El cáncer de páncreas tiene una elevada mortalidad -en torno al 95%- debido a que, cuando se detecta, suele estar muy avanzado e incluso en estado de metástasis. El reto está, por tanto, en acelerar su diagnóstico y aquí la inteligencia artificial y el aprendizaje automático juegan un papel clave. 

Si bien en los últimos años se ha incrementado el conocimiento de este tumor silencioso, de “síntomas camuflados” en sus primeras fases, uno de los objetivos principales sigue siendo el de identificar poblaciones con alto riesgo de desarrollar cáncer de páncreas para incorporarlas a programas de cribaje y detección temprana, y aumentar así la supervivencia de los pacientes.

Para avanzar en esta dirección, se unieron epidemiólogos, genetistas, clínicos, cirujanos, patólogos, biólogos moleculares, matemáticos y expertos en inteligencia artificial y aprendizaje automático de centros científicos y hospitalarios de varios países. Liderados por Núria Malats, del español Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), llevan años escudriñando este tumor, el tercero con mayor mortalidad en España, logrando generar multitud de datos.

Además, el equipo de Malats publicó en la revista Gut que la diabetes tipo 3c, que supone entre un 5 y 10% de todos los casos de diabetes de los países occidentales, es una manifestación temprana del cáncer de páncreas, del que hoy se celebra su día mundial.

Todo esto se está constatado gracias a estrategias innovadoras de análisis estadístico y bioinformático con datos y muestras biológicas de 2,500 pacientes con cáncer de páncreas y 1,500 controles dentro del proyecto europeo PanGenEU. El objetivo ahora es ir más allá y traducir este conocimiento en algoritmos que ayuden en el diagnóstico precoz.

Así, a factores de riesgo conocidos, como la obesidad, el tabaquismo, el consumo de alcohol, la diabetes o la pancreatitis crónica, están sumando al mapa de este cáncer biomarcadores genéticos -variantes raras y más comunes-, inmunitarios o del microbioma.

Lo que viene

El reto es combinar factores clínicos, genómicos y de microambiente -el genoma de los microorganismos presentes en el cuerpo humano- porque no hay una única causa suficientemente potente para identificar a aquellos individuos altamente susceptibles de padecer este tumor -como sí pasa con el tabaquismo y el cáncer de pulmón-.

Mira también

Adolfo Rouillon, con Frizata a Estados Unidos: "Apuntamos a un consumidor de alimentos flexitariano"

Por qué Apple permitirá a sus clientes reparar sus propios dispositivos

“Mi sueño es que esta herramienta de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la que estamos trabajando pueda ser accesible desde los dispositivos móviles de cualquier persona, con el objetivo de hacer una primera valoración”, detalla Malats.

Mira también

Crece la cantidad de CEOs que se suman a la "Gran renuncia"

Cuál es el invento del año para Time que está apadrinado por Lionel Messi

La idea, agrega, es que con datos, por ejemplo, de una persona diabética, con obesidad y fumadora, un primer algoritmo permita estimar el riesgo basal; si es alto, la persona acudiría a su médico de cabecera y este valoraría si es necesario el análisis de biomarcadores genéticos -se han identificado casi 100 variantes genéticas vinculadas al riesgo de padecer este tipo de tumor-.

Pero además habrá un segundo algoritmo, que integrará factores de riesgo y biomarcadores genéticos e inmunitarios pensado para la práctica clínica: “Llevar estos algoritmos a la atención primaria sería muy bueno para acelerar el diagnóstico”, resume la científica.

Los algoritmos están avanzados, sobre todo el primero. Para desarrollar el segundo, explica Malats, hay que integrar los biomarcadores: “Como ya tenemos bastante claro cuáles son estos, yo calculo que en unos cuatro años podríamos tener los dos algoritmos preparados para su validación”. Y la fase de validación puede durar otros tantos años. Para ello, afirma Malats, son necesarios estudios que incluyan grandes cohortes de personas con algún factor de riesgo, pero también más pequeños.

Lo que tenemos que hacer es lograr aumentar la proporción de pacientes que podrían beneficiarse de un tratamiento de nueva generación y para ello hay que diagnosticarlos en fases mucho más precoces, y esto es cuando aún no han presentado síntomas”.

Por tanto, “lo que hay que conseguir es definir a esa población de alto riesgo para incorporarla a programas de cribado”, resume Malats, quien recuerda que nada de esto sería posible sin el altruismo de los pacientes y sin toda esa información básica, correctamente recopilada y ordenada a diario por el personal hospitalario y de otros centros.

Cifras de Argentina

En la Argentina se detectan cerca de 5000 casos por año (4878 en 2018, según estadísticas del Instituto Nacional del Cáncer). Y, si bien es la cuarta causa de muerte por neoplasia maligna después del cáncer de pulmón, colorrectal y cáncer de mama, casi todos los casos son mortales (4683, según el INC), por lo que la prevención y la pesquisa temprana en personas de riesgo cobra una notoria relevancia.

Cada 15 de noviembre se conmemora el Día Mundial del Cáncer de Páncreas, fecha utilizada para difundir la realidad de esta enfermedad. Como ocurre en varios tipos de cáncer, si se detecta en etapas tempranas, existe una posibilidad de curación, aunque muy poco se difunde sobre sus factores de riesgo, lo que hace que la pesquisa no tenga una amplia adhesión.

Las estadísticas mundiales son concluyentes: detectado en etapas iniciales, la posibilidad de extirpación del tumor y curación ronda el 35%. Sin embargo, apenas un 10% de los pacientes recibe el diagnóstico en este estadio temprano. Una vez que el cáncer se ha expandido, la supervivencia desciende al 12%, mientras que en etapas más avanzadas (cuando el tumor ha hecho metástasis en otros órganos), apenas un 3% tiene alguna posibilidad.

Con información de EFE.