Nuevas tendencias en biomarcadores de dislipidemia y evaluación de riesgo cardiovascular: avances y perspectivas
Year: 2026
Type: article
Abstract: Introducción: las enfermedades cardiovasculares (ecv) asociadas a dislipidemias representan la principal causa de morbimortalidad a nivel mundial. El diagnóstico tradicional, basado en el análisis de biomarcadores lipídicos (colesterol total, ldl-c, hdl-c y triglicéridos) presenta limitaciones para predecir el riesgo individual adecuadamente. Objetivo: analizar biomarcadores emergentes que permitan caracterizar el riesgo cardiovascular de forma más precisa, junto con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning - ml). Metodología: se realizó una revisión bibliográfica en bases de datos como PubMed, SciELO, ScienceDirect y páginas web, con el fin de recopilar la mayor información posible sobre nuevos biomarcadores para valorar el riesgo cardiovascular. Resultados: se identificaron ocho biomarcadores que permiten determinar el riesgo de enfermedad ateroesclerótica: apolipoproteina B, apolipoproteina A-I, relación ApoB/ApoA-I, lipoproteína(a), colesterol no-hdl, partículas pequeñas y densas de ldl, microarns circulantes y variantes genéticas asociadas. Asimismo, la búsqueda permitió establecer beneficios y limitaciones del uso de tecnologías de automatización inteligente para el diagnóstico personalizado. Discusión: la aplicación de estos biomarcadores en la práctica clínica enfrenta limitaciones debido a la falta de estandarización, costos elevados y escasa validación. En conjunto, las plataformas inteligentes actúan como apoyo a las decisiones médicas, aunque enfrentan desafíos importantes. Aun así, su integración representa un avance para la medicina de precisión. Conclusiones: estos biomarcadores mejoran la predicción del riesgo, y su incorporación a la práctica sería beneficiosa siempre que se evalúe su relación costo/beneficio. Además, el uso de herramientas inteligentes optimiza el diagnóstico considerando el volumen de casos clínicos y la variabilidad individual de cada paciente.
Source: Revista Med
DOI: 10.18359/rmed.8210
Institution: Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca
Language: Spanish
Subfield: Cardiology and Cardiovascular Medicine
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7171706027