecuación caja negra que resulte opaca para la mayoría de los usuarios. De este modo, los laboratorios pueden hacer el cálculo de forma sencilla y confiable, sin depender de sistemas cerrados o difíciles de entender.
Lo que cambia para laboratorios, médicos y pacientes
El acceso abierto a la nueva ecuación, que se presenta como una sola línea de código, permite a los laboratorios su integración sin restricciones de propiedad intelectual o costos asociados. La ecuación facilitará la adopción de la guía nacional sobre dislipidemias (alteraciones en los niveles de grasas y colesterol en sangre) publicada en 2026, que recomienda el uso preferente de la fórmula de Martin-Hopkins para evaluar el colesterol LDL.
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Esta guía establece objetivos de LDL inferiores a 100 mg/dL, 70 mg/dL y 55 mg/dL, dependiendo del nivel de riesgo cardiovascular de cada paciente, y subraya la importancia de una medición precisa para tomar decisiones sobre el inicio de tratamientos y el seguimiento.
La apertura de esta ecuación y su validación en múltiples entornos consolidan una herramienta que, según los autores, permite a clínicos y pacientes tomar decisiones más informadas para reducir los riesgos de infarto y accidente cerebrovascular, con el respaldo de una medición robusta y accesible.
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