Utilizando sólo datos de registros médicos de pacientes, una nueva investigación, dirigida por investigadores de las universidades de Harvard y Copenhague (Dinamarca), en colaboración con los centros estadounidenses VA. Boston Healthcare System, Dana-Farber Cancer Institute y Harvard TH Chan School of Public Health, identifica a personas con mayor riesgo de cáncer de pancreas gracias a la Inteligencia Artificial (IA).
En el estudio de simulación informática que figura en las páginas de Nature Medicine, el equipo multidisciplinar utilizó datos de unos seis millones de pacientes, de los que 24.000 tenían diagnóstico de cáncer de páncreas en Dinamarca (Registro Nacional Danés de Pacientes (DNPR)) y de tres millones de pacientes y 3.900 casos de este carcinoma del registro de Estados Unidos (US Veterans Affairs).
En este estudio se aplicaron métodos de IA para entrenar modelos de aprendizaje automático en la secuencia de códigos de enfermedades en historias clínicas y probaron la predicción de la aparición de cáncer dentro de ventanas de tiempo incrementales (CancerRiskNet).
El diagnóstico temprano del cáncer de páncreas es un desafío clave, ya que la enfermedad generalmente se detecta en una etapa tardía. Aproximadamente el 80% de los pacientes con cáncer de páncreas son diagnosticados con enfermedad metastásica localmente avanzada, cuando la supervivencia a largo plazo es extremadamente infrecuente (2-9% de los pacientes a los 5 años).
Sin embargo, a los pacientes que presentan una enfermedad en etapa temprana se les puede tratar con una combinación de cirugía, quimioterapia y radioterapia.
En este estudio, sus autores explican que utilizaron la potencia de la tecnología ML, desarrollada recientemente, mediante el uso de información codificada en la secuencia de tiempo de los eventos clínicos.
Detectar el cáncer de páncreas
Una realidad a tener en cuenta para valorar este avance biomédico es que no existen herramientas basadas en la población para detectar de forma amplia el cáncer de páncreas. A aquellos con antecedentes familiares y ciertas mutaciones genéticas que los predisponen se les evalúa de manera específica. Pero tanto científicos como clínicos son conscientes de que evaluaciones dirigidas pueden pasar por alto otros casos que quedan fuera de esas categorías.
“Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos día a día es 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”, opina Chris Sander, miembro de este equipo.
“Una herramienta de IA -añade- que pueda concentrarse en las personas con mayor riesgo de cáncer de páncreas que se beneficiarán de más pruebas podría contribuir en gran medida a mejorar la toma de decisiones clínicas”.
Aplicado a escala, Sander cree que este enfoque podría acelerar la detección del cáncer de páncreas, conducir a un tratamiento más temprano y mejorar los resultados y prolongar la vida de los pacientes.
«Muchos tipos de cáncer, especialmente aquellos difíciles de identificar y tratar temprano, ejercen un efecto desproporcionado en los pacientes, las familias y el sistema de atención médica en general», asegura el coautor del estudio Søren Brunak, que trabaja en el Centro de Investigación de Proteínas de la Fundación Novo Nordisk, en la Universidad de Copenhague.
En este trabajo, el algoritmo de IA se entrenó en dos conjuntos de datos separados que suman un total de nueve millones de registros de pacientes de Dinamarca y Estados Unidos. Los investigadores ordenaron al modelo de IA que buscara señales reveladoras basadas en los datos contenidos en los Registros.
Diferentes modelos de IA
Sobre la base de 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 investigadores 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: seis 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.
Cabe recordar que la detección de ciertos tipos de cáncer comunes, como los de mama, cuello uterino y próstata, se basa en técnicas relativamente simples y altamente efectivas: una mamografía, una prueba de Papanicolaou y un análisis de sangre, respectivamente. Estos métodos de detección han transformado los resultados de estas enfermedades al garantizar la detección e intervención tempranas durante las etapas más tratables.
En comparación, el cáncer de páncreas es más difícil y costoso de detectar y evaluar. Los clínicos observan principalmente los antecedentes familiares y la presencia de mutaciones genéticas que, si bien son indicadores importantes de riesgo futuro, a menudo pasan por alto a muchos 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 sólo en aquellos con antecedentes familiares conocidos o predisposición genética a la enfermedad.
Baja tasa de supervivencia
Esto es especialmente importante, subrayan los investigadores, porque es posible que muchos pacientes con alto riesgo ni siquiera sean conscientes de su predisposición génica o antecedentes familiares.
En ausencia de síntomas y sin una indicación clara de que alguien tiene un alto riesgo de cáncer de páncreas, es comprensible que los médicos sean cautelosos al recomendar pruebas más sofisticadas y costosas, como tomografías computarizadas, resonancias magnéticas o ultrasonido endoscópico.
Cuando se utilizan estas pruebas y se descubren lesiones sospechosas, el paciente debe someterse a un procedimiento para obtener una biopsia. Situado en lo profundo del abdomen, el órgano es de difícil acceso y fácil de provocar e inflamar.
Así las cosas, una herramienta de inteligencia artificial que identifique a las personas con mayor riesgo de cáncer de páncreas garantizaría que los clínicos evalúen a la población adecuada, al tiempo que ahorraría a otros pruebas innecesarias y procedimientos adicionales.
Según las estadísticas, alrededor del 44 % de las personas diagnosticadas en las primeras etapas del cáncer de páncreas sobreviven cinco años después del diagnóstico, pero sólo el 12 % de los casos se diagnostican tan temprano. La tasa de supervivencia cae del 2 al 9 % en aquellos cuyos tumores han crecido más allá de su sitio de origen.
“Esa baja tasa de supervivencia se da a pesar de los marcados avances en las técnicas quirúrgicas, la quimioterapia y la inmunoterapia”, asegura Sander.
Para este estudio, sus autores 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.
Vigilancia del cáncer de páncreas basado en IA
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.
Por ejemplo, diagnósticos como cálculos biliares, anemia, diabetes tipo 2 y otros problemas relacionados con el sistema gastrointestinal presagiaban un mayor riesgo de cáncer de páncreas dentro de los tres años posteriores a la evaluación.
Menos sorprendente, la inflamación del páncreas fue un fuerte predictor de un futuro cáncer de ese órgano en un lapso de tiempo aún más corto de dos años. Los investigadores advierten que ninguno de estos diagnósticos por sí mismos debe considerarse indicativo o causante de un futuro cáncer.
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 de cáncer de páncreas o realizar pruebas en consecuencia.
A continuación, los investigadores probaron el algoritmo de mejor rendimiento en un conjunto completamente nuevo de registros de pacientes que no había encontrado anteriormente: un conjunto de datos de la Administración de Salud de Veteranos de EE UU de casi tres millones de registros que abarcan 21 años y que contienen 3.864 personas diagnosticadas con cáncer de páncreas.
La precisión predictiva de la herramienta fue algo menor. Lo más probable es que esto se deba a que se recopiló durante un tiempo más corto y contenía perfiles de población de pacientes algo diferentes: toda la población de Dinamarca en el conjunto de datos danés frente al personal militar actual y anterior en el conjunto de datos de Asuntos de Veteranos.
