GenObIA, el proyecto que combina inteligencia artificial y genética para combatir la obesidad

El estudio GenObIA busca crear, mediante tecnología de inteligencia artificial, un algoritmo predictivo para intentar identificar personas que van a tener sobrepreso u obesidad.

El profesor Antonio López Farré, doctor en Ciencias Biológicas y coordinador del proyecto GenObIA
JUANJO CARRILLO CÓRDOBA
25 octubre 2018 | 00:00 h

La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera, desde el año 1998, el sobrepeso y la obesidad como una "epidemia global". Tanto es así que la institución que preside el doctor Tedros Adhanom ha catalogado este exceso de acumulación de grasa en el tejido adiposo como un "importante problema de salud pública".

A nivel europeo, España se sitúa como el segundo país del continente con mayor número de personas que sufren obesidad. En el ámbito de la Comunidad de Madrid y según revelan datos de la Consejería de Sanidad, el sobrepeso o la obesidad han ocasionado el 8,7% de todas las muertes de la autonomía, siendo el índice de masa corporal (IMC) de la población adulta de la región de 27 kg/m2, es decir, sobrepeso.

El sistema, cimentado sobre el machine learning, se basará en una serie de datos sociodemográficos, ambientales y conductuales de los individuos

En este complejo contexto nace el proyecto GenObIA, de su título 'Diseño, mediante inteligencia artificial, de algoritmos predictivos para la identificación de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso/obesidad y sus patologías asociadas: Aportación del análisis genético', una investigación coordinada por el profesor Antonio López Farré y que está financiada tanto por la Unión Europea (UE) como por el Gobierno madrileño.

En declaraciones en exclusiva a ConSalud.es, el doctor en Ciencias Biológicas y profesor titular de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) explica que el objetivo de este trabajo, que cuenta con una muestra de 12.000 individuos, es "la creación, mediante la tecnología de inteligencia artificial, de un algoritmo predictivo para intentar identificar personas que van a tener sobrepreso u obesidad". El sistema, cimentado sobre el machine learning, se basará en una serie de datos sociodemográficos, ambientales y conductuales de los individuos.

De igual modo, prosigue el especialista en Bioquímica y Biología, otro algoritmo buscará predecir si los individuos van a sufrir una comorbilidad, es decir, "una enfermedad asociada a la obesidad o el sobrepreso, como la diabetes mellitus tipo 2; determinados tipos de cánceres; patologías cardiovasculares agudas, como infartos, anginas o insuficiencias cardíacas; y algunas enfermedades respiratorias, como el asma o la EPOC".

LA GENÉTICA, UN VALOR AÑADIDO

López Farré señala que los investigadores involucrados en el proyecto quieren "dar un paso más" y añadir una nueva aportación: el análisis genético. "La genética nos va a revelar desde qué alimentos metaboliza mejor un individuo hasta qué tipo de ejercicio físico le beneficia más", manifiesta en declaraciones a este diario.

"La genética nos va a revelar desde qué alimentos metaboliza mejor un individuo hasta qué tipo de ejercicio físico le beneficia más"

Este ambicioso proyecto se desarrolla bajo el amparo del consorcio GenObIA, constituido por grupos de investigación y grupos asociados. En el apartado de la investigación, figuran 10 grupos integrados por centros hospitalarios de la red pública madrileña (Hospital Universitario Ramón y Cajal, Hospital Universitario Clínico San Carlos, Hospital Universitario La Paz, Hospital Universitario 12 de Octubre y Hospital General Universitario Gregorio Marañón), centros educativos (Universidad Complutense de Madrid y Universidad Carlos III de Madrid), así como un Equipo de Atención Primaria de varias áreas de Madrid.

Por su parte, entre los grupos asociados se encuentran el Consorcio Regional de Transportes de Madrid, la Dirección General Juventud y Deporte de la Comunidad de Madrid, el Comité Paralímpico Español, la Asociación de Derechos Humanos e Intervención Policial y Militar, la Unidad Militar de Emergencias, la Federación Madrileña de Luchas Asociadas, la Unión de Federaciones Deportivas Madrileñas, el Hospital HM Montepríncipe, la Facultad de Ciencias del Deporte de la Universidad de Castilla-La Mancha y el Instituto de Salud de Talavera de la Reina. Entidades, todas ellas, que participan en el proyecto sin ánimo de lucro.

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