La IA de la Clínica Mayo detecta el cáncer de páncreas hasta 3 años antes del diagnóstico

El cáncer de páncreas continúa siendo uno de los más mortales debido a su detección tardía. La ausencia de síntomas en sus fases iniciales provoca que más del 85 % de los pacientes sean diagnosticados cuando la enfermedad ya se ha extendido. Como consecuencia, la tasa de supervivencia a cinco años apenas supera el 15 %, según el Instituto Nacional del Cáncer. En España, la cifra es aún menor: solo un 8,6 % de los pacientes logra sobrevivir más de cinco años tras el diagnóstico, de acuerdo con la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM).

Ante este escenario, un equipo de la Clínica Mayo ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar signos tempranos de la enfermedad en tomografías computarizadas abdominales realizadas de forma rutinaria, hasta tres años antes del diagnóstico clínico.

Los resultados, publicados en la revista Gut, suponen un avance significativo en la detección precoz de este tipo de cáncer, cuya agresividad está estrechamente ligada a su diagnóstico en fases avanzadas.

Antes de que el tumor sea visible

El sistema, denominado Modelo de Detección Temprana Basado en Radiómica (REDMOD), analiza características sutiles en las imágenes médicas que pasan desapercibidas para el ojo humano. En el estudio, los investigadores evaluaron cerca de 2.000 tomografías computarizadas que habían sido consideradas normales, incluidas las de pacientes que posteriormente desarrollaron cáncer de páncreas.

La herramienta logró identificar el 73 % de los casos antes del diagnóstico, con una antelación media de 16 meses. Esta cifra casi duplica la capacidad de detección de los especialistas sin apoyo de inteligencia artificial.

El rendimiento fue aún más notable en las fases más tempranas de la enfermedad. En exploraciones realizadas más de dos años antes del diagnóstico, la IA detectó casi tres veces más casos que los métodos convencionales.

«El principal obstáculo para salvar vidas en el cáncer de páncreas ha sido la dificultad para detectarlo cuando aún es tratable», señala el doctor Ajit Goenka, radiólogo y autor principal del estudio quien añade: «Esta tecnología permite identificar la huella de la enfermedad incluso en un páncreas que aparenta ser normal», añade en un comunicado.

Aplicable a la práctica clínica

El modelo se basa en el análisis de cientos de variables cuantitativas relacionadas con la textura y la estructura del tejido pancreático, lo que le permite detectar cambios biológicos incipientes.

Una de sus principales ventajas es que puede aplicarse sobre pruebas ya realizadas por otros motivos, sin necesidad de procedimientos adicionales. Esto resulta especialmente relevante en pacientes con mayor riesgo, como aquellos con diabetes de reciente aparición.

Además, el sistema funciona de forma automatizada y ha demostrado un rendimiento consistente en diferentes entornos clínicos, tras ser validado con datos procedentes de múltiples instituciones y equipos de imagen.

Los investigadores también comprobaron que las predicciones del modelo se mantienen estables a lo largo del tiempo, lo que refuerza su utilidad en el seguimiento de pacientes.

El equipo trabaja ahora en la puesta en marcha de ensayos clínicos para evaluar su integración en la atención médica. El proyecto, denominado AI-PACED, analizará cómo incorporar esta tecnología en el seguimiento de pacientes de alto riesgo y medirá su impacto en la detección temprana y en los resultados clínicos.

Esta línea de investigación se enmarca en la iniciativa Precure de la Clínica Mayo, centrada en anticipar enfermedades antes de la aparición de síntomas, así como en su estrategia para trasladar los avances científicos a la práctica clínica.

De confirmarse su eficacia en estudios prospectivos, esta herramienta podría suponer un cambio relevante en el abordaje del cáncer de páncreas, al permitir su detección en fases en las que todavía es posible un tratamiento curativo.