Se prevé que el cáncer de páncreas se convierta en la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer en Estados Unidos para el año 2030, en parte porque el 85% de los casos no se diagnostican hasta que la enfermedad se ha extendido. Simplemente no lo estamos detectando a tiempo.
Gracias a un modelo de inteligencia artificial recientemente desarrollado por investigadores de la Clínica Mayo y del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas, eso podría estar a punto de cambiar. Su nuevo sistema, llamado REDMOD (modelo de detección temprana basado en radiómica), fue probado en tomografías computarizadas de personas a las que posteriormente se les diagnosticó cáncer de páncreas.
En casi 3 de cada 4 casos, REDMOD detectó con éxito la forma más común de cáncer de páncreas unos 16 meses antes del diagnóstico. Esto representa casi el doble de la tasa de detección de los especialistas que revisan las tomografías sin la ayuda de la IA. En algunas exploraciones, REDMOD identificó patrones de tejido sospechosos más de dos años antes del diagnóstico, y el equipo cree que podría detectar el cáncer hasta con tres años de antelación.
“El mayor obstáculo para salvar vidas del cáncer de páncreas ha sido nuestra incapacidad para detectar la enfermedad cuando aún es curable”, afirma el radiólogo y especialista en medicina nuclear Ajit Goenka, de la Clínica Mayo.
“Esta IA ahora puede identificar la huella del cáncer en un páncreas de apariencia normal, y puede hacerlo de forma fiable a lo largo del tiempo y en diversos entornos clínicos”.
Los investigadores utilizaron 969 tomografías computarizadas del páncreas como datos de entrenamiento para REDMOD, de modo que pudiera aprender a detectar los signos sutiles del cáncer en sus etapas más tempranas. En lugar de buscar un tumor evidente, el modelo busca patrones radiómicos, alteraciones en la textura y la estructura del tejido que a menudo son demasiado sutiles para que el ojo humano las detecte. Muchos tipos de cáncer comienzan cuando las células normales adquieren mutaciones en su ADN que afectan a su crecimiento y división, pero pueden pasar años hasta que esos cambios se conviertan en un tumor lo suficientemente grande como para causar síntomas o aparecer claramente en una exploración.
Tras el proceso de entrenamiento, REDMOD se puso a prueba con un conjunto diferente de tomografías computarizadas: 63 de personas que posteriormente desarrollaron cáncer pero que se sometieron a la exploración antes del diagnóstico, y 430 controles sanos que no padecían cáncer.
De los 63, REDMOD identificó correctamente 46 como sospechosos, lo que representa una tasa del 73% (casi 3 de cada 4). Todos estos escáneres habían recibido previamente el visto bueno de radiólogos humanos, y dos radiólogos que revisaron los escáneres al mismo tiempo que REDMOD identificaron signos tempranos de cáncer en solo el 38,9% de los casos.
De los 430 controles sanos, 81 fueron identificados erróneamente como sospechosos por REDMOD; por lo tanto, si la IA se hubiera implementado en un escenario real, estas personas podrían haber sido llamadas para realizar pruebas adicionales antes de recibir el visto bueno. Se observó un nivel de rendimiento similar en otras dos pruebas con conjuntos de datos diferentes, utilizando equipos distintos en hospitales diferentes. Mejor aún, para los pacientes con múltiples exploraciones disponibles, la IA produjo resultados en gran medida consistentes, incluso cuando las exploraciones se realizaron con meses de diferencia.
“Estas características lo posicionan para una validación prospectiva en cohortes de alto riesgo, un paso necesario para cambiar el paradigma del diagnóstico sintomático en etapa tardía a la intercepción preclínica proactiva”, escriben los autores del estudio en su artículo publicado.
La idea es que cuanto antes REDMOD pueda acceder a las tomografías computarizadas (quizás tomadas de forma rutinaria para otros fines y afecciones), más útil será. Es posible que pueda detectar el cáncer de páncreas en una etapa en la que aún sea posible un tratamiento curativo.
Sin embargo, aún queda trabajo por hacer antes de que eso sea posible. A continuación, los investigadores quieren probar la IA con grupos de personas más grandes y diversos, y ver con qué facilidad los médicos pueden incorporarla a sus procesos actuales. Los investigadores se muestran optimistas ante estos primeros resultados y esperan que, con un mayor desarrollo y perfeccionamiento, podamos contar con un sistema increíblemente útil para uno de los cánceres más letales que existen.
“La capacidad demostrada del sistema para detectar de forma consistente estas señales ocultas en un amplio conjunto de datos de orientación clínica, combinada con su alta estabilidad longitudinal y su especificidad validada, establece una base sólida para la detección temprana aumentada por IA”, escriben los investigadores.
La investigación ha sido publicada en Gut.
Fuente: Science Alert.