Ferenc Krausz ayudó a construir herramientas lo suficientemente rápidas como para observar el movimiento de los electrones. Ahora, este físico ganador del Premio Nobel quiere utilizar una rama de esa física láser ultrarrápida para algo mucho más lento y mucho más familiar: la aparición gradual de enfermedades.
En la Reunión de Premios Nobel de Lindau, Krausz describió un ambicioso proyecto que combina física láser, inteligencia artificial y análisis de sangre repetidos para crear un posible sistema de alerta temprana para la salud humana, diferente a todo lo que hemos visto antes.
“Los datos y la IA podrían revolucionar la atención médica en conjunto”, dijo Krausz a la audiencia. Pero hay un inconveniente. “La IA solo puede ser tan buena como los datos utilizados para su entrenamiento”, afirmó.
Ese es un gran problema en medicina. La IA ya ayuda con las imágenes, el diagnóstico y la predicción de riesgos. Pero gran parte de los datos provienen de personas que ya están enfermas, que ya presentan síntomas o que ya están dentro del sistema de salud. Tenemos muchos menos datos del largo período asintomático antes de que la enfermedad se haga evidente.
Krausz quiere cambiar eso. Su idea es analizar la sangre repetidamente a lo largo del tiempo, utilizando una prueba láser para detectar cambios moleculares sutiles antes de que la persona note que algo anda mal.
De los electrones a las enfermedades
Las enfermedades no transmisibles (ENT) incluyen las enfermedades cardiovasculares, el cáncer, las enfermedades respiratorias crónicas y la diabetes. En conjunto, son la principal causa de muerte en el mundo. La Organización Mundial de la Salud estima que las ENT causaron la muerte de al menos 43 millones de personas en 2021, lo que representa el 75% de las muertes no relacionadas con la pandemia a nivel mundial. Alrededor de 18 millones de personas fallecieron antes de los 70 años, y el 82% de esas muertes prematuras ocurrieron en países de ingresos bajos y medios.
Para Krausz, esa enorme carga plantea una cuestión práctica: ¿Qué tipo de medición podría ser lo suficientemente sensible para detectar enfermedades en sus etapas iniciales, lo suficientemente amplia para abarcar muchas afecciones y lo suficientemente asequible como para utilizarse antes de que las personas se conviertan en pacientes?
La sangre es una candidata idónea. Transporta proteínas, grasas, metabolitos, sales, señales inmunitarias e innumerables rastros moleculares de los tejidos de todo el cuerpo. Cuando los órganos cambian, la sangre también suele cambiar. Por supuesto, ya se utilizan análisis de sangre para monitorizar marcadores conocidos como la glucosa y el colesterol. Pero Krausz busca algo más amplio y complejo.
“Es probable que la sangre humana contenga la información molecular necesaria para la detección exhaustiva de enfermedades no transmisibles. Ahora bien, la pregunta para un físico es, por supuesto: ¿puede la física contribuir a la obtención de esta información?”
Su respuesta comienza con el tiempo. O, más precisamente, con intervalos de tiempo extremadamente cortos.
En 2023, Krausz compartió el Premio Nobel de Física por sus métodos experimentales para generar pulsos de luz de attosegundos. Un attosegundo equivale a una quintillonésima de segundo, es decir, una milmillonésima de milmillonésima de segundo. Estos pulsos son lo suficientemente cortos como para estudiar la dinámica de los electrones dentro de átomos y moléculas, procesos que antes eran demasiado rápidos para observarlos. Pero Krausz buscaba otras aplicaciones, y cree que ahora la ha encontrado.
“Esta solución buscaba un problema”, dijo Krausz. Luego, unos 15 años después, su equipo se dedicó a “capturar vibraciones moleculares en la sangre humana en tiempo real”.
