Saliva e IA: Nova vía para detectar a periodontite

Investigadores da USC e do IDIS desenvolven un método non invasivo con alta precisión diagnóstica.

Imaxe dunha mostra de saliva baixo un microscopio con representación de intelixencia artificial.
IA

Imaxe dunha mostra de saliva baixo un microscopio con representación de intelixencia artificial.

Un equipo da Universidade de Santiago de Compostela (USC) e do Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS) demostrou o potencial de combinar a análise do microbioma oral e a intelixencia artificial para desenvolver ferramentas non invasivas de detección da periodontite.

A investigación, liderada polo Oral Sciences Research Group (OSRG) da USC, busca avanzar cara a novas ferramentas de detección da periodontite, unha enfermidade inflamatoria crónica que afecta a máis de 1.000 millóns de persoas no mundo. O estudo contou coa participación da catedrática da USC e investigadora do Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes da USC (CiTIUS) María José Carreira e a investigadora Manuela Alonso-Sampedro do IDIS.
O traballo analizou 2.303 mostras da cavidade oral (saliva, placa dental e placa subxinxival) de 33 bioproxectos. Mediante técnicas de intelixencia artificial, o equipo buscou combinacións de bacterias capaces de diferenciar entre persoas con periodontite e aquelas con saúde periodontal. Os resultados indican que a saliva é a mostra con maior potencial diagnóstico, acadando unha sensibilidade do 92,4% e unha especificidade do 85,3%.
A profesora Inmaculada Tomás, investigadora principal, sinala que "non necesitamos necesariamente acceder ao interior da bolsa periodontal para obter información diagnóstica moi potente". A saliva integra sinais microbiolóxicos de toda a cavidade oral, e a súa pegada microbiana, interpretada mediante intelixencia artificial, permite discriminar con alta precisión entre saúde e periodontite.
O estudo tamén avaliou a posible utilidade dos modelos na toma de decisións clínicas, identificando 48 variantes bacterianas con valor preditivo, incluíndo microorganismos como Porphyromonas gingivalis e Tannerella forsythia.
O obxectivo a longo prazo é avanzar cara a unha "periodoncia de precisión" onde unha mostra de saliva axude a identificar precocemente persoas con maior probabilidade de enfermidade. Este traballo proporciona unha base científica para o desenvolvemento de ferramentas de cribado accesibles, non invasivas e escalables.
Os resultados, publicados no Journal of Dental Research baixo o título ‘Comparative Diagnostic Performance of Oral Hábitats for Periodontitis’, contaron co financiamento do Instituto de Saúde Carlos III, a Xunta de Galicia e Nova Galimplant S.L.U.
Información elaborada a partir da fonte oficial: Universidade de Santiago de Compostela (USC) — Xornal (07/10/2026)