{"id":59092,"date":"2026-08-27T08:04:00","date_gmt":"2026-08-27T11:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/infoactual.com.ar\/?p=59092"},"modified":"2026-08-26T09:06:01","modified_gmt":"2026-08-26T12:06:01","slug":"como-funciona-aladynoulli-el-algoritmo-que-predice-el-riesgo-de-348-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoactual.com.ar\/index.php\/2026\/08\/27\/como-funciona-aladynoulli-el-algoritmo-que-predice-el-riesgo-de-348-enfermedades\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo funciona Aladynoulli, el algoritmo que predice el riesgo de 348 enfermedades"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Investigadores del Dana-Farber Cancer Institute, en colaboraci\u00f3n con Mass General Brigham, desarrollaron un&nbsp;algoritmo&nbsp;capaz de predecir de forma simult\u00e1nea la probabilidad de que un paciente desarrolle 348 enfermedades distintas. La herramienta, descrita en la revista&nbsp;<em>Nature<\/em>, es la primera en generar predicciones multienfermedad utilizando \u00fanicamente datos de expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos recolectados de forma rutinaria junto con informaci\u00f3n sobre el riesgo gen\u00e9tico del paciente. El sistema actualiza sus evaluaciones de riesgo de manera din\u00e1mica con el tiempo y su capacidad predictiva mejora conforme el paciente envejece.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El equipo, encabezado por los coautores principales Alexander Gusev y Giovanni Parmigiani, ambos investigadores de Dana-Farber, Pradeep Natarajan, del Massachusetts General Hospital (MGH), y la primera autora Sarah Urbut, cardi\u00f3loga del MGH, combin\u00f3 modelado probabil\u00edstico con&nbsp;aprendizaje autom\u00e1tico&nbsp;o<em>&nbsp;machine learning<\/em>&nbsp;en un dise\u00f1o que busca que las predicciones del modelo sean tanto precisas como interpretables desde el punto de vista biol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los investigadores emplearon modelado probabil\u00edstico para definir 20 \u201cfirmas\u201d biol\u00f3gicas, es decir, conjuntos de tendencias biol\u00f3gicas con alta probabilidad de originar ciertas enfermedades. El colesterol elevado en el historial de un paciente, por ejemplo, incrementa la probabilidad de enfermedades cardiovasculares. Estas firmas tambi\u00e9n incorporan variaciones gen\u00e9ticas conocidas por aumentar la probabilidad de una enfermedad, y son complejas y se superponen entre s\u00ed; el riesgo de c\u00e1ncer de colon, por ejemplo, est\u00e1 asociado con varias firmas distintas de manera simult\u00e1nea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alexander Gusev, cient\u00edfico de Dana-Farber y coautor principal del estudio, declar\u00f3 que se trata de un&nbsp;algoritmo&nbsp;novedoso que analiza las trayectorias cl\u00ednicas completas de los pacientes para generar predicciones muy precisas sobre transiciones de enfermedades hacia el futuro, y que la herramienta ofrece una v\u00eda para mejorar la predicci\u00f3n de enfermedades futuras de modo que m\u00e9dicos y pacientes puedan actuar para intentar prevenirlas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por su parte, Giovanni Parmigiani explic\u00f3 a Dana-Farber que las firmas del modelo fueron curadas de manera minuciosa, lo cual representa un diferenciador importante frente a los enfoques de&nbsp;aprendizaje profundo, que suelen operar como \u201ccajas negras\u201d; seg\u00fan el investigador, las firmas curadas capturan la biolog\u00eda subyacente de forma interpretable y son las que impulsan la capacidad predictiva del modelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El modelo, llamado Aladynoulli en referencia a Aladino y su acceso a genios que conceden deseos, combinado con la idea de predicciones din\u00e1micas basadas en probabilidades tal como las defini\u00f3 el matem\u00e1tico Jacob Bernoulli, fue entrenado y validado con tres biobancos de gran escala que en conjunto incluyeron m\u00e1s de 683 mil expedientes de pacientes. La herramienta super\u00f3 a modelos de riesgo cardiovascular ya existentes, entre ellos la Ecuaci\u00f3n de Cohortes Combinadas (PCE), QRISK3 y PREVENT, con predicciones a 10 a\u00f1os m\u00e1s precisas. Tambi\u00e9n super\u00f3 al modelo Gail de riesgo de c\u00e1ncer de mama en predicciones a un a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sistema puede adem\u00e1s predecir con muy alta precisi\u00f3n qu\u00e9 pacientes desarrollar\u00e1n c\u00e1ncer colorrectal en el pr\u00f3ximo a\u00f1o. Detectar un riesgo elevado de c\u00e1ncer colorrectal inminente podr\u00eda ayudar a un m\u00e9dico de atenci\u00f3n primaria a referir a un paciente para una colonoscop\u00eda, incluso si ese paciente a\u00fan no cumple la edad m\u00ednima establecida por las gu\u00edas de detecci\u00f3n vigentes. Dado que la incidencia de c\u00e1ncer colorrectal de aparici\u00f3n temprana ha aumentado de forma considerable, este tipo de evaluaci\u00f3n de riesgo podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a intervenir de manera oportuna, cuando la enfermedad todav\u00eda es prevenible.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pradeep Natarajan, director de Cardiolog\u00eda Preventiva en el Mass General Brigham Heart and Vascular Institute, declar\u00f3 que en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica dos pacientes con el mismo diagn\u00f3stico no son el mismo paciente, y que el modelo demuestra que con frecuencia tienen perfiles de firmas subyacentes distintos, lo cual puede traducirse en patrones de progresi\u00f3n y respuestas al tratamiento diferentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entre los pr\u00f3ximos pasos del equipo est\u00e1 utilizar el modelo para profundizar en por qu\u00e9 y c\u00f3mo el melanoma, un tipo de c\u00e1ncer de piel, se disemina hacia otros \u00f3rganos. El grupo se asoci\u00f3 con el onc\u00f3logo m\u00e9dico de Dana-Farber David Liu para entrenar el modelo con el fin de identificar distintos patrones de met\u00e1stasis, ya sea de propagaci\u00f3n temprana o tard\u00eda, o de diseminaci\u00f3n amplia o limitada, un trabajo que podr\u00eda ayudar a identificar subtipos de la enfermedad no reconocidos previamente. Los investigadores tambi\u00e9n trabajan de forma simult\u00e1nea en ampliar las firmas del modelo para aumentar la precisi\u00f3n y el fundamento biol\u00f3gico de sus predicciones, adem\u00e1s de explorar oportunidades para implementarlo en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica y como herramienta para mejorar el dise\u00f1o de ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores del Dana-Farber Cancer Institute, en colaboraci\u00f3n con Mass General Brigham, desarrollaron un&nbsp;algoritmo&nbsp;capaz de predecir de forma simult\u00e1nea la probabilidad de que un paciente desarrolle 348 enfermedades distintas. 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