La spin-off madrileña Nanological, surgida del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), avanza en el desarrollo de un dispositivo biomédico capaz de diagnosticar la sepsis —una de las infecciones más graves y de progresión más rápida— en cuestión de minutos. Cada año, esta patología causa la muerte de unos 17.000 pacientes en España, según la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC), y representa alrededor del 5 % de los ingresos hospitalarios.
Los avances de esta tecnología fueron presentados en Madrid Connect 2025, el foro de innovación organizado por el Parque Científico de Madrid (PCM), durante la mesa Smart Health: Ciencia y datos para la medicina del futuro. La compañía participó en el bloque de startups, tras un bloque previo con expertos de Telefónica, la Comunidad de Madrid, Quirónsalud, Cinfa, Eurecat y la Universidad Carlos III, en un debate sobre los retos de la medicina basada en datos y el papel de la inteligencia artificial en el diagnóstico clínico.
El encuentro, moderado por Micaela Martelli, directora de soluciones sectoriales en Telefónica, abordó cómo la convergencia entre biotecnología, inteligencia artificial y análisis de datos está transformando la salud desde la prevención hasta la medicina personalizada. Participaron, además, Ana Isabel González (Comunidad de Madrid), Rosa Lillo (IBiDat – UC3M), Ángel Sánchez (Quirónsalud), Marta Pedrosa (Cinfa) y Felip Miralles (Eurecat), junto al bloque de startups moderado por Clément Destoumieux (Asociación Española de Startups).
Avances en diagnóstico rápido de sepsis: ciencia aplicada desde Madrid
Durante su intervención, Blanca Caballero, fundadora y CEO de Nanological, explicó que su plataforma combina sensores ópticos de alta precisión e inteligencia artificial para analizar muestras de sangre y caracterizar bacterias en milisegundos.
“El diagnóstico precoz de la sepsis puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Nuestra tecnología busca ofrecer a los hospitales una herramienta que reduzca los tiempos de respuesta y permita actuar antes de que la infección sea irreversible”, señaló Caballero.
La compañía ha desarrollado un prototipo funcional con una precisión del 96 % en la identificación de los tres tipos de bacterias más comunes en la sepsis, y trabaja con hospitales madrileños para iniciar la validación clínica del dispositivo en 2026.
Según Caballero, la versatilidad de la plataforma permitirá ampliar sus aplicaciones a otras áreas como el diagnóstico oncológico o las infecciones hospitalarias. “Queremos que la investigación biomédica española compita a nivel internacional con tecnología propia y de impacto social. Madrid ofrece un ecosistema ideal para lograrlo”.
En la misma sesión Ana Isabel González, responsable del área de innovación sanitaria de la Comunidad de Madrid, destacó la creación del espacio regional de datos de salud como infraestructura clave para la investigación biomédica: “Contamos con la tecnología necesaria para proteger y anonimizar los datos clínicos. Ahora debemos generar confianza y cultura digital entre los profesionales y los pacientes”, afirmó.
Por su parte, Rosa Lillo, directora del Instituto de Big Data (IBiDat) de la Universidad Carlos III, advirtió que la medicina personalizada requiere una enorme capacidad de almacenamiento y cálculo: “Cada genoma puede ocupar cientos de terabytes. La interoperabilidad de los sistemas sanitarios y la inversión en infraestructuras de datos son esenciales para avanzar”, explicó.
Desde el sector tecnológico Felip Miralles, de Eurecat, insistió en la necesidad de estándares abiertos para que los proyectos de inteligencia artificial puedan integrarse en los hospitales, mientras que Ángel Sánchez, director médico de Quirónsalud, subrayó que la transformación digital “sólo tiene sentido si mejora la práctica clínica y la relación médico-paciente”.
