La IA permite que donantes y receptores hagan 'match' en trasplantes de hígado
Como si se tratara de una app de citas, pero con un propósito vital: salvar vidas. Un equipo del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de prever el éxito del emparejamiento entre donantes y receptores en trasplantes hepáticos.
Este sistema ha sido probado con pacientes en un proyecto nacional en el que participaron los 24 centros de trasplante hepático de adultos en España, con el respaldo de la Organización Nacional de Trasplantes (ONT), coordinado por su directora Beatriz Domínguez Gil.
El proyecto, financiado por la Fundación Mutua Madrileña y canalizado a través del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba, fue liderado por el doctor Javier Briceño, jefe del Servicio de Cirugía General y de los programas de trasplante hepático y pancreático del hospital. También intervinieron especialistas en computación de la Universidad de Córdoba, como César Hervás y Pedro Antonio Gutiérrez, y el doctor Rafael Calleja, del mismo centro hospitalario.
El objetivo principal era crear un sistema de IA que facilitara el emparejamiento entre donantes en asistolia —una modalidad de donación tras paro cardíaco— y los receptores que tuvieran mayores probabilidades de supervivencia, minimizando el riesgo de rechazo del órgano.
Los hallazgos, publicados en la revista Transplantation, se basan en el análisis de 539 combinaciones de donante y receptor, la mayor serie de este tipo de donaciones registrada a nivel mundial. No obstante, el doctor Briceño aclaró que la decisión final sobre la asignación del órgano sigue dependiendo del criterio médico.
La donación en asistolia se refiere a órganos donados tras el paro cardíaco, a diferencia de los extraídos tras muerte cerebral. Aunque presentan mayores retos, este tipo de donación ha contribuido a aumentar la disponibilidad de órganos.
En España, tras detenerse el corazón del donante, deben transcurrir cinco minutos para certificar la muerte y comenzar la extracción. Durante ese tiempo, el órgano puede deteriorarse, por lo que se aplica una técnica llamada perfusión normotérmica regional, que permite mantener la circulación sanguínea mediante una máquina de soporte extracorpóreo. Así, los órganos se conservan en mejores condiciones.
Este procedimiento no se aplica en otros países como Estados Unidos o algunos europeos, donde se realiza una extracción rápida tras la certificación del fallecimiento, lo cual puede comprometer la calidad del hígado.
Este nuevo avance representa la culminación de una línea de trabajo que anteriormente se centró en donantes con muerte encefálica. Entre 2009 y 2014 se llevó a cabo el estudio MADRE, pionero en el uso de algoritmos de IA para asignar donantes a receptores de forma eficiente. Este modelo fue validado más adelante en Reino Unido y en la red estadounidense UNOS (United Network of Organ Sharing).
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