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Recientemente, se ha dado a conocer el fallecimiento de una persona tras una batalla contra el cáncer. Según declaraciones de su esposo (fuente 1), ella había respondido bien a las dos operaciones realizadas para tratar la enfermedad. Sin embargo, en los días previos al funeral, él reveló que su esposa se había debilitado considerablemente debido a fuertes dolores de espalda. “Era más complicado, especialmente por dolores de espalda que no cedían, la hacían sufrir, la agotaban. Era incómodo, incluso cuando estaba acostada”, detalló.
¿Las molestias de espalda pueden estar relacionadas con el cáncer?
La dorsalgia, o dolor de espalda, se define como una sensación dolorosa o de bloqueo en la columna dorsal, la sección de la columna vertebral ubicada entre el cuello y la parte baja de la espalda. Cuando este dolor persiste por más de tres meses, se considera dorsalgia crónica. Pero, ¿cómo identificar sus causas?
En la mayoría de los casos, la edad es un factor determinante. Se trata de una enfermedad degenerativa que se ve agravada por el envejecimiento y el sedentarismo. Por esta razón, los médicos suelen recomendar realizar ejercicio en caso de dolor de espalda.
No obstante, la enfermedad puede tener diversas causas dependiendo de su forma. Si el dolor es localizado, podría ser indicativo de una hernia discal, una enfermedad inflamatoria crónica, un tumor intrarraquídeo, entre otras.
Si el dolor se irradia, esto sugiere que es un “síntoma de una enfermedad que afecta a otro órgano. En estos casos, podría tratarse de:
La inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando la investigación médica y científica, abriendo nuevas vías para el avance de la salud. Un reciente estudio publicado en la revista Brain (Fuente 1) demuestra cómo la IA, combinada con análisis de sangre e imágenes cerebrales, ha permitido identificar dos tipos biológicamente distintos de esclerosis múltiple (EM).
Los investigadores analizaron los niveles sanguíneos de una proteína llamada cadena ligera de neurofilamento sérico (sNfL), un indicador del daño a las células nerviosas y de la actividad de la EM. Es importante recordar que la EM es una enfermedad neurodegenerativa autoinmune caracterizada por el ataque del sistema inmunitario a la vaina de mielina, la capa protectora de los axones o fibras nerviosas.
Al combinar los niveles de sNfL con imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética (IRM), e interpretando los datos con un modelo de aprendizaje automático, el equipo logró identificar dos tipos distintos de EM:
- Una forma temprana de sNfL, caracterizada por niveles elevados de esta proteína desde el inicio de la enfermedad y un rápido desarrollo de lesiones cerebrales, lo que sugiere una forma más activa y agresiva de EM.
- Una forma tardía, con un aumento más tardío de los niveles de NfL y atrofia cerebral en ciertas áreas, lo que indica que la enfermedad progresa antes de que los niveles de sNfL aumenten, sugiriendo una forma de EM con una progresión más lenta y lesiones que se manifiestan más tarde.
Este descubrimiento podría tener un impacto significativo en el manejo de la EM. Conocer el tipo específico de EM que padece un paciente permitiría a los médicos predecir con mayor precisión el riesgo de nuevas lesiones cerebrales y, por lo tanto, diseñar un enfoque terapéutico más personalizado.
“Gracias a un modelo de IA combinado con un marcador sanguíneo muy accesible y la IRM, hemos podido identificar por primera vez dos perfiles biológicos distintos de la EM. Esto permitirá a los médicos comprender mejor la progresión de la enfermedad en un paciente e identificar a aquellos que necesitan una vigilancia más estrecha o un tratamiento más específico”, afirmó el Dr. Arman Eshaghi, coautor del estudio (Fuente 2).
El Dr. Eshaghi añadió: “En el futuro, cuando la herramienta de IA sugiera que un paciente tiene una esclerosis múltiple sNfL en una etapa temprana, este podría ser elegible para tratamientos más eficaces y recibir un seguimiento más cercano” (Fuente 3).
Fuentes
Fuente 1: Charles Willard, Lemuel Puglisi, Daniele Ravi, Mariia Dmitrieva, Rozemarijn M Mattiesing, Frederik Barkhof, Daniel C Alexander, Danielle E Harlow, Daniela Piani-Meier, Arman Eshaghi, Combined magnetic resonance imaging and serum analysis reveals distinct multiple sclerosis types, Brain, Volume 148, Issue 12, December 2025, Pages 4578 – 4591, https://doi.org/10.1093/brain/awaf331
Fuente 2: “AI uncovers two distinct multiple sclerosis types”, Medicalxpress, 5/01/26.
Fuente 3: “Two new subtypes of MS found in ‘exciting’breakthrough”, The Guardian, 30/12/25.