--Aproximadamente el 7,5% de las personas con VIH en España desconocen su estado serológico (unas 11.000 personas), lo que supone un riesgo significativo en términos de nuevas transmisiones --
--La aplicación del modelo basado en datos estructurados de las historias clínicas electrónicas permitiría mejorar la eficiencia en la detección del VIH y reducir el diagnóstico tardío en España, que actualmente afecta a casi la mitad de los nuevos diagnósticos --
Madrid, jueves 24 de abril de 2025.- Gilead Sciences, como parte de su compromiso con la salud de los pacientes, ha generado un innovador Modelo de Predicción de Riesgo de VIH. Esta herramienta identifica las personas con riesgo elevado de tener VIH (calibrando el riesgo individual de cada una de ellas), gracias a una estrategia de cribado dirigido en una determinada zona, reduciendo así el diagnóstico tardío y evitando nuevas infecciones (una persona con VIH puede llegar a trasmitir el virus del VIH hasta a otras cuatro1). El modelo PREDICE podría contribuir significativamente al control de la infección en España, reforzando los esfuerzos globales destinados a eliminar la epidemia de VIH a nivel mundial.
Gilead ha contado para su desarrollo con Telómera como socio tecnológico y con un amplio equipo de investigadores, entre los que se encuentran expertos en enfermedades infecciosas y VIH como el Dr. Miguel García-Deltoro, jefe del Servicio de Enfermedades Infecciosas del Hospital General Universitario de Valencia, y el Dr. Arkaitz Imaz, coordinador de la Unidad de VIH y ETS del Hospital Universitario de Bellvitge. Analizando únicamente información sobre determinadas enfermedades diagnosticadas previamente a una persona, edad y sexo al nacimiento, el modelo ha demostrado su capacidad para detectar más del 70% de los casos de VIH de cualquier población, cribando a menos del 4% de las personas y consiguiendo una prevalencia de VIH de más del 2,5%. Estos resultados evidencian la oportunidad de optimizar el uso de los recursos sanitarios, reduciendo el número de personas a las que es necesario realizar un test de VIH, a la vez que se consigue aumentar el porcentaje de nuevos diagnósticos y, con ello, la eficiencia del sistema sanitario.
Para Luis Armenteros, director de la unidad de VIH de Gilead Sciences en España y Portugal, “este desarrollo es una demostración más del compromiso de Gilead con las personas con VIH. Nuestra compañía ha estado presente desde sus inicios en los grandes hitos de esta epidemia y seguimos estándolo, aportando soluciones innovadoras para abordar el reto aún vigente de la infección oculta de VIH y su diagnóstico tardío”.
Este avance supone un paso crucial en la detección temprana del VIH, una infección con la que se estima que conviven en España 11.000 personas (el 7,5% de las personas con VIH en nuestro país) sin saberlo, lo que representa un riesgo considerable en términos de nuevas transmisiones. Además, el diagnóstico tardío, que en 2023 estuvo presente el en 49% de los nuevos casos, está asociado a una mayor progresión de la infección, un incremento de los costes sanitarios y una mayor morbilidad y mortalidad. Como describe José Luis Enríquez, CEO y fundador de Telómera, “el modelo surgió de una preocupación clínica real: muchas oportunidades de diagnóstico de VIH se están perdiendo, especialmente en fases avanzadas de la infección. El principal reto es identificar personas con VIH que habían pasado desapercibidas en el sistema de salud”.
El Modelo de Predicción de Riesgo de VIH ha sido generado para que pueda ser integrado en los sistemas de historia clínica electrónica, permitiendo así la automatización del proceso asistencial para que sea el sistema informático el que pueda alertar al clínico que atiende a una persona con un riesgo elevado de tener VIH, reduciendo las oportunidades perdidas de diagnóstico y mejorando la eficiencia del sistema de salud. PREDICE supone un gran avance ya que, como señala el Dr. Imaz, “los resultados de estos estudios iniciales indican que puede ser capaz de identificar personas candidatas a hacer la prueba de VIH de forma muy eficiente ya que permite focalizar la búsqueda en grupos de mayor riesgo en los que la prevalencia sería, de acuerdo con el modelo, muy elevada”.
