Hacia una mejor estratificación y predicción del riesgo cardiovascular asociado a la diabetes.
La enfermedad cardiovascular constituye la principal causa de fallecimiento en personas con diabetes, y las escalas poblacionales clásicas utilizadas para predecir este riesgo presentan limitaciones importantes. En este contexto, la integración de nuevas variables clínicas y analíticas, junto con biomarcadores específicos y técnicas de imagen, permite una evaluación más precisa del riesgo cardiovascular. Además, en la sesión SED‑CIBERDEM se ha destacado también el valor de los modelos de recuperación de la función beta en islotes humanos para el diseño de futuros tratamientos, así como el papel creciente de la inteligencia artificial y del paciente virtual como herramientas ya presentes en la práctica clínica en diabetes.
La diabetes mellitus se asocia a un incremento significativo del riesgo cardiovascular, siendo la principal causa de morbimortalidad en estos pacientes. Además de la hiperglucemia crónica, otros factores como la resistencia a la insulina, la dislipemia aterogénica o la inflamación de bajo grado contribuyen al desarrollo y progresión de la aterosclerosis. Esto subraya la necesidad de identificar nuevos marcadores predictivos que permitan anticipar la evolución de la enfermedad cardiovascular, mejorar la estratificación del riesgo y ajustar las intervenciones terapéuticas de forma más personalizada.
Este ámbito representa un área clave de investigación clínica, tal y como se ha puesto de manifiesto en la mesa redonda conjunta de la Sociedad Española de Diabetes (SED) y el CIBERDEM, celebrada en el XXXVII Congreso Nacional de la Fundación de la Sociedad Española de Diabetes, donde se han abordado los retos actuales y las oportunidades de futuro en el manejo de la diabetes.
El Dr. Alex Mesa Pineda, investigador del CIBERDEM y del Instituto de Investigación del Hospital Sant Pau (Barcelona), ha señalado que, dada la complejidad fisiopatológica de la diabetes —diferente incluso entre la tipo 1 y la tipo 2—, las escalas clásicas de predicción del riesgo cardiovascular resultan insuficientes. Por ello, se ha insistido en la necesidad de enfoques específicos para cada entidad, basados en la integración de variables clínicas y analíticas.
Según el experto, además de nuevos biomarcadores y escalas específicas, la detección de enfermedad subclínica mediante técnicas de imagen se perfila como una herramienta complementaria para una evaluación más precisa del riesgo cardiovascular. La combinación de estas herramientas puede optimizar la toma de decisiones terapéuticas y avanzar hacia una medicina más personalizada.
Disfunción de la célula beta en DM2 Otro de los temas abordados ha sido el papel de la disfunción de la célula beta en la diabetes tipo 2 y sus implicaciones terapéuticas. El Dr. Eduard Montanya, investigador principal del CIBERDEM en el Hospital Universitario de Bellvitge, ha analizado los factores que intervienen en la pérdida de masa funcional de células beta, el impacto de distintos tratamientos y la utilidad de los modelos de recuperación de función beta en islotes humanos para el desarrollo de nuevas terapias.
La reducción de la masa funcional de células beta es un requisito para el desarrollo de la diabetes tipo 2. Esta disminución, debida tanto a la pérdida de función como de masa, es progresiva y condiciona la evolución de la enfermedad desde sus fases iniciales hasta las más avanzadas, provocando un deterioro creciente del control glucémico.
IA y paciente virtual en diabetes El investigador Joaquín Dopazo Blázquez ha centrado su intervención en el papel transformador de la inteligencia artificial en el manejo de la diabetes, articulado en cuatro ejes: datos, predicción, personalización y paciente virtual. Ha destacado que la IA aporta valor cuando se basa en datos del mundo real procedentes de la práctica asistencial.
Estos datos, almacenados en grandes repositorios regionales, permiten avanzar desde su uso primario en la atención al paciente hacia un uso secundario orientado a generar conocimiento, siempre dentro de marcos éticos y regulatorios adecuados. Dopazo ha mostrado ejemplos concretos, como predictores tempranos de riesgo mediante IA explicable, ilustrados con un caso de detección precoz de cáncer de ovario a partir de datos clínicos rutinarios.
También ha subrayado el potencial de los pacientes sintéticos como herramienta para acelerar la innovación biomédica, facilitar la colaboración y reducir barreras de acceso a datos sensibles, sin sustituir la validación final con datos reales en entornos seguros. Para el investigador, el futuro de la medicina personalizada —y del abordaje de la diabetes— dependerá de la integración entre datos, modelos predictivos y representaciones virtuales del paciente.
Una colaboración fructífera La sesión conjunta SED‑CIBERDEM se ha consolidado en los últimos años como un ejemplo de la necesaria colaboración entre investigación y práctica clínica. El Dr. Didac Mauricio, director científico del CIBERDEM y próximo presidente de la SED, ha destacado que los avances clínicos en diabetes dependen en gran medida de una investigación traslacional sólida, y que iniciativas como esta refuerzan el vínculo entre ambos ámbitos.
El CIBERDEM reúne a 29 grupos de investigación españoles líderes en diabetes y enfermedades asociadas. La participación de equipos con perfiles diversos —clínicos y básicos— ubicados en hospitales, centros de investigación y universidades, permite trabajar de forma colaborativa y más eficaz para mejorar la salud y la calidad de vida de las personas con diabetes.