Inteligencia artificial y bioquímica se unen para cambiar la forma de detectar la endometriosis

Una académica de la Universidad Católica de la Santísima Concepción lidera dos proyectos que buscan métodos no invasivos de diagnóstico y una comprensión más profunda de cómo esta enfermedad afecta la fertilidad.

Detectar la endometriosis sin cirugía y entender por qué puede provocar infertilidad: esos son los ambiciosos objetivos de la Dra. Daniela Mennickent, bioquímica, doctora en Ciencias y Tecnología Analítica, y académica del Magíster en Ciencias Biomédicas de la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC). Su trabajo combina espectroscopía infrarroja, proteómica, metabolómica y técnicas de aprendizaje automático para abordar una patología que afecta al 10 % de las mujeres en edad reproductiva y que, además de dolor pélvico crónico, puede generar un alto impacto emocional y económico.

“Mi trabajo de investigación se centra en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para el estudio de patologías ginecológicas y obstétricas, a partir de datos de anamnesis, bioquímica clínica y química analítica”, explicó la investigadora, quien también participa en el proyecto FIC-R “Capital Humano Avanzado en Inteligencia Artificial para el Biobío”.

Uno de sus estudios, financiado por la Dirección de Investigación de la UCSC (DIREG 06/2024), busca un método rápido y no invasivo de diagnóstico de endometriosis mediante el análisis químico-analítico de muestras de sangre u orina. Los datos obtenidos se procesarán con algoritmos de inteligencia artificial para diferenciar entre mujeres con y sin la enfermedad, ofreciendo una alternativa a la laparoscopía, que hoy es el método de referencia y requiere intervención quirúrgica.

El segundo proyecto, financiado por ANID (FONDECYT de Iniciación 2025 N°11250601), se adentra en las causas de la infertilidad asociada a la endometriosis. A través del estudio integral de proteínas y metabolitos presentes en suero y líquido folicular ovárico, el equipo busca mapear los procesos bioquímicos —tanto locales como sistémicos— que podrían explicar el vínculo entre la enfermedad y la dificultad para concebir.

En estos trabajos participan estudiantes de Medicina, del Magíster en Ciencias Biomédicas y del Doctorado en Inteligencia Artificial, además de colaboradores de otras universidades y profesionales clínicos de la Unidad de Medicina Reproductiva de la Clínica Sanatorio Alemán. “La colaboración interdisciplinaria es clave para avanzar hacia soluciones reales que mejoren la calidad de vida de miles de mujeres”, destacó la Dra. Mennickent.