Ya hemos hablado mucho de la aplicación de la IA en pediatría, pero nos siguen sorprendiendo la velocidad de las mejoras. Ahora, una nueva publicación ha demostrado que la microbiota dental tiene una “huella” específica por diente. Y gracias a ello, un nuevo sistema basado en inteligencia artificial logra detectar y predecir caries en niños con una precisión de hasta el 98%, incluso antes de que el diente muestre señales visibles de enfermedad.
¿Y si un solo diente pudiera decirnos con exactitud si un niño va a desarrollar caries en los próximos meses? Esta posibilidad ya no es ciencia ficción. Investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que, analizando la microbiota de la placa dental de los dientes maxilares de niños en edad preescolar, puede diagnosticar caries de forma precoz y altamente precisa.
El sistema, denominado spatial-MiC (o sMiC), ha alcanzado un 98% de precisión en la detección de caries de la primera infancia (CPI) y un 93% en la predicción de caries futuras en dientes aparentemente sanos.
Detalles del estudio
La investigación, basada en el análisis de más de 2.500 muestras de placa dental de 89 niños y niñas mediante técnicas de secuenciación avanzada y aprendizaje automático durante un seguimiento de 11 meses, permitió rastrear los cambios en la composición bacteriana de cada diente durante casi un año.
La conclusión es que la microbiota oral infantil no solo varía entre individuos, sino también entre dientes. Cada diente tiene su propia “firma microbiana”, lo que permitiría desarrollar estrategias de prevención más eficaces, personalizadas y dirigidas a los dientes con mayor riesgo.
Este hallazgo cambia por completo la manera en que se entiende la caries infantil: no se trata solo de hábitos generales de higiene o dieta, sino también de cómo se comporta la comunidad microbiana en cada pieza dental.
En paralelo, en los niños y niñas sanos, los investigadores detectaron un patrón espacial claro: la microbiota oral presentaba un gradiente anteroposterior (de delante hacia atrás) y simetría bilateral entre los dientes del lado izquierdo y derecho. Sin embargo, en los niños y niñas con caries estos patrones se veían alterados, lo que sugiere que la enfermedad no solo cambia la composición bacteriana, sino también su organización espacial. Esta reorganización microbiana se interpreta como una señal de disbiosis: un desequilibrio que favorece la aparición de la caries.
Además, a partir de estos datos, se desarrolló spatial-MiC, un sistema de IA que identifica taxones bacterianos asociados a caries con una resolución de diente único. El modelo puede anticipar la aparición de nuevas lesiones con una precisión del 93%, incluso dos meses antes de que sean clínicamente visibles.
Aplicaciones para la prevención y salud dental infantil
Más allá de sus implicaciones científicas, este avance puede revolucionar la prevención de la caries en la primera infancia, una enfermedad que afecta hasta al 60% de los menores de cinco años en algunos países, según la Organización Mundial de la Salud (OMS).
El enfoque tradicional de la prevención dental infantil se ha centrado en hábitos generales: cepillado regular, reducción de azúcares, visitas al odontopediatra. Sin embargo, este estudio sugiere que no todos los dientes tienen el mismo riesgo ni responden igual a esos cuidados. Algunos podrían requerir una vigilancia más estrecha, basada en su perfil microbiano.
En un futuro cercano, este tipo de análisis podría integrarse en las revisiones odontológicas infantiles, permitiendo detectar de forma anticipada los dientes más vulnerables y aplicar tratamientos preventivos antes de que la caries se manifieste. También puede ayudar a explicar por qué algunos niños desarrollan caries a pesar de llevar buenos hábitos de higiene.
La posibilidad de intervenir con tratamientos personalizados, incluso antes de que aparezca el daño en el esmalte, abre una nueva era en la odontología pediátrica: más predictiva, más preventiva y menos invasiva.
Referencias
- Fang, Y et al. Single-tooth resolved, whole-mouth prediction of early childhood caries via spatiotemporal variations of plaque microbiota. Cell Reports Medicine, 2024. DOI: 10.1016/j.chom.2025.05.006
