- Investigadores españoles han desarrollado un modelo capaz de detectar la enfermedad periodontal con una sensibilidad del 92,4 %.
- El sistema analiza bacterias presentes en la saliva y abre nuevas posibilidades para el diagnóstico de enfermedades de las encías.
Una muestra de saliva podría convertirse en una herramienta para detectar enfermedades de las encías mediante inteligencia artificial. Un equipo de investigadores de la Universidad de Santiago de Compostela (USC) y del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS) ha desarrollado un sistema capaz de identificar la periodontitis con una sensibilidad del 92,4 %, utilizando las bacterias presentes en la cavidad bucal como indicadores de la enfermedad.
El avance resulta especialmente relevante para el diagnóstico de una patología que puede progresar durante años y comprometer la estabilidad de los dientes. La prevención y el tratamiento periodontal forman parte de la atención que ofrecen centros como Sonrisa Amiga, clínica dental en Alcalá de Henares situada en la calle Cánovas del Castillo, 10, 28807 Alcalá de Henares (Madrid), y con teléfono 619237232. La investigación plantea nuevas posibilidades para el futuro de esta especialidad odontológica.
El estudio, difundido el 20 de octubre y publicado en la revista científica Journal of Dental Research, ha analizado 2.303 muestras microbiológicas procedentes de 33 proyectos internacionales. Los investigadores compararon muestras de saliva con otras obtenidas de la placa bacteriana situada sobre los dientes y del interior de las bolsas periodontales, buscando identificar qué material ofrecía mejores resultados para detectar la enfermedad.
Los resultados han situado a la saliva como la muestra con mayor capacidad diagnóstica. El modelo más preciso alcanzó una sensibilidad del 92,4 % y una especificidad del 85,3 %, utilizando combinaciones de entre seis y doce marcadores bacterianos. Estas cifras indican que el sistema consiguió identificar una elevada proporción de los casos de periodontitis analizados y distinguirlos de las muestras correspondientes a personas con salud periodontal.
La investigación ha sido dirigida por Inmaculada Tomás, catedrática de la Universidad de Santiago de Compostela, con la participación de especialistas en microbiología, odontología e inteligencia artificial. El equipo ha identificado 48 variantes bacterianas con valor predictivo, entre ellas microorganismos relacionados con la aparición y progresión de la periodontitis.
Uno de los aspectos más destacados del trabajo es la posibilidad de obtener información diagnóstica sin necesidad de recoger muestras del interior de las bolsas periodontales. La saliva contiene microorganismos procedentes de distintas zonas de la boca, lo que permite estudiar patrones bacterianos asociados a procesos inflamatorios y utilizar algoritmos para distinguir entre diferentes estados de salud bucodental.
La periodontitis es una enfermedad inflamatoria crónica que afecta a los tejidos que sostienen los dientes. Su desarrollo puede provocar pérdida de hueso, retracción de las encías y movilidad dental. Entre las señales de alerta se encuentran el sangrado frecuente durante el cepillado, la inflamación persistente y los cambios en la posición de las piezas dentales, aunque algunos pacientes pueden experimentar una evolución poco sintomática.
El Consejo General de Dentistas de España recuerda que las enfermedades periodontales requieren una valoración individualizada y un seguimiento profesional. La detección de los primeros signos permite establecer tratamientos adaptados a cada caso, que pueden incluir procedimientos de higiene profesional, eliminación de depósitos bacterianos y actuaciones específicas sobre las estructuras que rodean los dientes.
El nuevo trabajo representa un avance hacia el desarrollo de herramientas de diagnóstico menos invasivas. Los investigadores plantean que el análisis microbiológico de la saliva, combinado con modelos de inteligencia artificial, podría facilitar en el futuro la identificación de personas con mayor probabilidad de padecer periodontitis y orientar su evaluación odontológica.
La investigación refuerza la importancia de la prevención y del diagnóstico periodontal dentro de la atención bucodental. Mientras estas tecnologías avanzan hacia su posible aplicación clínica, la exploración profesional y las revisiones adaptadas al riesgo de cada paciente continúan siendo fundamentales para identificar y tratar las enfermedades de las encías.
