Desarrollan un algoritmo que predice metástasis en cáncer de páncreas y ayudará a evitar cirugías innecesarias

Un equipo internacional ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo ('deep learning', en inglés) que predice con precisión la existencia de metástasis en cáncer de páncreas a partir de imágenes médicas del tumor primario y ayudará a evitar cirugías innecesarias e invasivas en pacientes que no verán beneficio.

"Si una persona con cáncer de páncreas ya tiene metástasis, una operación no solo no cura, sino que puede empeorar su situación", ha explicado la jefa del grupo de Epidemiología Genética y Molecular del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), Núria Malats, quien ha liderado el trabajo publicado en 'GUT'.

Según ha detallado la especialista, la cirugía es "muy invasiva" y puede aumentar el sufrimiento del paciente, "sin mejorar su pronóstico". Por ello, ha destacado la importancia de saber "a tiempo" si hay metástasis antes de decidir operar.

El algoritmo PMPD ('Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm', por sus siglas en inglés), que emplea inteligencia artificial (IA), fue probado con los datos de cerca de 250 pacientes del ensayo clínico holandés 'Preopanc1' y obtuvo una alta tasa de éxito.

En esta línea, el estudio destaca que se trata de un avance "prometedor" que puede ayudar a cirujanos y médicos en la detección de metástasis, "lo que podría perfeccionar la planificación quirúrgica y mejorar los resultados de los pacientes con cáncer de páncreas".

RESULTADOS PROMETEDORES

En concreto, el algoritmo clasificó con precisión el 56 por ciento de las metástasis en el conjunto 'Preopanc-Dpcg', "un resultado prometedor en el cáncer de páncreas, especialmente en este tipo de diagnóstico tan complejo", ha resaltado Malats.

Además, el rendimiento del modelo se mantuvo independientemente de la ubicación de la metástasis. El tamaño y la ubicación del tumor primario, el sexo y la edad del paciente tampoco afectaron a la capacidad de predicción.

Para la líder de la investigación, este resultado es especialmente positivo si se tiene en cuenta que el algoritmo fue capaz de predecir el 65,8 por ciento de las metástasis que solo fueron detectadas en quirófano. De haberse empleado en su momento, "estos pacientes podrían haberse ahorrado la intervención quirúrgica", ha afirmado Malats.

Cabe destacar que este algoritmo no solo dice si hay metástasis ahora sino que es capaz de predecir si la enfermedad se extenderá a otros órganos en los próximos meses.

Según Malats, el éxito del algoritmo se debe a que ha sido entrenado con muchos datos médicos reales (imágenes de escáneres TAC y datos clínicos) y a que emplea técnicas de inteligencia artificial "que detectan patrones difíciles de ver para el ojo humano".

Con todo, la científica ha puntualizado que el algoritmo está diseñado como una herramienta complementaria, es decir, no reemplaza al juicio del profesional sino que sirve como "segunda opinión", ayudando a los médicos a tomar decisiones y que el diagnóstico sea más rápido, más preciso y menos arriesgado para el paciente.   

MAYOR VALIDACIÓN

Malats ha señalado que se requiere "más validación en diferentes hospitales y poblaciones". Asimismo, ha apuntado que, como todo desarrollo IA, puede dar falsos positivos, esto es, decir erróneamente que hay metástasis, o no verlas cuando sí existen, lo que se denomina falsos negativos.

Por eso, el grupo va a probar el algoritmo en pacientes reales, en tiempo real, con la colaboración de varios hospitales, gracias a un proyecto que cuenta con casi 800.000 euros de financiación del Ministerio para la Transformación Digital.

Participarán hospitales como Vall d'Hebron (Barcelona), el Ramón y Cajal y Gregorio Marañón (Madrid), el Centro Universitario de Navarra y con el Grupo Holandés de Cáncer de Páncreas (Dutch Pancreatic Cancer Group, DPCG). También se busca la participación de hospitales en China y Uruguay, para conseguir la máxima heterogeneidad de imágenes posible.