En el panorama actual, el n\u00famero de trasplantes de h\u00edgado realizados aumenta a\u00f1o con a\u00f1o, aunque persiste una considerable brecha entre la demanda y la oferta de \u00f3rganos. La donaci\u00f3n tras muerte circulatoria (DCD), que consiste en obtener los \u00f3rganos de un paciente que fallece despu\u00e9s de la parada irreversible del coraz\u00f3n y la respiraci\u00f3n, se ha convertido en una pr\u00e1ctica cada vez m\u00e1s frecuente para atender la creciente demanda. Sin embargo, cerca de la mitad de los casos DCD no llegan al receptor, ya que el donante no muere dentro del periodo necesario para que el \u00f3rgano permanezca viable.<\/p>\n
Esto ocurre porque, para conservar la calidad del h\u00edgado, no pueden pasar de 30 a 45 minutos entre la retirada del soporte vital y el fallecimiento, pues un periodo mayor eleva el riesgo de complicaciones secundarias para quien recibir\u00e1 el trasplante hep\u00e1tico.<\/p>\n
![\"ri\u00f1\u00f3n](\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68cf49d4c26c4d6ad331be7a\/master\/w_775%2Cc_limit\/_20250917_on_organoids_1200.jpg\"\/)
<\/picture><\/span><\/div>\nCon c\u00e9lulas madre han producido un \u00f3rgano con estructuras internas extremadamente similares a las naturales.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
Con el fin de enfrentar este desaf\u00edo, investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico capaz de estimar la probabilidad de que el donante fallezca durante el intervalo requerido para mantener la viabilidad del \u00f3rgano.<\/p>\n
El sistema obtuvo resultados sobresalientes. De acuerdo con sus creadores, super\u00f3 el criterio quir\u00fargico tradicional y redujo en un 60% la tasa de extracciones infructuosas<\/strong>aquellas en las que se inicia la preparaci\u00f3n para el trasplante, pero el deceso ocurre demasiado tarde, por lo que no se mantiene la idoneidad del \u00f3rgano para la donaci\u00f3n.<\/p>\n Kazunari Sasaki, profesor cl\u00ednico de trasplante abdominal en Stanford y autor principal del estudio, afirm\u00f3 que \u201cal identificar cu\u00e1ndo un \u00f3rgano puede ser \u00fatil antes de comenzar los preparativos para la cirug\u00eda, este modelo podr\u00eda hacer que el proceso de trasplante sea m\u00e1s eficiente. Tambi\u00e9n tiene el potencial de permitir que m\u00e1s personas que necesitan un trasplante puedan recibirlo\u201d.<\/p>\n La herramienta fue desarrollada con Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), un estructura<\/em> de c\u00f3digo abierto de aumento de gradiente<\/em> creado por Microsoft. Para su entrenamiento se utilizaron datos de 2,221 donantes DCD provenientes de seis centros de trasplantes en Estados Unidos. La base inicial incluy\u00f3 informaci\u00f3n cl\u00ednica de 1,616 donantes con par\u00e1metros neurol\u00f3gicos, bioqu\u00edmicos, respiratorios y circulatorios.<\/strong><\/p>\n El sistema se valid\u00f3 en dos etapas. La primera consisti\u00f3 en una revisi\u00f3n retrospectiva con los datos recopilados entre julio y agosto de 2023, correspondientes a 398 donantes cuyo desenlace ya se conoc\u00eda y que no fueron incluidos en el entrenamiento. La segunda validaci\u00f3n fue prospectiva, utilizando informaci\u00f3n en tiempo real de 207 donantes registrada entre marzo y septiembre de 2024. Para evaluar su desempe\u00f1o, el modelo se compar\u00f3 con dos herramientas de predicci\u00f3n de riesgo existentes y con las estimaciones de cirujanos especializados.<\/p>\n Los resultados, publicados en la revista Lanceta Salud Digital<\/em>,<\/em> mostraron que el modelo anticipa con precisi\u00f3n el momento del fallecimiento en el 75% de los casos<\/strong>superando tanto a las herramientas vigentes como al criterio promedio de los cirujanos, quienes acertaron en el 65%. El algoritmo tambi\u00e9n demostr\u00f3 ser capaz de ofrecer predicciones fiables aun sin contar con todos los elementos del historial cl\u00ednico.<\/p>\n Una de sus ventajas m\u00e1s relevantes es la posibilidad de personalizarlo seg\u00fan las necesidades de cada centro m\u00e9dico. \u201cEl modelo puede configurarse para calcular el momento del fallecimiento a partir de la retirada del soporte vital o del inicio de la respiraci\u00f3n ag\u00f3nica, un patr\u00f3n jadeante que suele presentarse en la agon\u00eda\u201d, detallan los autores.<\/p>\n Sasaki subraya que el uso del sistema podr\u00eda disminuir la carga financiera y operativa en los trasplantes.<\/strong> Reconoce que a\u00fan existen \u00e1reas de mejora para perfeccionar la precisi\u00f3n, pero conf\u00eda en su capacidad para evitar la p\u00e9rdida de \u00f3rganos donados.<\/p>\n \u201cEl n\u00famero de trasplantes de h\u00edgado sigue creciendo gracias a la donaci\u00f3n tras muerte circulatoria, y la lista de espera se est\u00e1 reduciendo. En el futuro, [con herramientas como esta] podr\u00eda lograrse que todas las personas que necesiten un trasplante reciban un \u00f3rgano de un donante fallecido\u201d, se\u00f1al\u00f3 el especialista, cuyo equipo ya desarrolla adaptaciones del modelo para aplicarlo en trasplantes de coraz\u00f3n y pulm\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En el panorama actual, el n\u00famero de trasplantes de h\u00edgado realizados aumenta a\u00f1o con a\u00f1o, aunque persiste una considerable brecha entre la demanda y la oferta de \u00f3rganos. 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