Santander, 20 de marzo. El Instituto de Investigación Sanitaria Valdecilla (IDIVAL) continúa reforzando su apuesta por la innovación aplicada a la práctica clínica con la financiación de un nuevo proyecto orientado a mejorar el abordaje de la vasculitis mediada por IgA (IgAV). La iniciativa, liderada por la investigadora Raquel López, del grupo de Inmunopatología, ha sido seleccionada dentro del programa INNVAL, centrado en impulsar soluciones con impacto directo en la atención sanitaria.
Este trabajo se centra en una patología inflamatoria que, pese a su frecuencia, sigue planteando importantes dificultades diagnósticas, especialmente por su posible evolución hacia afectación renal. En este contexto, el proyecto busca avanzar tanto en la detección precoz como en la predicción del pronóstico de la enfermedad.
Según explica la propia investigadora en la página web del IDIVAL, "el programa INNVAL nos obliga a pensar en cómo trasladar de forma real lo que hacemos en el laboratorio a la práctica clínica diaria y eso supone un cambio de enfoque muy enriquecedor".
En la actualidad, el diagnóstico de la IgAV se apoya principalmente en criterios clínicos y en pruebas invasivas como las biopsias cutáneas o renales, procedimientos que presentan limitaciones y resultan especialmente complejos en pacientes pediátricos.
Frente a este escenario, el proyecto plantea validar el uso de biomarcadores específicos, como determinados alelos del sistema HLA y los niveles séricos de IgA1 con alteraciones en su glicosilación, dentro de las herramientas en la práctica asistencial. El objetivo es avanzar hacia métodos más precisos y menos agresivos.
“Queremos aportar herramientas mínimamente invasivas que permitan mejorar el diagnóstico y el pronóstico de la enfermedad a partir de una simple muestra de sangre”, ha señalado López, haciendo hincapié en que “hasta ahora existía evidencia científica sobre estos biomarcadores, pero no se habían integrado de forma sistemática en la práctica clínica”.
El estudio se llevará a cabo con pacientes con sospecha de IgAV atendidos en el Hospital Valdecilla. A partir de la combinación de datos cínicos y análisis genéticos y séricos, el equipo desarrollará modelos predictivos mediante técnicas de machine learning. Estos algoritmos permitirán no solo afinar el diagnóstico en fases tempranas, sino también anticipar el riesgo de complicaciones, especialmente la aparición de nefritis, una de las principales preocupaciones asociadas a la enfermedad.
El enfoque del proyecto persigue una doble mejora. Por un lado, facilitar diagnósticos más tempranos y certeros y, por otro, optimizar la estratificación del riesgo de los pacientes. Esto permitiría personalizar el seguimiento clínico y adelantar intervenciones en los casos con mayor probabilidad de evolución desfavorable.
“Nuestro objetivo final es identificar de forma precoz a aquellos pacientes con mayor riesgo de desarrollar nefritis para poder intervenir antes y evitar complicaciones graves”, destaca la investigadora. La reducción de procedimientos invasivos y la prevención de desenlaces como la insuficiencia renal, la necesidad de diálisis o el trasplante, constituyen algunos de los beneficios potenciales de esta aproximación.
