Desarrollan modelo predictivo para preeclampsia y parto prematuro
Un equipo de investigadores mexicanos trabaja en la construcción de un modelo basado en inteligencia artificial que podría transformar la detección temprana de complicaciones durante el embarazo, mediante el estudio del sistema inmunológico y la identificación de patrones asociados con enfermedades obstétricas de alto impacto.
La iniciativa es desarrollada por el Instituto Nacional de Perinatología y se enfoca en la predicción de padecimientos como preeclampsia, diabetes gestacional y parto prematuro, tres de las complicaciones que representan importantes desafíos para la salud materna y neonatal.
De acuerdo con información difundida por la Secretaría de Salud, el proyecto científico analiza la respuesta inmunológica de mujeres embarazadas para comprender cómo determinados cambios biológicos pueden relacionarse con el desarrollo de complicaciones durante la gestación. La investigación es encabezada por Ismael Mancilla Herrera, quien obtuvo el primer lugar del Premio Fundación Alianza Médica por la Salud en Apoyo a la Investigación 2026 gracias a este trabajo.
La propuesta integra herramientas de inteligencia artificial para procesar información clínica e inmunológica obtenida de las participantes, permitiendo reconocer patrones predictivos que podrían contribuir a una atención médica más oportuna y precisa.
Uno de los ejes principales del estudio consiste en examinar la diversidad clonal de los linfocitos maternos. Estas células desempeñan funciones fundamentales dentro del sistema inmune y pueden ofrecer información valiosa sobre el comportamiento biológico del organismo durante el embarazo.
Los investigadores buscan determinar si ciertas características inmunológicas están asociadas con una mayor probabilidad de desarrollar enfermedades obstétricas, especialmente en mujeres con obesidad, grupo poblacional que presenta un riesgo más elevado de enfrentar este tipo de complicaciones.
La investigación contempla una muestra inicial de 200 pacientes embarazadas, tanto con obesidad como con peso normal. A cada participante se le dará seguimiento mediante evaluaciones médicas periódicas y análisis especializados a lo largo de la gestación.
La información recopilada servirá para alimentar algoritmos de inteligencia artificial capaces de identificar relaciones complejas entre variables clínicas y biológicas. El propósito es generar modelos predictivos que permitan actuar antes de que aparezcan manifestaciones clínicas de la enfermedad.
Especialistas del instituto consideran que una de las mayores dificultades en la atención obstétrica radica en que actualmente resulta complicado anticipar qué embarazos evolucionarán hacia escenarios de riesgo. Por ello, el desarrollo de herramientas predictivas representa una línea estratégica para fortalecer la prevención.
El protocolo tendrá una duración de tres años y contempla la evaluación segmentada de pacientes atendidas tanto en el Instituto Nacional de Perinatología como en otras instituciones participantes.
Los hallazgos podrían contribuir al diseño de nuevas estrategias de medicina personalizada orientadas a mejorar el seguimiento prenatal, optimizar diagnósticos tempranos y reducir riesgos asociados a enfermedades que afectan tanto a la madre como al bebé.
La combinación de inteligencia artificial, inmunología y análisis clínico coloca a esta investigación entre los proyectos más avanzados en salud materna desarrollados actualmente en México, con el potencial de aportar nuevas herramientas para la prevención de complicaciones obstétricas y la protección de la salud durante el embarazo.