Observa algo invisible para el ojo humano. Identifica signos sutiles de la enfermedad, con 73% de eficacia, cuando es posible realizar un tratamiento curativo.
Investigadores de Estados Unidos lograron desarrollar una inteligencia artificial que permite detectar indicios de cáncer de páncreas hasta tres años antes de que pueda hacerse un diagnóstico clínico
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Investigadores de Estados Unidos lograron desarrollar una inteligencia artificial que permite detectar indicios de cáncer de páncreas hasta tres años antes de que pueda hacerse un diagnóstico clínico. El desarrollo puede ser revolucionario para lograr un tratamiento temprano que permita que una mayor proporción de pacientes puedan curarse.
El cáncer de páncreas es uno de los tipos de cáncer con mayor índice de mortalidad en el mundo. El gran desafío de la medicina actual es que rara vez presenta síntomas detectables en sus etapas más tempranas. De hecho, según datos del Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos, más del 85% de los pacientes son diagnosticados cuando la enfermedad ya se ha diseminado, y las tasas de supervivencia a cinco años siguen siendo inferiores al 15%. Las proyecciones son alarmantes: se prevé que, para 2030, se convierta en la segunda causa principal de muerte por cáncer en ese país.
Frente a este escenario, este avance tecnológico clave promete cambiar el rumbo de la enfermedad. Investigadores de Mayo Clinic desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a los especialistas a detectar el cáncer de páncreas en tomografías computarizadas abdominales de rutina hasta tres años antes del diagnóstico clínico.
Lo que hace es observar lo que es invisible para el ojo humano. El sistema detecta signos sutiles de la enfermedad antes de que los tumores sean visibles, justamente en el momento en que aún es posible realizar un tratamiento curativo. Los hallazgos de este estudio, que marca un hito en una investigación de varios años, fueron publicados en la prestigiosa revista Gut.
“El cáncer de páncreas sigue siendo sin dudas uno de los tumores más agresivos que se conocen”, sostiene la Asociación Argentina de Cirugía. La entidad advierte que, por la ubicación de la glándula, muchas veces el diagnóstico no se hace en las etapas iniciales de la enfermedad. Refiere que la incidencia de este cáncer ocupa el quinto puesto entre los tumores malignos en Argentina.
Explica que los síntomas más frecuentes se deben a la compresión por parte del tumor del conducto que lleva la bilis desde el hígado al intestino: “Al no poder eliminarse la bilis por el intestino, la bilirrubina se acumula en sangre y el paciente puede notar coloración amarilla de los ojos y la piel. A esto se denomina ictericia”, detalla.
Asimismo, aclara que no es la única causa: otras enfermedades benignas o malignas pueden presentarla por eso se recomienda la consulta a un especialista para un diagnóstico correcto.
Hay dos poblaciones diferentes que pueden presentar cáncer de páncreas. Una es la población general. En estos casos, el cáncer ocurre en forma esporádica y por causas multifactoriales. En este grupo de pacientes es donde menos se ha avanzado en la detección temprana.
Por otra parte, hay población de riesgo: son aquellas personas portadoras de un quiste pancreático o con antecedentes de dos o más familiares directos que hayan cursado esta enfermedad. En estos grupos se realiza vigilancia estricta por un grupo especializado para permitir la detección precoz y los mejores resultados.
El sistema creado por los investigadores fue bautizado como Modelo de detección temprana basado en radiómica (REDMOD, por sus siglas en inglés).
La radiómica es una disciplina médica que utiliza algoritmos de inteligencia artificial para convertir imágenes médicas (como resonancias o tomografías) en datos cuantitativos de alta resolución. Extrae patrones y características invisibles al ojo humano para crear biomarcadores predictivos que mejoran el diagnóstico y la personalización de tratamientos.
Entonces, ¿cómo funciona esta herramienta?
Analiza imágenes de rutina: Está diseñado para evaluar tomografías computarizadas que ya se realizaron por otros motivos médicos, especialmente en pacientes de alto riesgo (como aquellos con diabetes de aparición reciente).
Mide lo invisible al ojo humano: REDMOD mide cientos de características cuantitativas de imágenes que describen la textura y la estructura de los tejidos. De este modo, capta cambios biológicos sutiles a medida que el cáncer comienza a desarrollarse, antes de que aparezca cualquier tumor visible.
Es automático: El modelo funciona de forma automatizada, sin necesidad de una preparación manual que requiera mucho tiempo.
Para validar el sistema, los investigadores lo usaron para analizar casi 2.000 tomografías computarizadas de pacientes a quienes posteriormente se les diagnosticó la enfermedad, pero cuyas imágenes habían sido interpretadas inicialmente como “normales”.
El resultado fue contundente: REDMOD identificó el 73% de esos casos de cáncer anteriores al diagnóstico, con una media de aproximadamente 16 meses antes de la detección clínica. Esto representa casi el doble de la tasa de detección de los especialistas que revisaron las mismas tomografías sin la ayuda de la inteligencia artificial.
La ventaja de la IA fue aún mayor en puntos temporales más tempranos. En las tomografías obtenidas más de dos años antes del diagnóstico, la inteligencia artificial identificó casi tres veces más casos de cáncer en fase temprana que, de otro modo, habrían pasado desapercibidos.
“El mayor obstáculo para salvar vidas frente al cáncer de páncreas ha sido nuestra incapacidad para detectar la enfermedad cuando aún es curable", afirmó el autor principal del estudio, el doctor Ajit Goenka, radiólogo y especialista en medicina nuclear de Mayo Clinic.
“Esta inteligencia artificial ahora puede identificar los rasgos característicos del cáncer en un páncreas de apariencia normal, y puede hacerlo de manera confiable a lo largo del tiempo y en diversos entornos clínicos”, aseguró el especialista.
La rigurosidad del estudio demostró que el rendimiento de la IA es coherente más allá de un solo conjunto de datos, ya que fue validada utilizando tomografías de varias instituciones, sistemas de obtención de imágenes y protocolos. Además, las predicciones se mantuvieron estables a lo largo del tiempo: en pacientes a los que se les realizaron varias tomografías, la IA obtuvo resultados consistentes con meses de diferencia, lo que respalda su uso para la observación a largo plazo.
Esta investigación forma parte de la iniciativa Precure de Mayo Clinic, cuyo objetivo es predecir y prevenir enfermedades mediante la identificación de los cambios biológicos más tempranos en el organismo antes de que aparezcan los síntomas, reflejando una estrategia que busca acelerar la traslación de los descubrimientos científicos directamente a la atención del paciente.
El proyecto ya está ingresando a la fase de ensayos clínicos mediante el programa Inteligencia artificial para la detección temprana del cáncer de páncreas (AI-PACED, por sus siglas en inglés). En este estudio prospectivo se evaluará cómo los profesionales médicos pueden integrar la detección guiada por IA en la atención médica real de pacientes con riesgo elevado, combinando el análisis de imágenes de rutina con un seguimiento en el tiempo para evaluar el rendimiento, los falsos positivos y los resultados clínicos.
