Un estudio abre el paso al diagnóstico precoz de la lepra: un análisis de sangre combinado con inteligencia artificial

Redacción digital Informativos Telecinco 08 ABR 2026 - 19:08h.

Una nueva prueba de sangre, combinada con un cuestionario estandarizado e inteligencia artificial, ha demostrado potencial para identificar la lepra en etapas tempranas, lo que podría transformar el diagnóstico de la enfermedad, según una investigación llevada a cabo por la Universidad de São Paulo, en Brasil y publicada en 'BMC Infectious Diseases'.

Así, investigadores de la Universidad de São Paulo evaluaron la nueva prueba en Brasil utilizando muestras de sangre recolectadas durante una encuesta poblacional sobre la COVID-19. El método demostró potencial para identificar la enfermedad en etapas tempranas, cuando los síntomas son sutiles y las pruebas de laboratorio tradicionales suelen fallar.

"La lepra es una enfermedad antigua, pero aún enfrenta desafíos propios de problemas de salud que no reciben la atención prioritaria necesaria. Todavía existe una falta de tecnologías de laboratorio sensibles para el diagnóstico precoz, y muchos profesionales de la salud no están adecuadamente preparados para reconocer las primeras etapas de la enfermedad", ha explicado Filipe Lima , científico biomédico y uno de los autores del estudio.

Además, el tratamiento estándar se ha mantenido prácticamente igual durante más de cuatro décadas, lo que ha contribuido a casos de fracaso terapéutico y resistencia bacteriana. Para abordar este problema, los investigadores se propusieron identificar nuevos biomarcadores y pruebas para el diagnóstico precoz. Para ello, utilizaron muestras de sangre recogidas durante un estudio serológico realizado en Ribeirão Preto durante la pandemia de COVID-19. El objetivo era utilizar este material para identificar a las personas que pudieran haber estado expuestas al bacilo de la lepra y detectar nuevos casos con mayor antelación.

Cribado

El estudio combinó dos herramientas de detección. La primera fue un cuestionario clínico denominado Cuestionario de Sospecha de Lepra (LSQ). El LSQ consta de 14 preguntas centradas principalmente en signos y síntomas neurológicos. El cuestionario se mejoró con un sistema de inteligencia artificial llamado 'MaLeSQs'.

La segunda herramienta fue un análisis de sangre que detecta anticuerpos contra el antígeno Mce1A. Este antígeno es una proteína clave de 'Mycobacterium leprae' que facilita la invasión y supervivencia de la bacteria en las células humanas. Actualmente, los análisis de sangre utilizan el antígeno PGL-I, que también facilita la entrada de la bacteria en el nervio, pero es técnicamente menos sensible.

"A diferencia de la prueba tradicional, que evalúa la presencia de un solo tipo de anticuerpo, la nueva prueba analiza tres clases diferentes de anticuerpos (IgA, IgM e IgG), lo que aumenta la sensibilidad y ayuda a diferenciar entre la exposición al bacilo, la infección activa y el contacto previo", explica Lima.

Según el investigador, la prueba tradicional generalmente solo da un resultado positivo en las formas más graves de la enfermedad, cuando el bacilo ya se ha proliferado y hay lesiones presentes. "Mce1A permite identificar el contacto con el bacilo y la enfermedad activa en una etapa mucho más temprana", ha añadido.

Invitación, cuestionario y prueba

Para obtener los resultados, los investigadores invitaron a aproximadamente 700 personas de la encuesta poblacional sobre la COVID-19 a participar en el estudio sobre la lepra. De ellas, 224 aceptaron participar y completaron el cuestionario digital, y a 195 se les analizaron muestras de sangre. Todos los participantes fueron invitados a someterse a una evaluación clínica presencial con médicos especialistas, un paso crucial para la confirmación del diagnóstico.

De esas personas, 37 asistieron a la consulta. El análisis comparativo de los datos del cuestionario, las pruebas de laboratorio y la evaluación clínica arrojó resultados sorprendentes: se diagnosticaron 12 nuevos casos de lepra, lo que equivale a aproximadamente un tercio de los evaluados. "Se trata de personas que no presentaban síntomas evidentes, no sospechaban que estaban enfermas y fueron diagnosticadas gracias al proyecto", señala Lima.

Según los investigadores, la prueba de anticuerpos IgM para el antígeno Mce1A fue la más eficaz de las pruebas de laboratorio, identificando dos tercios de los casos recién confirmados. La combinación del análisis de laboratorio con la herramienta de inteligencia artificial logró una sensibilidad del 100%, detectando con éxito todos los casos sospechosos de lepra que se confirmaron durante la consulta presencial.

"El análisis de sangre por sí solo no confirma un diagnóstico de lepra, pero es una herramienta importante para identificar a quienes realmente necesitan ser evaluados por un especialista", ha aclarado el investigador. Según Lima, la prueba puede fortalecer el cribado diagnóstico en el sistema de salud pública.

En cuanto al costo, la diferencia con respecto a las pruebas existentes es mínima. "Desde el punto de vista del laboratorio, son técnicas muy similares: de bajo costo y fáciles de realizar. Cualquier laboratorio clínico tiene la capacidad técnica para llevarlas a cabo. En la práctica, lo único que cambia es la molécula que se analiza", ha concretado.

Además de facilitar el diagnóstico precoz de la lepra, el estudio utilizó mapas georreferenciados para analizar la distribución espacial de los casos identificados. El mapeo reveló un patrón difuso de exposición al bacilo. "Esto se explica por la imposibilidad de evaluar clínicamente a todos los participantes. Sin embargo, nuestros resultados muestran que la lepra se distribuye aleatoriamente por toda la ciudad. No existe una región específica con una mayor concentración. Actualmente, observamos que la enfermedad se diagnostica en pacientes con diferentes perfiles socioeconómicos", ha finalizado Lima.