Un algoritmo desarrollado en España permite anticipar metástasis en cáncer de páncreas a partir de imágenes médicas

El cáncer de páncreas se mantiene como uno de los mayores desafíos en el ámbito de la oncología debido a que la mayoría de los diagnósticos se producen en fases avanzadas, por eso detectar metástasis a tiempo también es clave para evitar cirugías innecesarias, dado que son procedimientos invasivos que pueden empeorar el pronóstico del paciente. De ahí la importancia de la nueva herramienta de inteligencia artificial desarrollada por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), en colaboración con instituciones de España y Holanda, que podría cambiar la toma de decisiones clínicas al prever con precisión la presencia de metástasis incluso antes de la cirugía.

“Es fundamental saber a tiempo si hay metástasis antes de decidir operar. Nuestro algoritmo predice con precisión la presencia de metástasis utilizando imágenes que ya se hacen de forma rutinaria”, explica en un comunicado Núria Malats, jefa del grupo de Epidemiología Genética y Molecular del CNIO, después de que la investigación haya sido publicada en la revista GUT. El éxito de esta herramienta, aclara, se debe a que ha sido entrenado con numerosos datos médicos reales (imágenes de escáneres TAC y datos clínicos), y a que emplea técnicas de inteligencia artificial que “detectan patrones difíciles de ver para el ojo humano”.

El algoritmo PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm) fue puesto a prueba con los datos de cerca de 250 pacientes del ensayo clínico holandés PREOPANC1 sobre primera opción de tratamiento en cáncer de páncreas. Y, entre los resultados más relevantes, la herramienta logró identificar correctamente el 56% de las metástasis presentes entre los pacientes analizados. Además, anticipó con eficacia el 65,8% de los casos en los que las metástasis solo fueron descubiertas durante la intervención quirúrgica, lo que según los autores habría permitido evitar operaciones que acarrearon efectos secundarios y complicaciones adicionales para los pacientes.

Además, el desempeño del algoritmo no se vio alterado por la localización o el tamaño del tumor primario, el sexo o la edad de quienes participaron, por lo que estos resultados “son alentadores dentro de un panorama tan complejo como el cáncer de páncreas”, apuntó Malats, quien subrayó que el sistema supone un paso hacia una medicina de mayor precisión y un tratamiento más ajustado a cada caso.

Pese a los buenos resultados, la validación del algoritmo no está concluida. En ese sentido, Malats destacó la necesidad de realizar pruebas adicionales en diferentes hospitales y poblaciones. Como en todo desarrollo de inteligencia artificial, existe el riesgo de falsos positivos y falsos negativos, por lo que la utilización de la herramienta debe observarse como apoyo complementario al juicio profesional del equipo médico, y nunca como sustitutivo.

“Sirve como una segunda opinión basada en datos, que puede hacer que el diagnóstico sea más rápido, más preciso y menos arriesgado para el paciente”, señaló la investigadora.

El próximo paso para el equipo es probar el algoritmo en tiempo real y en contextos clínicos reales. Hospitales españoles como Vall d’Hebron (Barcelona), Ramón y Cajal y Gregorio Marañón (Madrid) y el Centro Universitario de Navarra figuran entre los primeros en participar en la investigación, junto al Grupo Holandés de Cáncer de Páncreas (DPCG). Paralelamente, se busca la participación de centros médicos de China y Uruguay para ampliar la representatividad y heterogeneidad de los datos, según informa el CNIO.

El desarrollo cuenta con una financiación de cerca de 800.000 euros otorgada por el Ministerio para la Transformación Digital de España.