Un algoritmo predice la metástasis en cáncer de páncreas y puede evitar cirugías innecesarias

El cáncer de páncreas se ha consolidado como uno de los mayores desafíos en el ámbito de la oncología, siendo uno de los tumores más mortales y, lamentablemente, frecuentemente diagnosticado en etapas avanzadas. La mayoría de los pacientes que enfrentan esta enfermedad se someten a intervenciones quirúrgicas que, en muchos casos, no mejoran su pronóstico. Con el objetivo de abordar este problema, un equipo de investigadores liderado por Núria Malats, del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ha desarrollado un innovador algoritmo de inteligencia artificial que permite anticipar si el cáncer se ha diseminado a otros órganos.

El algoritmo, denominado PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm), se basa en imágenes médicas del tumor primario y tiene como finalidad ayudar a los médicos a determinar la presencia de metástasis. Este avance es crucial, ya que si se detecta que el tumor ha hecho metástasis, la cirugía no solo es innecesaria, sino que podría agravar la situación del paciente. Malats señala que la cirugía es un procedimiento invasivo que puede causar más sufrimiento sin ofrecer beneficios en el pronóstico del paciente.

El algoritmo fue probado con datos de aproximadamente 250 pacientes del ensayo clínico holandés PREOPANC1, cuyo investigador principal, Casper Van Eijck, también participó en el desarrollo del estudio. Los resultados fueron alentadores, ya que el algoritmo logró clasificar con precisión el 56% de las metástasis en el conjunto PREOPANC-DPCG. Este resultado es especialmente significativo, considerando que en algunos pacientes, las metástasis solo fueron detectadas durante la cirugía. En estos casos, el algoritmo predijo el 65,8% de las metástasis, lo que sugiere que su uso podría haber evitado intervenciones quirúrgicas innecesarias.

Además de identificar metástasis actuales, el algoritmo también tiene la capacidad de predecir la aparición de metástasis en los meses siguientes, lo que permite a los médicos planificar tratamientos más ajustados al riesgo del paciente. Este desarrollo ha sido posible gracias a la colaboración de expertos en medicina, informática y estadística de diversas instituciones en España y Holanda. La herramienta ha sido entrenada con datos médicos reales, como imágenes de escáneres TAC, lo que la hace más efectiva en la detección de patrones que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano.

Sin embargo, Malats advierte sobre las limitaciones del algoritmo, que aún necesita más validación en diferentes hospitales y poblaciones. Uno de los próximos pasos es probar el algoritmo en pacientes reales en tiempo real, en colaboración con hospitales como Vall d’Hebron en Barcelona, el Ramón y Cajal y Gregorio Marañón en Madrid, así como con el Centro Universitario de Navarra y el Grupo Holandés de Cáncer de Páncreas (DPCG). Para llevar a cabo este ambicioso proyecto, el equipo cuenta con una financiación de casi 800.000 euros del Ministerio para la Transformación Digital.

¿NO ES IRÓNICO QUE UNA HERRAMIENTA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL TENGA EL POTENCIAL DE SALVAR VIDAS MIENTRAS QUE LAS INTERVENCIONES QUIRÚRGICAS A MENUDO NO LO HACEN?

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APARECEN EN EL ARTÍCULO ORIGINAL:
Casper Van Eijck, CNIO, Núria Malats, PREOPANC1, DPCG, Vall d’Hebron, Ramón y Cajal, Gregorio Marañón.
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Fuente: La Sexta Noticias | URL: Ver noticia original