La medicina aspira a ofrecer diagnósticos precisos y tratamientos personalizados, pero convive con una realidad inevitable: la incertidumbre. Así inició ayer su conferencia el Prof. Luis Martí-Bonmatí, académico de número de Radiología y Radiodiagnóstico de la Real Academia Nacional de Medicina de España (RANME), que analizó cómo la imagen médica y los biomarcadores avanzados ayudan a reducir las dudas diagnósticas, especialmente en las enfermedades hepáticas relacionadas con la acumulación de grasa y hierro.

“La incertidumbre no es un error, forma parte de la propia naturaleza del proceso médico. Cada paciente es diferente, las enfermedades evolucionan con el tiempo y las herramientas de medición tienen limitaciones”, aseguró el académico. ¿Por qué motivos puede surgir la incertidumbre? Por la variabilidad biológica entre pacientes; la calidad y reproducibilidad de los datos obtenidos; las limitaciones de los modelos predictivos, o incluso por la interpretación clínica de los resultados. “Por ello, más importante que alcanzar una exactitud absoluta es disponer de métodos fiables y reproducibles que permitan tomar decisiones seguras”, declaró.

Su sesión científica se centró en la enfermedad hepática asociada a disfunción metabólica (MASLD), anteriormente conocida como hígado graso no alcohólico. Esta patología está vinculada a factores como obesidad, diabetes tipo 2, hipertensión, resistencia a la insulina y alteraciones del colesterol. La acumulación de grasa en el hígado desencadena procesos inflamatorios que pueden evolucionar hacia fibrosis (cicatrización del tejido hepático), cirrosis e incluso cáncer hepático. El interés clínico es significativo porque la cantidad de grasa y de hierro acumulados en el hígado se relaciona directamente con el riesgo de complicaciones futuras, eventos cardiovasculares y mortalidad.

“Recientemente se ha aprobado en Europa el fármaco Resmetirom para pacientes con formas moderadas o avanzadas de la enfermedad. Los estudios muestran que, tras un año de tratamiento, entre un 26% y un 30% de los pacientes logran resolver la inflamación hepática sin empeorar la fibrosis, mientras que entre un 24% y un 26% mejoran la fibrosis sin agravar la inflamación”, sostuvo el académico.

Durante décadas, la biopsia hepática fue considerada el patrón de referencia para evaluar estas enfermedades. Sin embargo, presenta limitaciones importantes. “La muestra obtenida representa apenas alrededor del 0,0002% del hígado completo, por lo que puede no reflejar adecuadamente el estado real del órgano. Además, la interpretación depende del observador y las discrepancias entre especialistas pueden superar el 30%. A ello se suman los riesgos asociados al procedimiento invasivo y la escasa aceptación por parte de muchos pacientes”, reconoció el experto.

Por estos motivos, la gran apuesta de la medicina de precisión es el desarrollo de biomarcadores de imagen no invasivos. “Entre ellos destacan dos parámetros obtenidos mediante resonancia magnética: el Proton Density Fat Fraction (PDFF), que mide el porcentaje de grasa presente en el hígado, y el R2*, que estima la concentración de hierro acumulado”, matizó el Prof. Martí-Bonmatí, que también es jefe del Servicio de Radiología y director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe en Valencia.

En su opinión, ambos biomarcadores permiten cuantificar de forma objetiva y reproducible la enfermedad. “La resonancia magnética alcanza una capacidad diagnóstica muy elevada para detectar grasa hepática, con áreas bajo la curva cercanas a 0,97, y presenta una variabilidad inferior a 0,2 mg de hierro por gramo de tejido en determinadas condiciones. Además, una única exploración puede medir simultáneamente la grasa y el hierro en todo el órgano”, afirmó.

Por otra parte, comentó, analizar todo el hígado mejora los resultados. Según sus palabras, “uno de los avances más destacados consiste en sustituir las mediciones realizadas sobre pequeñas regiones del hígado por análisis automáticos del órgano completo. La segmentación automática reduce la variabilidad, disminuye los márgenes de error y permite estudiar la distribución heterogénea de la enfermedad. Esto es importante porque la grasa o el hierro no siempre se acumulan de manera uniforme”. Y añadió: “también se ha demostrado que excluir automáticamente los grandes vasos intrahepáticos mejora ligeramente la precisión de las mediciones”.

En este sentido, el Prof. Martí-Bonmatí, que también es el director científico de EUCAIM (Infraestructura Europea de Imagen del Cáncer), explicó que la innovación más reciente es la incorporación de mapas de incertidumbre y sistemas de inteligencia artificial.

“Los llamados mapas de confianza estiman cuánto podría variar una medición si la exploración se repitiera múltiples veces bajo las mismas condiciones. En otras palabras, no solo indican un resultado, sino también el grado de confianza que merece”, reveló.

El académico subrayó que las nuevas redes neuronales son capaces de calcular simultáneamente la cantidad de grasa y la incertidumbre asociada a cada medición, “aumentando la robustez de los resultados y reduciendo la dependencia del equipo utilizado o del protocolo empleado”.

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