Investigadores de Ibs.Granada desarrollan el primer algoritmo que diagnostica la EPOC con un análisis de sangre
'Epimetric' combina biopsia líquida e inteligencia artificial para detectar y clasificar la enfermedad pulmonar obstructiva crónica con elevada precisión
Un equipo de investigadores de Ibs.Granada ha desarrollado 'Epimetric', el primer algoritmo basado en biopsia líquida capaz de diagnosticar y clasificar la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) mediante un simple análisis de sangre. El avance representa un importante paso hacia el desarrollo de herramientas diagnósticas más precisas, menos invasivas y con mayor capacidad para personalizar el tratamiento de una enfermedad que afecta a millones de personas en todo el mundo y que continúa estando ampliamente infradiagnosticada.
La investigación ha sido liderada por la doctora María José Serrano, adscrita a la Unidad de Gestión Clínica de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Virgen de las Nieves, y ha contado con la participación de los grupos de investigación A06 Oncología Clínica y Biopsia Líquida y A04 Patología Digital y Computacional, Inmunopatología y Cáncer de Ibs.Granada.
El estudio también ha reunido a investigadores del Centro de Genómica e Investigación Oncológica (GENyO), además de los neumólogos Bernardino Alcázar-Navarrete y Pedro J. Romero, especialistas de referencia en el estudio de la EPOC, lo que refuerza el carácter multidisciplinar del proyecto.
La EPOC es una enfermedad respiratoria crónica que dificulta la respiración y constituye una de las principales causas de enfermedad y mortalidad a nivel mundial. En la actualidad, su diagnóstico depende principalmente de pruebas funcionales como la espirometría, un método que presenta limitaciones y favorece que numerosos casos no lleguen a detectarse.
Con el objetivo de encontrar nuevas herramientas diagnósticas, el equipo recurrió a la biopsia líquida, una técnica que permite analizar moléculas presentes en la sangre. En concreto, estudiaron los patrones de metilación del ADN libre circulante (cfDNA), unas señales químicas capaces de reflejar cambios biológicos asociados a diferentes enfermedades.
Para desarrollar Epimetric, los investigadores analizaron muestras de sangre de 128 participantes, de los cuales 64 eran pacientes con EPOC y otros 64 personas sanas. Todos ellos fueron reclutados entre 2021 y 2023 en distintos hospitales andaluces.
El estudio permitió identificar más de 300 genes relacionados tanto con la presencia de la enfermedad como con su grado de gravedad. A partir de estos datos, el equipo diseñó un modelo de inteligencia artificial capaz de distinguir a los pacientes con EPOC de las personas sanas y, además, clasificar distintos subgrupos clínicos de la enfermedad con una elevada precisión dentro de la cohorte analizada.
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