Huella molecular
El método funciona de la siguiente manera: los investigadores toman plasma sanguíneo, la parte líquida de la sangre que queda después de eliminar las células, y lo exponen a un pulso láser infrarrojo extremadamente corto. Las moléculas de la muestra comienzan a vibrar. Estas vibraciones emiten luz infrarroja, creando una señal que refleja la composición molecular de la muestra.
Los investigadores lo denominan huella molecular de campo eléctrico. En lugar de medir una molécula a la vez, como el colesterol o la glucosa, esta técnica captura un patrón amplio de muchos grupos moleculares simultáneamente.
“Esta huella molecular del campo eléctrico infrarrojo proporciona cientos de parámetros de origen molecular”, dijo Krausz.
Esa riqueza es prometedora, pero también plantea un problema. Cada persona tiene su propia composición molecular. La edad, el sexo, la dieta, la medicación, el ejercicio, el sueño, la genética, la inflamación y el estilo de vida influyen en la química sanguínea. Lo que es normal para una persona puede no ser igual que lo que es normal para otra, y esa variación puede enmascarar las señales débiles que los científicos desean detectar.
“No solo importa la señal”, dijo Krausz. “Reducir el ruido es igual de útil que aumentar la señal”.
En la medicina convencional, parte de esa confusión proviene de comparar a una persona con el promedio de la población. Un valor de laboratorio puede estar dentro del intervalo de referencia habitual y aun así ser inusual para usted. O puede parecer ligeramente anormal en comparación con la población general, aunque sea normal para su organismo.
El proyecto de Krausz intenta cambiar el punto de referencia. En lugar de preguntarse simplemente si tu sangre difiere de la de los demás, se pregunta si tu sangre se ha alejado de tu estado anterior.
“Detectar esta enfermedad antes de que se manifiesten los síntomas requiere, obviamente, que donemos sangre repetidamente”, dijo Krausz. “Este es el precio que debemos pagar para proteger nuestra salud de manera más eficaz”.
Preliminar pero prometedor
El programa Salud para Hungría (H4H, por sus siglas en inglés) es el primer intento a gran escala de poner a prueba esta idea. Según el programa, los investigadores recolectan muestras de plasma sanguíneo de voluntarios sanos, establecen la huella molecular única de cada participante y monitorean los cambios a lo largo del tiempo que podrían servir como señales tempranas de enfermedad.
En su conferencia en Lindau, Krausz afirmó que el estudio húngaro había reclutado a casi 13.000 personas y recolectado más de 73.000 muestras de plasma sanguíneo. El grupo objetivo son 15.000 participantes mayores de 40 años.
Los primeros ejemplos son preliminares, pero impactantes. Krausz describió variables infrarrojas que parecían salirse del rango normal de una persona antes de los diagnósticos clínicos de enfermedades tiroideas, pulmonares, cardiovasculares y diabetes tipo 2. En otras palabras, la huella digital láser está detectando posibles biomarcadores en etapas muy tempranas.
En un caso, explicó, una variable espectroscópica se desvió del rango normal de un participante 2,4 años antes del diagnóstico. En otro, “la primera señal de alerta apareció poco menos de un año antes del diagnóstico”. También describió una señal asociada con enfermedad cardiovascular aproximadamente dos años antes del diagnóstico.
Sin embargo, Krausz recalcó que estas señales aún no son biomarcadores validados. Son candidatos. Para convertirlos en verdaderos biomarcadores presintomáticos, explicó, los investigadores necesitarán “al menos varias docenas, mejor dicho, varios cientos de casos nuevos de la misma enfermedad”.
Eso, por supuesto, llevará tiempo.
Tiempo y progreso
Los científicos necesitan voluntarios, muestras repetidas, historiales médicos detallados y suficientes personas que desarrollen posteriormente la misma afección para comprobar si la señal inicial se mantiene. Aun así, este método presenta dos ventajas clave: permite recopilar una gran cantidad de datos con una sola prueba y realiza un seguimiento de la misma persona a lo largo del tiempo, observando los cambios moleculares en comparación con su nivel basal.
