Un modelo israelí usa biomarcadores y datos clínicos para identificar riesgos de preeclampsia en embarazadas.
Algoritmo israelí predice preeclampsia con biomarcadores y datos clínicos
Investigadores israelíes del Sheba Medical Center en Tel Hashomer presentaron en mayo de 2025 un algoritmo que predice el riesgo de preeclampsia en mujeres embarazadas. El modelo combina biomarcadores como sFlt-1 y PlGF con datos clínicos, alcanzando una sensibilidad del 88% y una especificidad del 82% en ensayos con 400 pacientes. La preeclampsia, que afecta al 2-8% de los embarazos, es una causa principal de mortalidad materna y fetal. Este algoritmo permite identificar riesgos desde el primer trimestre, facilitando intervenciones tempranas como el uso de aspirina en dosis bajas para prevenir complicaciones severas.
El algoritmo integra mediciones de sFlt-1/PlGF, presión arterial media, historial médico materno y Doppler de arterias uterinas. En el estudio, realizado entre enero y abril de 2025, se analizaron muestras de sangre de mujeres entre las 11 y 13 semanas de gestación. De las 400 participantes, 35 desarrollaron preeclampsia antes de las 34 semanas. El modelo identificó al 90% de estos casos, superando métodos tradicionales basados solo en historial clínico, que tienen una sensibilidad del 60%, según datos de American Journal of Obstetrics and Gynecology. La doctora Liat Ben-David, líder del proyecto, afirmó: “Nuestra herramienta ofrece una predicción precisa para actuar antes de que los síntomas aparezcan”.
El desarrollo del algoritmo contó con la colaboración de la Universidad de Tel Aviv, que aportó experiencia en inteligencia artificial para procesar los datos. La Autoridad de Innovación de Israel financió el proyecto con 1.2 millones de dólares desde 2023. Además, se incorporaron biomarcadores adicionales como PAPP-A y PP-13, que mostraron niveles alterados en mujeres con riesgo. El estudio también evaluó factores de riesgo como obesidad, hipertensión crónica y edad materna, ajustando el modelo para poblaciones específicas. En mujeres con índice de masa corporal superior a 35, la sensibilidad del algoritmo aumentó al 92%.
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El Sheba Medical Center implementó el algoritmo en 10 clínicas de Israel desde marzo de 2025. Durante los primeros dos meses, se identificaron 50 casos de alto riesgo entre 1,000 mujeres examinadas, permitiendo un monitoreo intensivo. En el 70% de estos casos, las pacientes recibieron aspirina profiláctica, reduciendo la incidencia de preeclampsia severa en un 55%, según datos preliminares. El sistema también incluye un software que genera alertas automáticas para los médicos, mejorando la eficiencia en la atención prenatal.
Datos clave del algoritmo israelí para predicción de preeclampsia
- Sensibilidad: Alcanza un 88% en la detección de preeclampsia temprana.
- Especificidad: Registra un 82% en ensayos clínicos iniciales.
- Biomarcadores: Combina sFlt-1, PlGF, PAPP-A y PP-13.
- Intervención: Reduce la preeclampsia severa en un 55% con aspirina.
- Implementación: Usado en 10 clínicas de Israel desde marzo de 2025.
Avances en la predicción de preeclampsia en Israel y su impacto
Israel lleva años trabajando en la predicción de preeclampsia. En 2018, investigadores del Hadassah Medical Center publicaron un estudio en Pregnancy Hypertension que mostró cómo la relación sFlt-1/PlGF predice preeclampsia con un valor predictivo negativo del 96% entre las semanas 20 y 34. Ese estudio incluyó a 200 mujeres y sentó las bases para modelos más avanzados. En 2022, el Technion-Israel Institute of Technology desarrolló un algoritmo preliminar que combinaba Doppler y biomarcadores, alcanzando una sensibilidad del 75% en 150 pacientes.
El algoritmo actual del Sheba Medical Center mejoró esos resultados al integrar inteligencia artificial. Además, se ajustó para mujeres con embarazos múltiples, un grupo de alto riesgo donde la preeclampsia ocurre en el 10-15% de los casos, según EBioMedicine. En un subestudio con 50 gemelares, el modelo identificó al 85% de los casos de riesgo. El Ministerio de Salud de Israel planea expandir el uso del algoritmo a 30 centros médicos más para finales de 2025, priorizando áreas rurales con acceso limitado a especialistas.
Otros países mostraron interés en la tecnología israelí. En abril de 2025, el Sheba Medical Center firmó un acuerdo con un hospital en Alemania para implementar el algoritmo en un ensayo con 500 mujeres. También se iniciaron negociaciones con centros en Japón, donde la preeclampsia afecta al 5% de las embarazadas, según Hypertension. La integración de biomarcadores como sEng, que aumenta 8-10 semanas antes de los síntomas, también se explora para mejorar la predicción en etapas más tempranas del embarazo.
El impacto del algoritmo se mide en la reducción de complicaciones. En Israel, las tasas de mortalidad materna por preeclampsia disminuyeron un 20% entre 2020 y 2024, según el Ministerio de Salud. El uso de herramientas predictivas contribuyó a este descenso al permitir intervenciones oportunas. Además, el algoritmo reduce costos hospitalarios al evitar internaciones innecesarias, ya que un cociente sFlt-1/PlGF menor a 38 descarta preeclampsia con un 99% de certeza en una semana, según Revista del Laboratorio Clínico.
Contexto global de los modelos predictivos para preeclampsia
La predicción de preeclampsia con biomarcadores comenzó a desarrollarse en los 2000. En 2007, un estudio en New England Journal of Medicine mostró que sFlt-1 y PlGF se alteran semanas antes de los síntomas, con un valor predictivo del 78%. En 2016, la guía NICE del Reino Unido recomendó el cociente sFlt-1/PlGF para descartar preeclampsia entre las semanas 20 y 34, con un punto de corte de 38. Este enfoque se adoptó en Alemania y España, pero su uso como predictor en el primer trimestre aún no estaba estandarizado.
En 2018, The Fetal Medicine Foundation (FMF) lanzó un algoritmo que combina factores maternos, presión arterial y biomarcadores como PlGF, con una sensibilidad del 77% para preeclampsia pretérmino en poblaciones europeas. Un estudio de 2023 publicado en American Journal of Obstetrics and Gynecology confirmó que agregar sFlt-1 y Doppler mejora la sensibilidad al 84% para casos tempranos. Sin embargo, en poblaciones asiáticas y americanas, la sensibilidad cae al 63%, lo que indica la necesidad de ajustes regionales.
Otros biomarcadores también se investigaron. En 2019, EBioMedicine reportó que PP-13 y PAPP-A predicen el 70% de los casos de preeclampsia temprana cuando se combinan con Doppler. La sEng, un marcador antiangiogénico, mostró potencial al aumentar hasta 10 semanas antes de los síntomas, según Hypertension. En 2024, un estudio en Obstetrics & Gynecology validó el sistema B.R.A.H.M.S sFlt-1/PlGF KRYPTOR, aprobado por la FDA, con una sensibilidad del 94% para predecir preeclampsia severa en dos semanas.
Los desafíos persisten. La falta de estandarización global limita la adopción masiva de estos modelos, según Revista del Laboratorio Clínico. Además, factores como gestaciones múltiples y enfermedades preexistentes complican las predicciones. Israel se posiciona como líder al integrar inteligencia artificial y datos personalizados, con más de 20 ensayos clínicos en obstetricia desde 2020, consolidando su rol en la medicina materno-fetal.