Eficacia diagnóstica de biomarcadores gliales frente a métodos de imagen en traumatismo craneoencefálico: Revisión sistemática

Resumen

El traumatismo craneoencefálico representa un problema relevante de salud pública debido a su elevada incidencia, impacto funcional y carga económica asociada. El diagnóstico oportuno de lesiones intracraneales constituye un desafío, en especial en los casos leves, donde la tomografía computarizada de cráneo se utiliza de forma amplia, incluso en pacientes con bajo riesgo estructural. Esta revisión sistemática tuvo como objetivo evaluar la eficacia diagnóstica de los biomarcadores gliales en comparación con los métodos de imagen convencionales en el traumatismo craneoencefálico, así como analizar su potencial aplicabilidad clínica. Se realizó una revisión sistemática siguiendo la declaración PRISMA 2020. Las palabras clave fueron seleccionadas a partir de los Descriptores en Ciencias de la Salud (DeCS) y Medical Subject Headings (MeSH). La búsqueda se efectuó en PubMed, ScienceDirect y SciELO, incluyendo estudios publicados entre 2015 y 2025 en idioma inglés y español. Se seleccionaron investigaciones que evaluaron biomarcadores gliales, principalmente proteína glial fibrilar ácida, ubiquitina carboxi-terminal hidrolasa L1 y proteína S100B, comparados con tomografía computarizada o resonancia magnética. El proceso de selección permitió la inclusión de 27 estudios. La evidencia mostró que los biomarcadores gliales presentan elevada capacidad para descartar lesiones intracraneales, con valores predictivos negativos superiores al 94 % en múltiples investigaciones. La proteína glial fibrilar ácida y su combinación con ubiquitina carboxi-terminal hidrolasa L1 demostraron utilidad diagnóstica temprana en traumatismo craneoencefálico leve, mientras que S100B destacó como herramienta de cribado, aunque con menor especificidad. Los resultados respaldan el uso de biomarcadores gliales como complemento de las reglas clínicas y los métodos de imagen, permitiendo una selección más racional de pacientes candidatos a tomografía computarizada. Su incorporación podría optimizar recursos diagnósticos y reducir exposición innecesaria a radiación, especialmente en contextos con acceso limitado a neuroimagen.