La nueva herramienta de inteligencia artificial brinda esperanza en la búsqueda de una detección más temprana

Ya sea ChatGPT de OpenAI o Bard AI de Google, 2023 es el año en que la inteligencia artificial (IA) ha dominado las charlas virtuales.

En medicina, la IA ya está ayudando de innumerables maneras. Por nombrar algunas, la IA puede mejorar el diagnóstico mediante el análisis de big data o datos masivos y ayudar a los radiólogos a interpretar imágenes. Incluso está ayudando a personalizar el tratamiento médico y a diagnosticar enfermedades.

Estado de la detección del cáncer de páncreas

La detección de cánceres comunes como el de mama, cuello uterino y próstata se basa en técnicas relativamente simples y muy efectivas, como mamografías, pruebas de Papanicolaou y análisis de sangre. Estos métodos han revolucionado los desenlaces clínicos de esos cánceres al permitir la detección e intervención tempranas durante los estadios más tratables.

Para el cáncer de páncreas, el panorama es muy diferente porque no existe una prueba de detección sencilla. La enfermedad suele diagnosticarse en estadios posteriores, debido a la ubicación del páncreas en lo profundo del abdomen y a los primeros síntomas, a menudo poco precisos. El diagnóstico tardío contribuye significativamente a la baja tasa de supervivencia del cáncer de páncreas.

Se recomienda que las personas con alto riesgo de padecer cáncer de páncreas (aquellas con ciertas mutaciones genéticas, antecedentes familiares de la enfermedad o un quiste en el páncreas identificado) se sometan a exámenes de detección periódicos. Pero la detección del cáncer de páncreas es más difícil que hacer una mamografía. Por lo general, implica análisis de sangre, ecografías endoscópicas y resonancias magnéticas realizadas a intervalos específicos. Aunque las investigaciones muestran que las pruebas de detección de alto riesgo son beneficiosas para los pacientes, puede ser difícil acceder a ellas si los pacientes viven lejos de centros médicos académicos, donde se llevan a cabo la mayor parte de las investigaciones. También puede resultar costoso.

La mayoría de los cánceres de páncreas se presentan al azar y la enfermedad es rara en comparación con otros tipos como el de mama o de próstata, por lo que en este momento no se recomienda la detección masiva de cáncer de páncreas en pacientes asintomáticos. 

Predicción del cáncer de páncreas tres años antes del diagnóstico

Una investigación publicada en mayo de 2023 en Nature Medicine sugiere que la detección con IA en grandes grupos de pacientes, comenzando con su historia clínica, podría hacer posible un diagnóstico más temprano del cáncer de páncreas. Esto, a su vez, podría conducir a un tratamiento más temprano y eficaz de la enfermedad.

“Es un estudio extraordinario y todos estamos muy entusiasmados”, dice el coautor del estudio Michael H. Rosenthal, M.D., Ph.D., subdirector de Radiología del Pancreas and Biliary Tumor Center de Dana-Farber Brigham Cancer Center (Boston, Massachusetts). “Este es un gran ejemplo de las cosas interesantes y maravillosas que la IA puede hacer. Encontrar el sentido sutil del cáncer entre los códigos de diagnóstico de todo el mundo realmente nos dio la sensación de que estamos en el camino correcto”.

 En el análisis, una herramienta de inteligencia artificial identificó con éxito a personas con un riesgo elevado de padecer cáncer de páncreas al revisar sus historias clínicas y encontrar evidencia de un mayor riesgo hasta tres años antes de que fueran diagnosticadas.

Los investigadores utilizaron datos de las historias clínicas de pacientes tanto en Estados Unidos como en Dinamarca desde 1977 hasta 2020. Examinaron a un grupo de 6.2 millones de pacientes daneses, de los cuales 23 985 finalmente fueron diagnosticados con cáncer de páncreas, y a 3 millones de veteranos militares estadounidenses que recibieron atención a través del Departamento de Asuntos de Veteranos, de los cuales a 3864 finalmente se les diagnosticó la enfermedad.

Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático para analizar los datos y le enseñaron a predecir el riesgo de cáncer en función de los síntomas y los diversos códigos de diagnóstico contenidos en las historias clínicas de los pacientes. Estos diversos códigos de diagnóstico incluían algunos síntomas que generalmente no se asocian con el cáncer de páncreas. Eso, señala Rosenthal, es muy importante. “Agregamos problemas comunes como cálculos biliares, anemia, diabetes de tipo 2, vómitos y dolor de estómago”, dice. “Esas son quejas comunes y a veces eso es todo lo que son. Pero en el modelo, estos síntomas ayudaron a predecir el cáncer de páncreas. Y esa predicción podría realizarse hasta tres años antes del diagnóstico real”.

Los investigadores dicen que si esta herramienta estuviera en práctica hoy en día, alrededor del 7 por ciento de las personas que el modelo de IA identificó como pertenecientes al grupo de mayor riesgo (0.1%) padecerían cáncer de páncreas en el plazo de un año. Al dirigir la vigilancia a pacientes de alto riesgo, la herramienta podría hacer que las pruebas de detección fuesen más accesibles, afirman.

Cómo enseñar a una máquina a aprender

El aprendizaje automático es un tipo complicado de IA. En términos más simples, los investigadores entrenaron o “pidieron” a la herramienta de inteligencia artificial que buscara signos sutiles y conocidos basándose en los datos contenidos en las historias clínicas. Basándose en las diversas combinaciones de códigos de enfermedad para cada paciente, así como en su secuencia temporal, la herramienta aprendió a predecir qué pacientes tenían más probabilidades de padecer cáncer de páncreas en algún momento en el futuro. “Cada vez que va al médico se recopila una gran cantidad de información sobre usted, el paciente”, señala Rosenthal. “A veces es evidente lo que un paciente debe hacer y tener en cuenta si tiene presión arterial alta y antecedentes familiares de enfermedad cardíaca. Pero es difícil juntar todos los diferentes tipos de información aparentemente dispar para ver los puntos en común o lo que podría suceder en el futuro”. Por ejemplo, dice, “muchos de los síntomas que utilizamos y sus códigos de diagnóstico relacionados no estaban directamente relacionados con el cáncer de páncreas. Y algunos ni siquiera se originaron del páncreas”.

Los investigadores probaron diferentes versiones de los modelos de IA a los seis meses, al año, a los dos años y a los tres años. Según los investigadores, cada versión de la herramienta de inteligencia artificial fue significativamente más precisa en predecir quién padecería cáncer de páncreas que las estimaciones actuales de incidencia de la enfermedad en toda la población. Los investigadores también dicen que la herramienta de IA es al menos tan precisa para predecir la aparición de cáncer de páncreas como las pruebas de secuenciación genética actuales, que se limitan a un pequeño subconjunto de pacientes. “Aún estamos en los comienzos y debemos realizar más estudios”, añade Rosenthal. “Pero si los datos continúan avanzando en esta dirección, es posible que se realicen pruebas y detección más temprana en el cáncer de páncreas. Esa sería una victoria increíble para nuestros pacientes”.

La investigación fue dirigida por investigadores de Harvard Medical School y University of Copenhagen, en colaboración con VA Boston Healthcare System, Dana-Farber Cancer Institute y Harvard T.H. Chan School of Public Health. Este trabajo fue patrocinado por Stand Up To Cancer y la Lustgarten Foundation.