El cáncer de páncreas es uno de los cánceres más mortales del mundo y se prevé que aumente su número de víctimas. Sin embargo, hasta la fecha, no existen herramientas basadas en la población para detectar de forma masiva el cáncer de páncreas. Aquellos con antecedentes familiares y ciertas mutaciones genéticas que los predisponen al cáncer de páncreas son evaluados de manera específica. Pero tales evaluaciones dirigidas pueden pasar por alto otros casos que quedan fuera de esas categorías.

Actualmente, alrededor del 44 por ciento de las personas diagnosticadas en las primeras etapas del cáncer de páncreas sobreviven cinco años después del diagnóstico, pero solo el 12% de los casos se diagnostican temprano. La tasa de supervivencia cae del 2 al 9 % en aquellos cuyos tumores han crecido más allá de su sitio de origen, estiman los investigadores.

Para paliar esta situación, investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y la Universidad de Copenhague (Dinamarca), en colaboración con VA. Boston Healthcare System, Dana-Farber Cancer Institute y Harvard TH Chan School of Public Health (EEUU) han diseñado una herramienta de inteligencia artificial para identificar, precisamente, a las personas con mayor riesgo de cáncer de páncreas hasta tres años antes del diagnóstico, partiendo de los registros médicos de los pacientes.

Los hallazgos, publicados en ´Nature Medicine´, sugieren que la evaluación de la población basada en IA podría ser valiosa para detectar personas con un riesgo elevado de contraer la enfermedad y podría acelerar el diagnóstico de una afección que se encuentra con demasiada frecuencia en etapas avanzadas cuando el tratamiento es menos efectivo y los resultados son pésimos.

"Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos día a día es saber quién tiene un alto riesgo de padecer una enfermedad y quién se beneficiaría de más pruebas, lo que también puede significar procedimientos más invasivos y más costosos que conllevan sus propios riesgos", indicó el coautor del estudio, el investigador senior Chris Sander, miembro del Departamento de Biología de Sistemas en el Instituto Blavatnik en HMS. "Una herramienta de inteligencia artificial que pueda concentrarse en las personas con mayor riesgo de cáncer de páncreas que se beneficiarán más de más pruebas podría contribuir en gran medida a mejorar la toma de decisiones clínicas", agregó.

En el nuevo estudio, el algoritmo de IA se entrenó en dos conjuntos de datos separados que suman un total de 9 millones de registros de pacientes de Dinamarca y Estados Unidos. Los investigadores "solicitaron" al modelo de IA que buscara señales reveladoras basadas en los datos contenidos en los registros.

Modelo de IA predictor

Basándose en combinaciones de códigos de enfermedad y el momento de su aparición, el modelo pudo predecir qué pacientes tenían probabilidades de desarrollar cáncer de páncreas en el futuro. En particular, muchos de los síntomas y códigos de enfermedad no estaban directamente relacionados con el páncreas ni se derivaban de él.

Los científicos probaron diferentes versiones de los modelos de IA por su capacidad para detectar personas con un riesgo elevado de desarrollar enfermedades en diferentes escalas de tiempo: 6 meses, un año, dos años y tres años.

En general, cada versión del algoritmo de IA fue sustancialmente más precisa para predecir quién desarrollaría cáncer de páncreas que las estimaciones actuales de la 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 investigadores consideran que el modelo es al menos tan preciso en la predicción de la aparición de enfermedades como lo son las pruebas de secuenciación genética actuales que generalmente están disponibles solo para un pequeño subconjunto de pacientes en conjuntos de datos.

Ventajas para todos los pacientes

Una ventaja particular de la herramienta de IA es que podría usarse en todos y cada uno de los pacientes para los que se dispone de registros de salud e historial médico, no solo en aquellos con antecedentes familiares conocidos o predisposición genética a la enfermedad. Esto es especialmente importante, agregan los investigadores, porque es posible que muchos pacientes con alto riesgo ni siquiera sean conscientes de su predisposición genética o antecedentes familiares.

Para el estudio actual, los investigadores diseñaron varias versiones del modelo de IA y los entrenaron con los registros de salud de 6,2 millones de pacientes del sistema nacional de salud de Dinamarca durante 41 años. De esos pacientes, 23,985 desarrollaron cáncer de páncreas con el tiempo.

Durante el entrenamiento, el algoritmo discernió patrones indicativos de riesgo futuro de cáncer de páncreas en función de las trayectorias de la enfermedad, es decir, si el paciente tenía ciertas condiciones que ocurrieron en una determinada secuencia a lo largo del tiempo.

Los investigadores advierten que ninguno de estos diagnósticos por sí mismos debe considerarse indicativo de un futuro cáncer de páncreas. Sin embargo, el patrón y la secuencia en la que ocurren a lo largo del tiempo ofrecen pistas para un modelo de vigilancia basado en IA y podrían incitar a los médicos a monitorear más de cerca a las personas con un riesgo elevado o realizar pruebas en consecuencia.