El modelo CORE, basado solo en edad, sexo y tres enzimas hepáticas comunes, alcanza una precisión del 88%, superando ampliamente al FIB-4 en población general.
Científicos del Karolinska Institutet en Suecia, en colaboración con investigadores de Finlandia, han desarrollado un modelo predictivo innovador denominado CORE (Clinical Risk Evaluation).
Esta herramienta permite calcular, a partir de un simple análisis de sangre de rutina, la probabilidad que tiene una persona de desarrollar afecciones hepáticas graves, como la cirrosis o el cáncer de hígado, en un plazo de diez años.
El modelo se basa en cinco parámetros de fácil obtención en cualquier consulta de atención primaria: la edad, el sexo y los niveles sanguíneos de tres enzimas hepáticas comunes (AST, ALT y GGT).
“El modelo puede predecir el riesgo de enfermedad hepática grave en un plazo de 10 años, lo que representa una ventaja crucial para iniciar intervenciones tempranas", explicó Hannes Hagström, profesor del Karolinska Institutet y médico del Hospital Universitario Karolinska para Intramed.
Su implementación es tan sencilla que ya existe una calculadora web disponible para su uso inmediato por parte de los profesionales sanitarios.
La robustez del modelo CORE fue confirmada en un extenso estudio de validación que analizó los datos de más de 480.000 personas en Estocolmo, con seguimientos de hasta tres décadas.
La herramienta demostró una capacidad predictiva del 88%, superando en eficacia al índice FIB-4, el método actual que no está diseñado para el cribado en la población general. "La atención primaria carecía hasta ahora de herramientas efectivas para detectar el riesgo de enfermedad hepática grave a tiempo", señaló Hagström.
"El FIB-4 no es adecuado para la población general y tiene limitaciones en la predicción del riesgo futuro". Su eficacia también se corroboró en poblaciones de Finlandia y Reino Unido.
Esta innovación permitiría identificar a individuos en riesgo muchos años antes de que aparezcan síntomas clínicos, cuando las intervenciones sobre el estilo de vida o el tratamiento médico pueden ser más efectivas para evitar la progresión de la enfermedad.
"Con este modelo, podemos identificar a las personas en riesgo años antes de que aparezcan los síntomas, lo que abre la puerta a intervenciones más efectivas", destacó Rickard Strandberg, investigador del Karolinska Institutet y coautor del trabajo.
Los investigadores aseguran que es necesario integrar esta herramienta en los sistemas de historias clínicas electrónicas para facilitar su uso rutinario. El siguiente paso será evaluar su desempeño en grupos de población con riesgo elevado, como las personas con diabetes tipo 2 u obesidad, donde la prevalencia de enfermedad hepática es particularmente alta.
