Un equipo de la Universidad Johns Hopkins, en Estados Unidos, ha desarrollado una versión simplificada, basada en aprendizaje automático, de la fórmula empleada para calcular el colesterol LDL, conocido popularmente como “colesterol malo”.

El trabajo, publicado en la revista ‘JAMA Cardiology’, presenta una versión simplificada de la ecuación de Martin-Hopkins, utilizada desde hace más de una década por laboratorios de Estados Unidos y de otros países para evaluar el colesterol LDL y orientar las estrategias de prevención cardiovascular.

Evaluar con precisión el colesterol LDL es cada vez más relevante, ya que las guías clínicas actuales recomiendan reducir sus niveles para disminuir el riesgo cardiovascular. Sin embargo, algunas ecuaciones tienden a subestimar el colesterol LDL, lo que puede traducirse en oportunidades de tratamiento que se pierden, un problema que la ecuación de Martin-Hopkins ayuda a resolver.

La principal ventaja de esta nueva ecuación es que ofrece resultados más precisos en las personas con mayor riesgo cardiovascular, aquellas que combinan niveles bajos de colesterol LDL con triglicéridos altos. Una diferencia de apenas 5, 10 o 20 mg/dL, según la ecuación empleada, puede cambiar la elegibilidad de un paciente para recibir tratamientos como los inhibidores de PCSK9.

Casi cinco millones de muestras para entrenar el modelo

Los investigadores construyeron y probaron la fórmula de aprendizaje automático con muestras de sangre de 4,9 millones de niños y adultos estadounidenses, representativas de la población del país, con un nivel medio de colesterol LDL de 114 mg/dL, procedentes de la Very Large Database of Lipids.

Después, compararon los resultados de esta fórmula con los de la ecuación original de Martin-Hopkins y examinaron su precisión frente a las ecuaciones de Sampson-NIH y Friedewald, también habituales en los laboratorios. La comparación se hizo frente a los niveles de colesterol LDL obtenidos mediante ultracentrifugación, considerado el método de referencia en investigación.

Una precisión que se mantiene, con mayor accesibilidad

En general, la versión de aprendizaje automático de la ecuación de Martin-Hopkins resultó prácticamente idéntica a la original, con una diferencia media de solo 0,5 mg/dL. Ambas variantes de Martin-Hopkins clasificaron correctamente el 90% de las muestras dentro de su categoría de tratamiento, frente al 86% de la ecuación de Sampson-NIH, el 85% de su versión modificada y el 83% de la ecuación de Friedewald.

Según Martin, lo más relevante es que las ecuaciones de Martin-Hopkins resultaron ser las más precisas para clasificar a los pacientes de alto riesgo con niveles bajos de colesterol LDL, precisamente el grupo en el que un error de cálculo puede tener mayores consecuencias clínicas.

Al evaluar a personas con triglicéridos entre 200 y 399 mg/dL y colesterol LDL por debajo de 70 mg/dL, la ecuación de aprendizaje automático de Martin-Hopkins clasificó correctamente el 84% de las muestras de alto riesgo, la ecuación original un 83%, la versión modificada de Sampson-NIH un 72%, la ecuación de Sampson-NIH un 61% y la de Friedewald apenas un 40%.

Un código abierto pensado para cualquier laboratorio

Para esta investigación se emplearon más de 3,2 millones de muestras de la base de datos original de lípidos para entrenar el modelo de aprendizaje automático, y 1,6 millones de muestras adicionales para probarlo. Los autores utilizaron aún dos conjuntos de datos más, uno procedente de un laboratorio de referencia y otro de un ensayo clínico con pacientes tratados con inhibidores de PCSK9, para validar los resultados frente a mediciones basadas en ultracentrifugación.

Martin explica que seguir probando el cálculo y confirmar su precisión y fiabilidad en poblaciones distintas a la utilizada para desarrollar el modelo respalda su capacidad de generalización y su posible uso extendido en la práctica clínica.

Qué representa este avance para pacientes y médicos

Una de las ventajas de esta ecuación de aprendizaje automático es que los laboratorios pueden emplear su código en distintos sistemas, según sus autores. Al tratarse de un cálculo de acceso abierto, su llegada podría facilitar la aplicación de la guía nacional de dislipidemia de 2026, que recomienda de forma preferente el uso de la ecuación de Martin-Hopkins para evaluar el colesterol LDL.

Esto ofrece a los pacientes y a sus médicos mayor confianza a la hora de elegir tratamientos y alcanzar los objetivos de colesterol LDL marcados por la guía, que, según el nivel de riesgo cardiovascular de cada persona, recomienda situarlo por debajo de 100, 70 o 55 mg/dL. Las ecuaciones de Martin-Hopkins no tienen patentes ni restricciones de propiedad intelectual, lo que facilita este tipo de uso abierto.