Redacción Farmacosalud.com

El cáncer de páncreas, cuya prevalencia va en aumento, sigue siendo uno de los principales retos para la oncología, ya que los nuevos tratamientos personalizados o inmunoterápicos todavía no dan resultado cuando van dirigidos a dicho tumor. Gran parte del esfuerzo se centra en lograr detectarlo tempranamente, porque la mayoría de los casos se diagnostican en fase ya tardía. Pero la investigación también busca ayudar a tomar la mejor decisión clínica una vez que ya se tiene un diagnóstico. A la hora de decidir si operar o no, es esencial saber si el tumor primario ya se ha extendido a otros órganos. Si lo ha hecho -si hay metástasis-, la cirugía no está indicada. El problema es que en un cáncer pancreático eso es muy difícil de determinar. Hoy día, una parte importante de los pacientes, cuyas metástasis no fueron detectadas a tiempo, sufren una intervención que no les beneficia.

No obstante, un equipo liderado por la Dra. Núria Malats, investigadora del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ha desarrollado un algoritmo que predice con precisión la existencia de diseminación tumoral a partir de imágenes médicas del tumor primario. Se trata de un modelo de aprendizaje profundo ‘prometedor a la hora de ayudar a los 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’, se afirma en un artículo publicado en la revista ‘GUT’.

Una cirugía muy invasiva
“Si una persona con cáncer de páncreas ya tiene metástasis, una operación no sólo no cura, sino que puede empeorar su situación”, explica Malats, jefa del grupo de Epidemiología Genética y Molecular del CNIO. “La cirugía es muy invasiva y puede hacer que el paciente sufra más, sin mejorar su pronóstico. Por eso es fundamental saber a tiempo si hay metástasis antes de decidir operar. Nuestro algoritmo predice con precisión la presencia de metástasis utilizando imágenes que ya se hacen de forma rutinaria”.

El algoritmo PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm), que emplea Inteligencia Artificial (IA), fue puesto a prueba con los datos de cerca de 250 enfermos del ensayo clínico holandés PREOPANC1 sobre primera opción de tratamiento en cáncer de páncreas -y cuyo investigador principal, Casper Van Eijck, ha participado en el trabajo que ahora se publica-. El algoritmo tuvo una alta tasa de éxito. En concreto, el algoritmo PMPD clasificó con precisión el 56% de las metástasis en el conjunto PREOPANC-DPCG, “un resultado prometedor en el cáncer de páncreas, especialmente en este tipo de diagnóstico tan complejo”, señala Malats. El rendimiento del modelo se mantuvo independientemente de la ubicación de la diseminación tumoral. El tamaño y la ubicación del tumor primario, el sexo y la edad del paciente tampoco afectaron a la capacidad de predicción.

El resultado es especialmente positivo si se tiene en cuenta a los pacientes del estudio PREOPANC-DPCG cuyas metástasis sólo fueron detectadas en quirófano. PMPD predijo el 65,8% de estas metástasis, lo que significa que, de haberse empleado en su momento, “estos pacientes podrían haberse ahorrado la intervención quirúrgica”, dice Malats.

“Una segunda opinión basada en datos”
El algoritmo también pronostica el desarrollo de la enfermedad. Como explica Malats, “no sólo dice si hay metástasis ahora, sino que intenta predecir si van a aparecer en los próximos meses. Esto ayuda a los médicos a decidir mejor si operar o no, a planear tratamientos más ajustados al riesgo del paciente y a evitar intervenciones innecesarias”. El trabajo presentado ahora es un desarrollo liderado por el grupo del CNIO con la colaboración de personas expertas en medicina, informática y estadística de instituciones de España y Holanda. El éxito del algoritmo se debe a que ha sido entrenado con muchos datos médicos reales (imágenes de escáneres TAC y datos clínicos). También, añade Malats, a que emplea técnicas de IA “que detectan patrones difíciles de ver para el ojo humano”.

La nueva metodología está diseñada como una herramienta complementaria, explica la investigadora del CNIO: “ayuda a los médicos (radiólogos, oncólogos y cirujanos, sobre todo) a tomar decisiones, pero no reemplaza su juicio profesional. Sirve como una segunda opinión basada en datos, que puede hacer que el diagnóstico sea más rápido, más preciso y menos arriesgado para el paciente”.

Siguiente paso: validar con pacientes en hospitales
Hay, no obstante, limitaciones. Hace falta “más validación en diferentes hospitales y poblaciones”, señala la investigadora. Y, como todo desarrollo en forma de IA, puede dar falsos positivos (decir erróneamente que hay metástasis) o falsos negativos (no verlas cuando sí existen).

Por eso, uno de los próximos objetivos del grupo es probar el algoritmo en pacientes reales, en tiempo real, en colaboración con 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, con el fin de conseguir la máxima heterogeneidad de imágenes posible. Cuentan para ello con casi 800.000 euros de financiación del Ministerio para la Transformación Digital, dentro del proyecto Implementación en hospitales terciarios del algoritmo IA-PMPD para la predicción de metástasis de cáncer de páncreas y demostración de su rendimiento a tiempo real.