Un innovador avance en la medicina está a punto de transformar la forma en que diagnosticamos y gestionamos el estrés crónico. Investigadores de la prestigiosa Johns Hopkins University han desarrollado y validado un método pionero que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para detectar los efectos acumulados del estrés directamente desde imágenes de tomografía computarizada (CT) de tórax, exámenes que se realizan de forma rutinaria.
Este revolucionario estudio, liderado por la Dra. Elena Ghotbi, se centró en analizar el volumen de las glándulas suprarrenales de aproximadamente 2.800 adultos. La IA permitió identificar un indicador clave: el Adrenal Volume Index (AVI). Este índice, calculado a partir de escáneres de tórax habituales, es capaz de reflejar el nivel de estrés acumulado en el organismo.
Los hallazgos, presentados en el 111° encuentro anual de la Radiological Society of North America (RSNA) en Chicago, son contundentes. Se descubrió que un AVI elevado se asocia directamente con niveles superiores de cortisol, un aumento en la masa del ventrículo izquierdo y un riesgo significativamente mayor de desarrollar insuficiencia cardíaca y sufrir mortalidad. Estos datos se mantuvieron consistentes tras un seguimiento de hasta diez años.
El Dr. Shadpour Demehri, profesor de radiología en la Johns Hopkins University, destacó la magnitud de este logro: «Por primera vez, podemos observar la carga prolongada del estrés en el cuerpo mediante tomografías rutinarias«. Esta técnica se diferencia de los métodos tradicionales, como cuestionarios, análisis de sangre o mediciones puntuales de cortisol, los cuales «no siempre reflejaban el daño real en los órganos», explicó Demehri.
La aplicación de IA ha sido fundamental para procesar grandes cantidades de imágenes ya existentes, evitando así exámenes adicionales y la exposición extra a radiación para los pacientes. Esto facilita un análisis a gran escala del impacto biológico del estrés crónico, aprovechando al máximo los datos disponibles. El estudio también confirmó que el AVI guarda una fuerte correlación con parámetros cardíacos, marcadores bioquímicos y aspectos psicosociales, incluyendo la «carga alostática», que mide el desgaste corporal por estrés prolongado.
La Dra. Teresa E. Seeman, coautora e investigadora de la University of California, Los Ángeles, subrayó que el AVI se erige como el primer indicador basado en imágenes médicas capaz de cuantificar el estrés crónico y predecir de manera independiente consecuencias clínicas importantes. «El hallazgo nos permitió vincular el volumen suprarrenal observado en imágenes rutinarias con medidas biológicas y psicológicas validadas del estrés», afirmó.
En Ecuador, la Dra. María Cecilia Farrario, coordinadora de Imágenes Torácicas del Hospital Universitario Austral, analizó las implicaciones clínicas del AVI. «En la práctica clínica, es un termómetro biológico del estrés crónico. A diferencia de una medición aislada de cortisol, que solo captura un momento puntual, el volumen adrenal refleja la carga acumulada de estrés a lo largo del tiempo«, explicó, añadiendo que se correlaciona con cortisol, cuestionarios validados y el concepto de «desgaste fisiológico global por estrés».
La Dra. Farrario detalló que el AVI ofrece una mejor estratificación del riesgo cardiovascular. «Un índice elevado se asoció con mayor masa ventricular izquierda y mayor riesgo de insuficiencia cardíaca y mortalidad a 10 años de seguimiento. Esto abre la puerta a que, en un futuro, el IVA se incorpore como un factor más de riesgo cardiovascular, junto al colesterol, la presión arterial, la diabetes, etc.», lo que permitirá identificar pacientes de riesgo intermedio que requieren prevención más activa debido a su carga de estrés crónico.
En cuanto a la prevención integral, la experta señaló que un índice alto podría funcionar como una señal de alarma para activar intervenciones. Estas incluirían: cambios en el estilo de vida (sueño, actividad física, manejo del estrés), derivación temprana a salud mental y control estrecho de otros factores de riesgo cardio metabólicos. La gran ventaja es que el AVI se obtiene de tomografías de tórax que el paciente ya se está realizando, sin sumar estudios, costos ni radiación adicionales.
