MADRID, 2 Oct. (EUROPA PRESS) -
La adiposidad (o la acumulación excesiva de grasa en el cuerpo) es un factor desencadenante conocido de enfermedades cardiometabólicas, como enfermedades cardíacas, accidentes cerebrovasculares, diabetes tipo 2 y enfermedades renales. Sin embargo, obtener una visión completa del riesgo de una persona es más difícil de lo que parece.
Las medidas tradicionales, como el índice de masa corporal (IMC), son imperfectas, ya que confunden la grasa con la masa muscular y no captan la ubicación de la grasa corporal.
Un nuevo estudio realizado por investigadores del Mass General Brigham (Estados Unidos) y colaboradores destaca el uso de una herramienta de IA diseñada para medir la composición corporal capaz de capturar detalles con precisión en solo tres minutos a partir de un escaneo corporal.
Sus resultados, publicados en 'Annals of Internal Medicine', muestran que no toda la grasa es igualmente dañina y destacan el potencial del uso de IA para reutilizar datos de escaneos de rutina.
"Esperamos que estos hallazgos puedan usarse para desarrollar una herramienta de 'detección oportunista' para reutilizar las resonancias magnéticas y tomografías computarizadas existentes tomadas en el hospital para encontrar pacientes con una composición corporal de alto riesgo que pueden estar pasando desapercibidos y podrían beneficiarse de la prevención dirigida de la diabetes y las enfermedades cardiovasculares", explica el coautor principal Vineet K. Raghu, científico computacional del Mass General Brigham Heart and Vascular Institute.
Raghu y sus colaboradores realizaron un estudio de cohorte prospectivo con datos del Biobanco del Reino Unido. Los investigadores emplearon resonancias magnéticas de cuerpo entero de más de 33.000 adultos sin antecedentes de diabetes ni eventos cardiovasculares, a quienes se les realizó un seguimiento medio de 4,2 años.
El equipo descubrió que, tanto en hombres como en mujeres, el volumen de tejido adiposo visceral (grasa que rodea los órganos abdominales) y los depósitos de grasa muscular derivados de la IA se asociaban estrechamente con el riesgo de diabetes y enfermedades cardiovasculares, más allá de las medidas estándar de obesidad, como el IMC y la circunferencia de la cintura. Solo en los hombres, un menor volumen de músculo esquelético se asociaba estrechamente con el riesgo.
SE NECESITAN MÁS ESTUDIOS FUTUROS
Los autores señalan que se necesitan estudios futuros para determinar si sus hallazgos son generalizables y si la IA puede medir de forma fiable estas métricas de composición corporal a partir de exploraciones rutinarias. Con una mayor validación, un enfoque basado en IA podría ayudar a aprovechar las imágenes rutinarias para identificar a los pacientes de alto riesgo.
