Mientras que la ciencia médica va logrando reducir cada vez más la mortalidad de muchos tipos de cáncer, el de páncreas se queda rezagado. Existen varios motivos para ello, y uno muy importante es que a menudo se detecta cuando ya es demasiado tarde ya que apenas provoca síntomas.
Por ello, resulta especialmente esperanzadora la publicación en la revista académica Nature de un trabajo en el que un grupo de investigadores de la Universidad de Copenhague y la Universidad de Harvard reporta los resultados alcanzados por un algoritmo de su creación, que logró detectar con éxito casos de cáncer de páncreas tres años antes de las fases en las que aparecen los síntomas. Para ello, además, sólo necesitó la información contenida en las historias clínicas de los pacientes.
Tanta precisión como los test genéticos
El algoritmo emplea herramientas de inteligencia artificial (IA) entrenados con dos bases de datos que, en conjunto, reunían un total de 9 millones de historiales de pacientes de Dinamarca y Estados Unidos.
De este modo, el sistema era capaz de realizar un cribado en el que predecía aquellos pacientes con mayor riesgo de desarrollar cáncer de páncreas. Un aspecto notable, resaltan los autores, es que en muchos casos lo hacía en base a signos que no tenían relación directa con el páncreas. Diversas versiones de este modelo eran capaces de seleccionar a los pacientes con un riesgo elevado a distintos plazos: seis meses, un año, dos años y tres años.
La tecnología, que los investigadores creen que es al menos tan precisa como los actuales test genéticos (cuyo coste, sin embargo, es mucho mayor y por tanto se reservan sólo para una pequeña parte de todos los pacientes) podría revolucionar los métodos de cribado de este cáncer, uno de los más mortales, permitiendo a los profesionales comenzar con más antelación las intervenciones más invasivas en aquellas personas con un riesgo considerable de desarrollar el tumor.
Referencias
Placido, D., Yuan, B., Hjaltelin, J.X. et al. A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories. Nat Med (2023). https://doi.org/10.1038/s41591-023-02332-5
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