Línea 1 - Grupo 1

Línea 1 - Grupo 3

Línea 1 - Grupo 56

Línea 2 - Grupo 9

Línea 3 - Grupo 11

Línea 3 - Grupo 13

Línea 4 - Grupo 15

Línea 4 - Grupo 20

Línea 4 - Grupo 24

Línea 5 - Grupo 36

Línea 5 - Grupo 37

Línea 5 - Grupo 38

Línea 5 - Grupo Asociado 11

Línea 6 - Grupo 25

Línea 6 - Grupo 26

Línea 7 - Grupo 12

Línea 7 - Grupo 50

Línea 7 - Grupo Asociado 12

Línea 8 - Grupo 16

Línea 9 - Grupo 33

Línea 10 - Grupo 34

Línea 10 - Grupo 35

Línea 10 - Grupo 41

Línea 10 - Grupo 7

Línea 10 - Grupo Asociado 15

Línea 11 - Grupo 39

Línea 11 - Grupo 45

Línea 11 - Grupo 46

Línea 11 - Grupo Asociado 10

Línea 11 - Grupo Asociado 13

Línea 11 - Grupo Asociado 14

Línea 12 - Grupo 40

Línea 12 - Grupo 51

Línea 19 - Grupo 61

Línea 13 - Grupo 21

Línea 13 - Grupo 57

Línea 13 - Grupo 58

Línea 14 - Grupo 48

Línea 15 - Grupo 22

Línea 16 - Grupo 8

Línea 17 - Grupo 49

Línea 18 - Grupo Asociado 7

Línea 18 - Grupo Asociado 8

Línea 18 - Grupo Asociado 9

Línea 21 - Grupo 32

RESEARCH INTEREST

It is a multidisciplinary team composed of cardiologists, a physicist, a radiologist, a family physician, primary care nurses, and a resident physician. The group’s main research focus is the application of non-invasive diagnostic techniques and artificial intelligence in clinical cardiology to improve the diagnosis, phenotyping, and prognosis of patients with cardiovascular disease or cardiovascular risk.

The current research lines and projects include:

1. Artificial intelligence-based ECG analysis and prediction of atrial fibrillation (DESCAF).
This research line focuses on the identification of novel ECG markers using artificial intelligence and computer-assisted ECG analysis to predict atrial fibrillation and atrial dysfunction. The group has developed machine-learning approaches based on automatically extracted ECG features and multimodal clinical integration.
The project received FIS funding from the Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) for the period 2021–2023, later extended to 2025, as well as DTS funding from ISCIII for 2024–2026. The project has also generated a patent.
Additional work in this field includes the identification of ECG predictors of occult atrial fibrillation in patients with cryptogenic stroke using computer-assisted ECG analysis combined with echocardiographic and biochemical markers.
2. Identification of novel markers and phenotypes associated with early myocardial infarction (CAFEECOR).
This line uses innovative imaging techniques, artificial intelligence, metabolic profiling, and genomic approaches to identify new markers associated with early myocardial infarction. The project obtained ISCIII FIS funding for 2022–2025.
3. Artificial intelligence and machine-learning analysis of ECG and cardiac imaging in cardiomyopathies.
This research line focuses on the development of interpretable machine-learning models and computer-assisted ECG analysis to improve diagnosis and prognostic stratification in cardiomyopathies.
Current projects include:

  • Identification of ECG predictors of myocardial fibrosis in hypertrophic cardiomyopathy using machine-learning analysis of ECG and cardiac magnetic resonance imaging.
  • Development of interpretable ECG-based machine-learning models to differentiate cardiac amyloidosis from hypertrophic cardiomyopathy in patients with ventricular hypertrophy.
  • Detection of novel ECG prognostic markers using artificial intelligence in hypertrophic cardiomyopathy and ionic imbalance.

