El dolor, como síntoma común a múltiples enfermedades, constituye la principal causa de consulta médica, especialmente en personas mayores. En las últimas décadas, para aliviar este problema, se ha fomentado el uso de analgésicos opioides. Sin embargo, estos fármacos presentan un elevado potencial adictivo, lo que puede derivar en un TCOP. Esta situación plantea un dilema para los profesionales médicos por la incertidumbre sobre qué pacientes podrían ser más vulnerables a desarrollar este trastorno. En España, país de los más envejecidos de Europa, esta longevidad podría traducirse en más años vividos con dolor y menor calidad de vida si no se abordan adecuadamente estas cuestiones.
Nuestra investigación parte de la hipótesis de que el estrés experimentado por las personas con DCNO, en ciertos contextos, es un factor determinante que puede precipitar el abuso de opioides. Para abordar este desafío, proponemos emplear técnicas basadas en inteligencia artificial (IA) que permitan predecir el riesgo de desarrollar TCOP y apoyen a los profesionales en la toma de decisiones clínicas. Este enfoque se complementará en el marco del proyecto HEROICA mediante el uso de técnicas topológicas de datos (TDA), que han demostrado eficacia en el análisis de imágenes cerebrales obtenidas por resonancia magnética funcional (fMRI). Estas técnicas facilitarán la identificación de patrones complejos en la estructura cerebral (biomarcadores) que permitan detectar, de manera temprana, una mayor vulnerabilidad a una adicción severa y predecir así el potencial riesgo de desarrollar TCOP.
Con este modelo predictivo, que integra biomarcadores de imágenes cerebrales e IA, se espera que el uso de analgésicos opioides sea más seguro y efectivo, contribuyendo así a mejorar la calidad de vida de las personas con dolor y a innovar, transformar y fortalecer la sostenibilidad del SNS.
Este enfoque permitirá diseñar protocolos de prevención y establecer criterios de actuación frente al TCOP, integrando la Medicina Predictiva a través del análisis de marcadores ómicos, patrones cerebrales y el impacto sexo/género. Este modelo promoverá procesos sanitarios más equitativos, independientemente de la comunidad autónoma donde residan los pacientes con dolor.
Además, como un posible piloto para la transferencia y continuidad del proyecto, se plantea explorar tratamientos prometedores como la realidad virtual (RV) para complementar el manejo del dolor y prevenir adicciones. Aunque sus aplicaciones lúdicas son ampliamente conocidas, su uso en el ámbito de los trastornos psicológicos, incluido el manejo del dolor y la prevención de adicciones, sigue siendo un campo emergente con gran potencial. Esta línea de investigación podría abrir nuevas vías para complementar las estrategias farmacológicas, ofreciendo alternativas no invasivas y mejorando los resultados terapéuticos en pacientes con DCNO. Con esto, HEROICA no sólo optimizará el uso seguro de opioides, sino que contribuirá a la sostenibilidad y modernización del SNS, posicionando a España como referente en salud predictiva.
