Por Francisca Orellana
Sólo el 30% del total de partos prematuros en Chile pueden predecirse, una cifra bastante baja considerando que este síndrome, que provoca el nacimiento del bebé antes de las 37 semanas, es la causa más importante de mortalidad perinatal en el país y en el mundo.
Para contrarrestar y mejorar la detección de quienes están en peligro de nacer de manera anticipada, investigadores de la Universidad de los Andes comenzaron hace pocas semanas un estudio a gran escala para crear un test de diagnóstico molecular, que permitirá tratar de manera específica a aquellas mujeres que realmente están en riesgo, y que bordean el 10% de los nacimientos.
“Hasta el momento no se conoce bien su causa y los mecanismos para predecir qué pacientes tendrán un parto prematuro, son muy malos. Usualmente se utiliza la historia materna o marcadores biofísicos (medición del cuello uterino), pero estos últimos no son muy efectivos porque funcionan en un porcentaje muy pequeño de la población”, explica Sebastián Illanes, vicedecano de Investigación de Medicina de la U. de los Andes, quien está a cargo del proyecto apoyado por InnovaChile, y en el que participa también la Universidad de Queensland (Australia). La investigación contempla recursos por $ 280 millones por un período de tres años.
Mil pacientes
Durante la semana 22 y 24 de gestación, se tomarán diversas muestras de proteínas a mil pacientes de la Clínica Dávila. Con esto, junto a otros datos (historia materna, marcadores u otros), se podrá elaborar un kit de diagnóstico que medirá, mediante un algoritmo computacional, diversos parámetros y sus cambios durante el embarazo. “Definidas las pacientes en riesgo, se decide hacer un tratamiento. La idea es afinar la muestra y disminuir así las tasas de prevalencia de este síndrome, ahorrando dinero al Estado (un niño prematuro en el primer año de vida gasta US$ 100 mil), y bajando la mortalidad”, dice.
El estudio puede ser realizado en otros países, pero es necesario contar con una intervención parecida y así descubrir los factores que más afectan a estas poblaciones.
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