Investigadores de Oxford desarrolla un sistema de ultrasonido basado en AI que mide el flujo sanguíneo placentario, permitiendo una detección temprana y más precisa de complicaciones como la preeclampsia.
La detección temprana de complicaciones durante el embarazo es un desafío crucial para la medicina materno-fetal. Ahora, un avance significativo surge de la Universidad de Oxford con el lanzamiento de Oxailis Ltd, una empresa derivada o spin-out que ha desarrollado una tecnología de ultrasonido basada en Artificial Intelligence (AI). Esta innovación permite a los profesionales de la salud medir la perfusión placentaria, es decir, cómo la sangre rica en oxígeno llega al tejido, utilizando equipos de ultrasonido estándar ya existentes y sin necesidad de agentes de contraste inyectables.
La tecnología, denominada OxNNet Toolkit, es el resultado de más de 17 años de investigación y validación clínica en más de 7,500 embarazos, liderada por la Profesora Sally Collins y su equipo en el Grupo de Investigación de Imágenes de la Placenta. El sistema es capaz de analizar automáticamente una ecografía 3D rutinaria del primer trimestre, entre las semanas 11 y 14, segmentar la placenta, medir su perfusión e identificar de manera temprana si este órgano es anormalmente pequeño o tiene un suministro sanguíneo deficiente. Estos son biomarcadores clave para predecir el desarrollo posterior de complicaciones graves como la restricción del crecimiento fetal (RCF) y la preeclampsia.
Hasta ahora, medir la perfusión de un órgano de forma segura y accesible era un reto clínico de larga data, ya que los métodos disponibles requerían equipos costosos y la inyección de marcadores que conllevan riesgos, especialmente durante el embarazo. La Profesora Collins, cofundadora y Directora Médica de Oxailis, destaca la trascendencia del avance: “La perfusión tisular es fundamental para entender la función de los órganos y las enfermedades relacionadas. Después de años de desarrollo en Oxford, ahora podemos dar a los médicos una forma segura, robusta y de bajo coste para medirla”.
La importancia de esta herramienta radica en su potencial para transformar el cribado prenatal. La restricción del crecimiento fetal es el mayor factor de riesgo único para la muerte fetal intrauterina. Los estudios de validación indican que, al combinar los nuevos marcadores placentarios generados por la AI con los factores de riesgo clínicos actuales, se podría duplicar la detección de embarazos afectados por RCF y reducir a la mitad el número de mujeres incorrectamente clasificadas como de alto riesgo. Esto permite una atención más dirigida y vigilante para quienes realmente lo necesitan, evitando intervenciones innecesarias en otros casos.
La Dra. Basak Yakis-Douglas, cofundadora y Directora de Estrategia de Oxailis, subraya la misión de equidad en el acceso: “Nuestra misión es hacer que los diagnósticos de alta precisión sean universalmente accesibles, no confinados a los hospitales con mejores recursos. Al aprovechar la omnipresencia del ultrasonido, podemos ofrecer un impacto sanitario significativo a escala globa””.
El lanzamiento de Oxailis y su tecnología OxNNet Toolkit representa un paso transformador hacia una obstetricia más predictiva y personalizada. Al ofrecer un método seguro, automatizado y de bajo coste que puede integrarse en la ecografía rutinaria del primer trimestre, esta innovación no solo mejora la capacidad de detectar complicaciones graves con mayor antelación, sino que también promete democratizar el acceso a una atención prenatal de alta calidad en diversos entornos sanitarios.
Aunque el enfoque inicial está en la salud materno-fetal, el potencial de esta tecnología para medir la perfusión se extiende más allá, con futuras aplicaciones prometedoras en oncología, nefrología y otras enfermedades crónicas donde el flujo sanguíneo es un indicador clave. Este desarrollo ejemplifica cómo la investigación universitaria de vanguardia, combinada con una visión clínica y estratégica, puede convertirse en una herramienta concreta para salvar y mejorar vidas a escala global.