4. Subclinical atherosclerosis and systemic inflammatory diseases.
The group participates as collaborating researchers in a project investigating subclinical atherosclerosis associated with hidradenitis suppurativa and adult atopic dermatitis. This project is led by the Dermatology Department of our hospital and received ISCIII FIS funding for 2021–2024.
5. Artificial intelligence applied to advanced cardiovascular imaging in ischemic heart disease.
The group participates as collaborating researchers in a multicenter project led by the University Hospital of Salamanca aimed at identifying new prognostic markers in acute myocardial infarction using artificial intelligence applied to spectral computed tomography imaging. Funding has been requested through the ISCIII FIS 2025 call.
6. Subclinical atherosclerosis, microbiome, and obstructive sleep apnea.
The group collaborates in a project led by the Pulmonology Department investigating the relationship between subclinical atherosclerosis, microbiome alterations, and obstructive sleep apnea in order to identify novel prognostic markers. A grant application has been submitted to the ISCIII FIS 2025 call.
7. Extramural multidisciplinary collaborations in artificial intelligence applied to cardiovascular medicine.
The group maintains several multidisciplinary scientific collaborations focused on artificial intelligence, electrocardiography, cardiovascular imaging, and predictive modeling. These collaborations include engineers from the Higher Polytechnic School of the Autonomous University of Madrid (UAM), physicists from the Faculty of Physics of the University of Santiago de Compostela, and physicists from the University of Buenos Aires.

Se trata de un equipo multidisciplinar que incluye cardiólogos, físico, radióloga, médico familia, enfermeras de Atención Primaria y médico residente.

Las principales líneas de investigación actuales del grupo se centran en el ámbito clínico aplicando técnicas diagnósticas no invasivas y la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y el pronóstico de los pacientes con cardiopatías o con riesgo cardiovascular:

  • IPs de la línea: Nuevos marcadores del ECG obtenidos mediante inteligencia artificial para predecir fibrilación auricular (DESCAF). Ha obtenido fondos FIS del ISCIII 2021-23 prorrogado a 2025. Y ha obtenido fondos DTS ISCIII 2024-2026. También ha generado una patente.
  • IPs de la línea: Identificación de marcadores y fenotipos originales asociados al infarto de miocardio precoz (CAFEECOR) utilizando técnicas de imagen novedosas, inteligencia artificial, metabólica y genómica. Ha obtenido fondos FIS del ISCIII 2022-25.
  • IPs de la línea: Detección de nuevos marcadores pronósticos en la estenosis valvular aórtica degenerativa, basados en el análisis de datos e imágenes del ecocardiograma con inteligencia artificial y de micro-RNA. Se ha solicitado FIS ISCIII 2025.
  • IPs de la línea: Detección de nuevos marcadores pronósticos en el ECG mediante inteligencia artificial en la miocardiopatía hipertrófica y en el disbalance iónico.
  • Participamos como investigadores colaboradores en un proyecto para identificar aterosclerosis subclínica asociada a hidradenitis supurativa y dermatitis atópica del adulto. Es un proyecto liderado por el servicio de Dermatología de nuestro hospital. Ha obtenido fondos FIS del ISCII 2021-24.
  • Participamos como investigadores colaboradores en un proyecto de infarto agudo de miocardio para la aplicación de inteligencia artificial a la tomografía computarizada espectral e identificar nuevos marcadores pronósticos. Es un proyecto de 3 centros liderado por el hospital de Salamanca. Se ha solicitado FIS ISCIII 2025.
  • Participamos como investigadores colaboradores en un proyecto de aterosclerosis subclínica y su asociación con la probiota para identificar nuevos marcadores pronósticos en AOS. Es un proyecto liderado por el servicio de neumología de nuestro centro. Se ha solicitado FIS ISCIII 2025.

Tenemos colaboraciones científicas extramurales no financiadas y enfocadas en inteligencia artificial aplicada al ECG con científicos multidisciplinares:  Ingenieros de Escuela superior de Escuela Politécnica Superior de la UAM, Madrid; físicos de las Facultad de Física de la Universidad de Santiago de Compostela y físicos de la Universidad de Buenos Aires.

  • Jefes de grupo:

    Dr. Luis Jiménez Borreguero
    Dr. Guillermo Ortega Rabbione

    • Resto del grupo:

    • María del Carmen de Benavides Bernaldo de Quirós
    • Alberto Cecconi. Hospital Universitario de La Princesa.
    • Isabel Lluna Nevot. Atención Primaria.
    • Beatriz López Melgar. Hospital Universitario de La Princesa.
    • Alicia Martín Lara. Atención Primaria.
    • Ignacio Morón Merchante. Atención Primaria.
    • María José Olivera Serrano. Atención Primaria.
    • Blanca Santos Martín. Hospital Universitario de La Princesa.
Ortega Rabbione, Guillermo. Jiménez Borreguero, Jesús.

