¿Puede la IA ayudar a detectar el cáncer de páncreas en estadios tempranos?

Los investigadores apuestan fuertemente a que la IA puede ayudar a detectar el cáncer de páncreas en sus estadios más tempranos, cuando es mucho más tratable.

Para las personas que tienen un alto riesgo de padecer cáncer de páncreas, los exámenes anuales como la ecografía endoscópica y la resonancia magnética (RM) permiten a los médicos detectar los tumores malignos más pequeños y en estadios iniciales, cuando la cirugía aún es viable.

Pero los exámenes de detección no son perfectos. El cáncer de intervalo, aquel que aparece en el tiempo que pasa entre los exámenes de detección, puede producirse incluso cuando los estudios de imagen no muestran problemas. Partiendo de la sospecha clínica, los médicos podrían recomendar una intervención quirúrgica que resulte innecesaria, y tratar tumores precursores benignos de bajo grado. La cirugía también expone a los pacientes al riesgo de problemas postoperatorios.

En un proyecto ambicioso liderado por un equipo multidisciplinario en Johns Hopkins, gastroenterólogos, radiólogos, epidemiólogos, ingenieros biomédicos e informáticos aprovecharán el poder de la IA para lograr detectar el cáncer de páncreas en estadios tempranos.

Una iniciativa ambiciosa de IA

El equipo de Hopkins está creando modelos de IA que pueden identificar características problemáticas en estudios de imagen y centrarse en cambios precancerosos. Estas características son invisibles al ojo humano y pueden indicar un cáncer de páncreas pequeño, pero que podría ser curable. Los modelos de IA podrían ayudar a los médicos a diagnosticar el cáncer de páncreas en estadios más tempranos. Esto podría reducir los casos de cáncer de intervalo, evitar cirugías innecesarias y mejorar los resultados en los pacientes que se someten a cirugía.

Incluso con la ayuda de expertos como los que se encuentran en Johns Hopkins y otras grandes instituciones que cuentan con programas sólidos de detección del cáncer de páncreas, “podemos diagnosticar erróneamente las lesiones que encontramos y malinterpretar anomalías que consideramos preocupantes”, explica la gastroenteróloga Marcia (Mimi) Canto, M.D., M.H.S., investigadora principal. “Recomendar una intervención quirúrgica es una gran responsabilidad. También lo es no recomendarla. Necesitamos llegar al punto en el que recomendemos la cirugía en el momento adecuado, para los pacientes correctos”.

Johns Hopkins es sede del estudio de detección del cáncer de páncreas CAPS5, que comenzó en 1998 y ha durado 26 años. Este programa de investigación se desarrolló para evaluar la eficacia de los exámenes de detección temprana en personas de alto riesgo con predisposición genética o familiar, y para ayudar a encontrar biomarcadores que puedan mejorar la detección temprana de manera importante. La iniciativa de IA se basará en CAPS5 para avanzar en la atención a las personas con alto riesgo de padecer cáncer de páncreas.

CAPS5 ha aportado importantes conocimientos científicos sobre cómo cuidar a las personas con alto riesgo de cáncer de páncreas. En un artículo publicado en junio de 2022 en el Journal of Clinical Oncology, el análisis de los datos de CAPS5 entre 2014 y 2021 mostró que, en promedio, los pacientes que mantenían la vigilancia tenían muchas más probabilidades de ser diagnosticados en el estadio I, mientras que aquellos que no lo hacían tenían más probabilidades de ser diagnosticados en el estadio IV.

“Este fue un hallazgo muy importante”, dice Canto, quien lideró las primeras repeticiones del estudio en 1998. “Los estudios CAPS nos proporcionan una cohorte prospectiva increíblemente rica de más de 2,500 personas de alto riesgo. Contamos con los datos de las pruebas de imagen y los datos clínicos a partir de los cuales podemos construir modelos de IA”.

Construcción de modelos de aprendizaje profundo

El equipo multidisciplinario de Johns Hopkins (Yukun Yan; Michael Goggins, M.B.B.Ch., M.D.; Craig Jones, Ph.D.; Swaroop Vedula, M.B.B.S., Ph.D.; Venkata Akshintala, M.B.B.S.; Linda Chu, M.D.; Ashley Kiemen, Ph.D.; Ihab Kamel, M.D., Ph.D. [now at University of Colorado Medicine]) espera no solo poder identificar y mejorar la detección de pequeños cánceres de páncreas, sino también identificar tumores microscópicos precancerosos altamente displásicos “invisibles” y las neoplasias mucinosas papilares intraductales más grandes, visibles como quistes en tomografías computarizadas o resonancias magnéticas.

Sin embargo, la IA solo es tan buena como la información a partir de la cual se construyen los modelos. “Ese va a ser el aspecto más importante, pero contamos con el equipo adecuado para avanzar y con datos que son escasos en otros lugares. Construir modelos de IA es un trabajo ‘muy sofisticado y que consume mucho tiempo’”, agrega Canto, quien también es la directora de investigación clínica en la División de Gastroenterología. “Pero este trabajo tiene un efecto traslacional enorme si logramos utilizar los modelos de IA para el diagnóstico y la predicción de la progresión del cáncer en los centros médicos”.

Los modelos de IA son modelos computacionales que imitan el cerebro humano. Para construir estos modelos, el equipo de Hopkins analizará imágenes de ecografía y resonancia magnética en busca de cambios en la textura (radiómica). La computadora extrae características cuantitativas de las imágenes para encontrar indicios de diferencias entre el tejido normal y el cáncer. El equipo utilizará estas características y la información clínica relevante para entrenar un modelo de IA que distinga entre pequeños cánceres y precánceres en estadio temprano del tejido normal. Luego, el equipo creará modelos de IA utilizando el aprendizaje profundo para predecir el riesgo de que los pacientes lleguen a tener cáncer en los próximos uno, tres y cinco años. “Si todo va bien, este trabajo nos permitirá usar nuestros modelos en todos los pacientes, sin importar cuál sea su riesgo de padecer cáncer de páncreas”, explica Canto.

Ya se está realizando mucha investigación para desarrollar IA para otros tipos de cáncer, como el cáncer de mama. Es importante señalar que, a diferencia del cáncer de páncreas, existen pruebas de detección del cáncer de mama para la población general. Esto ofrece a los investigadores una cantidad increíble de datos clínicos y de pruebas de imagen con los cuales desarrollar la IA. Para el cáncer de páncreas, no existen exámenes de detección para la población general, por lo que “los datos de CAPS5 son cruciales para realizar este tipo de investigación”, añade Canto.

“Hemos reunido un grupo muy diverso para poder brindar a las personas que tienen un alto riesgo la atención que necesitan, cuando la necesitan”, explica Canto. No se logrará de la noche a la mañana, pero ella confía en que tendrán éxito. “Para escalar el monte Everest, es necesario comenzar con un solo paso”, dice.