Investigadores del cáncer que trabajan en la misma plataforma han hecho una observación similar. En 2025, Mihaela Žigman y sus colegas informaron sobre un estudio de prueba de concepto de huella molecular de campo eléctrico para la detección del cáncer, y le dijeron a la Sociedad Química Estadounidense:
“La técnica de identificación molecular por infrarrojos basada en láser detecta el cáncer, lo que demuestra su potencial para el diagnóstico clínico”, afirmó. “Con nuevos avances tecnológicos y una validación independiente en estudios clínicos con suficiente potencia estadística, podría establecer aplicaciones generalizables y trasladarse a la práctica clínica, lo que supondría un avance en la forma en que diagnosticamos y detectamos el cáncer hoy en día”.
Expansión internacional
El proyecto se está expandiendo más allá de Hungría. La iniciativa protect.health reúne a equipos en Budapest, Múnich y Hong Kong. Las alianzas estratégicas entre el Centro de Huellas Moleculares de la Universidad Ludwig-Maximilians de Múnich y la Universidad de Hong Kong tienen como objetivo recolectar series longitudinales de muestras de sangre de más de 40.000 personas, generando más de medio millón de muestras a lo largo de una década.
Krausz informó al público de Lindau que el estudio en Hungría continuaría, que se esperaba que un estudio en Hong Kong comenzara pronto y que el equipo también esperaba iniciar un estudio en Alemania. Asimismo, tiene la vista puesta en África.
“África se beneficiaría como ningún otro continente de la atención preventiva”, afirmó.
Es fácil comprender por qué los países de ingresos bajos y medios podrían beneficiarse de mejores programas de detección preventiva. Muchas enfermedades crónicas se vuelven mucho más costosas, incapacitantes y mortales una vez que progresan. Pero la medicina preventiva solo funciona si llega a las personas antes de que la enfermedad se manifieste. Ahí es donde comienzan las preguntas más difíciles.
La parte difícil no es solo el láser.
Para que algo así funcione, la tecnología debe ser sensible, reproducible y asequible. Preferiblemente, muy asequible.
Las muestras de sangre y los datos de salud también deben recolectarse cuidadosamente. Cada persona necesita varias muestras a lo largo del tiempo para establecer un punto de referencia. Luego, los investigadores deben seguir a los participantes hasta que aparezcan suficientes casos nuevos de la enfermedad para comprobar si los cambios moleculares realmente predicen la enfermedad.
El problema de la IA es igualmente importante. Los modelos necesitan datos longitudinales de alta calidad, no sólo montones de historiales clínicos de personas que ya están enfermas. También deben evitar las falsas alarmas. Un sistema de detección que emita alertas con demasiada frecuencia podría generar ansiedad, pruebas innecesarias y costes adicionales. Uno que pase por alto demasiadas cosas no sería útil.
Krausz sabe que esto es un proceso a largo plazo. Pero si el enfoque funciona, podría ayudar a impulsar la medicina hacia un modelo más proactivo: no esperar a que aparezcan los síntomas, sino rastrear los cambios moleculares sutiles mientras aún hay tiempo para actuar.
Se trata de una trayectoria de investigación inusual. Un láser diseñado para observar electrones podría terminar monitorizando el comportamiento molecular del cuerpo humano. También nos recuerda que la investigación fundamental a menudo regresa a la sociedad de maneras inesperadas.
Fuente: Krausz sabe que esto es un proceso a largo plazo. Pero si el enfoque funciona, podría ayudar a impulsar la medicina hacia un modelo más proactivo: no esperar a que aparezcan los síntomas, sino rastrear los cambios moleculares sutiles mientras aún hay tiempo para actuar.
Se trata de una trayectoria de investigación inusual. Un láser diseñado para observar electrones podría terminar monitorizando el comportamiento molecular del cuerpo humano. También nos recuerda que la investigación fundamental a menudo regresa a la sociedad de maneras inesperadas.
Fuente: ZME Science.