Detección de nuevos marcadores pronósticos sub-clínicos y precoces mediante inteligencia artificial de > 400.000 electrocardiogramas de la base de datos de un hospital terciario. PI20/00792. ISCIII. 2021-2023.

Identificar nuevos marcadores pronósticos en el electrocardiograma (ECG) mediante el uso de un sistema de análisis masivo de ECGs sobre la base de datos de más de 400.000 ECGs almacenados desde el año 2007 en el Hospital de La Princesa y su centro de especialidades.

Esta ayuda está financiada por el Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020 y el ISCIII – Subdirección General de Evaluación y Fomento de la Investigación – y cofinanciadas por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional, Programa Operativo Crecimiento Inteligente 2014-2020 de acuerdo al Reglamento (UE) Nº 1303/2013.


Cruz-Adalia A, Jiménez-Borreguero LJ, Ramírez-Huesca M, Chico-Calero I, Barreiro O, López-Conesa E, Fresno M, Sánchez-Madrid F, Martín P. CD69 Limits the Severity of Cardiomyopathy After Autoimmune Myocarditis. Circulation 2010. 122: 1396-0. FI: 14,432(Q1). PMID: 20855659. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.110.952820.

 

Luxán G, Casanova JC, Martínez-Poveda B, Prados B, D’Amato G, MacGrogan D, Gonzalez-Rajal A, Dobarro D, Torroja C, Martinez F, Izquierdo-García JL, Fernández-Friera L, Sabater-Molina M, Kong YY, Pizarro G, Ibañez B, Medrano C, García-Pavía P, Gimeno JR, Monserrat L, Jiménez-Borreguero LJ, de la Pompa JL. Mutations in the NOTCH pathway regulator MIB1 cause left ventricular noncompaction cardiomyopathy. Nat. Med. 2013. 19: 193-201. FI: 28,054(Q1). PMID: 23314057. DOI: 10.1038/nm.3046.

Esteban, Vanesa, Mendez-Barbero, Nerea, Jesus Jimenez-Borreguero, Luis, Roque, Merce, Novensa, Laura, Belen Garcia-Redondo, Ana, Salaices, Mercedes, Vila, Luis, Arbones, Maria L., Campanero, Miguel R., Miguel Redondo, Juan. Regulator of calcineurin 1 mediates pathological vascular wall remodeling. J. Exp. Med. 2011. 208: 2125-2139. FI: 13,853(Q1). PMID: 21930771. DOI: 10.1084/jem.20110503.

Fernández-Ortiz A, Jiménez-Borreguero LJ, Peñalvo JL, Ordovás JM, Mocoroa A, Fernández-Friera L, Laclaustra M, García L, Molina J, Mendiguren JM, López-Melgar B, de Vega VM, Alonso-Farto JC, Guallar E, Sillesen H, Rudd JH, Fayad ZA, Ibañez B, Sanz G, Fuster V. The Progression and Early detection of Subclinical Atherosclerosis (PESA) study: Rationale and design. Am Heart J 2013. 166: 990-998. FI: 4,555(Q1). PMID: 24268213. DOI: 10.1016/j.ahj.2013.08.024.

Ibanez B, Macaya C, Sánchez-Brunete V, Pizarro G, Fernández-Friera L, Mateos A, Fernández-Ortiz A, García-Ruiz JM, García-Álvarez A, Iñiguez A, Jiménez-Borreguero J, López-Romero P, Fernández-Jiménez R, Goicolea J, Ruiz-Mateos B, Bastante T, Arias M, Iglesias-Vázquez JA, Rodriguez MD, Escalera N, Acebal C, Cabrera JA, Valenciano J, Pérez de Prado A, Fernández-Campos MJ, Casado I, García-Rubira JC, García-Prieto J, Sanz-Rosa D, Cuellas C, Hernández-Antolín R, Albarrán A, Fernández-Vázquez F, de la Torre-Hernández JM, Pocock S, Sanz G, Fuster V. Effect of Early Metoprolol on Infarct Size in ST-Segment-Elevation Myocardial Infarction Patients Undergoing Primary Percutaneous Coronary Intervention The Effect of Metoprolol in Cardioprotection During an Acute Myocardial Infarction (METOCARD-CNIC) Trial. Circulation 2013. 128: 1495-1503. FI: 14,948(Q1). PMID: 24002794. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.113.003653.