Cómo funciona el algoritmo de IA diseñado por Harvard que puede predecir cáncer de páncreas hasta 3 años antes de los síntomas

Por Infobae

El cáncer de páncreas es una de las patologías oncológicas con menor tasa de supervivencia tras el diagnóstico, ya que los síntomas, al comienzo de la enfermedad, son difíciles de identificar. Es por este motivo que se ganó el nombre de “asesino silencioso”. Ahora, un algoritmo de inteligencia artificial logró identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollarlo, incluso, hasta tres años antes del diagnóstico. Cómo funciona esta herramienta y cuáles es el impacto de la vacuna experimental que mostró resultados alentadores, según expertos consultados por Infobae.

La Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que, del total de cánceres detectados en el continente americano, un 7% en hombres y 7,2% en mujeres se corresponden con el cáncer de páncreas. Siendo que el riesgo promedio de padecer esta enfermedad oncológica es aproximadamente de 1 en 64, según explica la Sociedad Americana Contra el Cáncer.

Para poder detectar a este grupo de personas, los investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y la Universidad de Copenhague, en colaboración con el VA Boston Healthcare System, el Instituto Oncológico Dana-Farber y la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard, utilizaron de las historias clínica de los pacientes y una herramienta de inteligencia artificial. Los resultados fueron publicados en la revista Nature Medicine, en mayo de este año.

El cáncer de páncreas es uno de los tumores que “más problemas” le genera al organismo, ya que el sistema inmunológico no logra detectarlo, con lo cual no evidencia síntomas y tampoco lo ataca /ArchivoSegún explicaron los expertos, el tamizaje poblacional se realizó mediante inteligencia artificial, la cual podría ser útil para detectar a las personas con mayor riesgo de padecer el cáncer de páncreas. Asimismo, los investigadores indicaron que tendría el beneficio de acelerar el diagnóstico de la dolencia, la cual es detectada, en la mayoría de los casos, en fases avanzadas. Al identificarse en este estadio, el tratamiento es menos eficaz y los resultados suelen ser desalentadores, más aún cuando las terapéuticas más recientes que se aplican para las enfermedades oncológicas, como es la inmunoterapia (donde el cuerpo ataca al tumor), no pueden utilizarse.

Chris Sander, coinvestigador principal del estudio y miembro de la facultad del Departamento de Biología de Sistemas del Instituto Blavatnik del HMS, explicó: “Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos es: quién tiene un riesgo elevado de padecer una enfermedad y quién se beneficiaría de más pruebas. Lo que también puede implicar procedimientos más invasivos y costosos que conllevan sus propios riesgos”. Es por eso que, en palabras del experto, contar con una herramienta de inteligencia artificial que pueda centrarse en las personas con mayor riesgo “podría contribuir en gran medida a mejorar la toma de decisiones clínicas”.

En palabras de Sander, este enfoque permitiría una detección precoz, además de un inicio de tratamiento más temprano, mejoras en los resultados y prolongar la vida de los pacientes, ya que la incidencia y la mortalidad del cáncer de páncreas están aumentando en todo el mundo, especialmente entre las mujeres y las personas mayores de 50 años, pero también entre los individuos más jóvenes, alertaron.

Por su parte, Søren Brunak, coinvestigador del estudio, profesor de Biología de Sistemas de Enfermedades y director de investigación del Centro de Investigación de Proteínas de la Fundación Novo Nordisk de la Universidad de Copenhague, destacó: “Muchos tipos de cáncer, sobre todo los difíciles de identificar y tratar precozmente, tienen un coste desproporcionado para los pacientes, las familias y el sistema sanitario en su conjunto”.

“El tamizaje basado en la inteligencia artificial es una oportunidad para modificar la trayectoria del cáncer de páncreas, una enfermedad agresiva que es muy difícil de diagnosticar precozmente y tratar con prontitud, cuando las probabilidades de éxito son mayores”, agregó el experto.

Para probar este algoritmo, los expertos lo entrenaron con dos conjuntos de datos distintos que sumaban un total de 9 millones de registros de pacientes de Dinamarca y Estados Unidos. El siguiente paso fue solicitarle al modelo de IA que buscara signos reveladores basándose en estos datos. A partir de combinaciones de códigos de enfermedad y del momento en que aparecen, lograron predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar cáncer de páncreas en el futuro. Vale aclarar que muchos de los síntomas y códigos de enfermedad no estaban directamente relacionados con el páncreas ni procedían de él.

Para determinar su capacidad de detectar a personas con un riesgo elevado de desarrollar la enfermedad en distintos plazos: 6 meses, un año, dos años y tres años, los investigadores probaron distintas versiones de los modelos de IA. Generalmente, en cada versión, el algoritmo fue sustancialmente más preciso al predecir quiénes desarrollarían cáncer de páncreas que las estimaciones actuales de incidencia de la enfermedad en toda la población, definida como la frecuencia con la que se desarrolla una afección en una población durante un período de tiempo específico.

Los científicos creen que el modelo es, al menos, tan preciso para predecir la aparición de la enfermedad como las actuales pruebas de secuenciación genética, las cuales están disponibles solo para un pequeño subconjunto de pacientes en conjuntos de datos. Ya que, en comparación con otras patologías oncológicas, el cáncer de páncreas es más difícil y costoso de detectar. Es por eso que los factores de riesgo se centran, principalmente, en los antecedentes familiares y la presencia de mutaciones genéticas, que, aunque son indicadores importantes de riesgo futuro, suelen pasar por alto a muchos pacientes.