La Dra. Farrario concluyó que, si bien «se trata de un hallazgo de investigación, no de un parámetro que veamos mañana en todos los informes», marca un cambio de paradigma. Las imágenes médicas podrían empezar a revelar no solo la anatomía y la enfermedad, sino también el impacto acumulado del estrés en el cuerpo.
Ventajas de la IA en el Diagnóstico de Estrés Crónico
Tradicionalmente, la evaluación del estrés crónico dependía de cuestionarios y marcadores bioquímicos como el cortisol. Sin embargo, la propuesta de este estudio es radicalmente diferente. Utilizar IA para analizar imágenes existentes (TC de tórax) y calcular automáticamente el volumen adrenal y el AVI presenta múltiples ventajas:
- La segmentación manual de las glándulas suprarrenales en TC es un proceso engorroso y poco viable para la práctica diaria.
- El modelo de deep learning las segmenta automáticamente y calcula su volumen 3D de forma rápida, consistente y sin variaciones entre observadores, mejorando la precisión de la medición.
Una vez entrenado, el modelo de IA puede aplicarse a grandes bases de datos y estudios de rutina, incluso en hospitales con recursos limitados pero con acceso a tomografía. «Es una forma de democratizar un marcador complejo (la carga de estrés) usando una infraestructura que ya existe«, afirmó la experta.
A diferencia de cuestionarios y mediciones de cortisol, que pueden verse influenciados por el estado emocional o la hora del día, el AVI «captura un fenómeno más estable y acumulativo: cómo respondió el eje adrenal al estrés durante meses o años». El AVI complementa las herramientas tradicionales con una medida anatómica objetiva.
Esta herramienta innovadora permite identificar el estrés crónico acumulado de forma objetiva, impulsando nuevas estrategias de prevención clínica y gestión personalizada de riesgos. Este trabajo cierra una brecha importante en la investigación sobre estrés y enfermedad cardiovascular al ofrecer un biomarcador visual, cuantificable y validado en imágenes médicas. «Eso puede influir en la investigación futura generando un puente sólido entre salud mental y enfermedad cardiovascular», concluyó la Dra. Farrario.
Otros Avances Destacados en el RSNA 2025
El reciente encuentro del RSNA 2025 fue testigo de una diversidad de investigaciones y avances tecnológicos en el campo de la medicina y la inteligencia artificial. Algunos de los temas más relevantes incluyeron:
- Obesidad y biomarcadores de Alzheimer: Se presentó evidencia de que los biomarcadores plasmáticos para la enfermedad de Alzheimer progresan más rápido en personas con obesidad, permitiendo su detección temprana.
- IA para predecir riesgo de cáncer de mama: Un modelo de IA demostró mayor precisión en la estratificación del riesgo de cáncer de mama a cinco años.
- Impacto de traumatismos cerebrales en deportes de contacto: Se expusieron hallazgos sobre daño en el sistema glinfático cerebral de boxeadores y luchadores profesionales.
- Vínculo entre grasa abdominal y daño cardíaco masculino: Un estudio asoció la acumulación de grasa abdominal con cambios estructurales en el corazón, elevando el riesgo cardiovascular en hombres.
- Ecografía en estética facial: Nuevos criterios diagnósticos por ultrasonido para detectar oclusiones vasculares tras el uso de rellenos, optimizando el tratamiento y previniendo complicaciones.
- Soluciones automatizadas en radiología: Se exhibieron desarrollos en IA para optimizar flujos de trabajo, agilizar informes y priorizar estudios críticos.
- Monitoreo cerebral durante terapias anti-amiloide para Alzheimer: Herramientas de IA para vigilar cambios cerebrales en tratamientos contra el Alzheimer.
Fuente: Infobae