• Todos los tipos de cáncer provocan alrededor de 10 millones de decesos anuales en el planeta.
• Un nuevo algoritmo permite identificar este tumor cuando es imperceptible a la vista para ofrecer una alternativa de curación a los pacientes.
• El 40% de los casos de cáncer de páncreas pequeño eluden la detección mediante tomografías computarizadas.

El cáncer de páncreas se mantiene como uno de los más mortales en el planeta. Uno de los principales motivos es porque la mayoría de los casos se identifican en etapas avanzadas. Cuando eso ocurre las probabilidades de curación son menores y por eso la parte más importante, además de la prevención, es la detección oportuna.

¿Por qué es tan difícil de identificar el cáncer de páncreas?

A la fecha se estima que el 70 por ciento de los pacientes fallecen dentro de un año después del diagnóstico. Por desgracia, el 40 por ciento de los casos de cáncer de páncreas pequeño eluden la detección mediante tomografías computarizadas (TC) hasta que han avanzado a una etapa en la que son incurables.

Esto genera una barrera crítica en la última etapa para las medidas de detección temprana. En la mayoría de los pacientes, incluidas las personas de alto riesgo que se someten a exámenes de detección, las imágenes detectan el tumor en una etapa en la que es poco probable lograr una cura.

Nuevos avances contra el cáncer de páncreas

En un avance reciente, los investigadores del Centro Oncológico Integral de Mayo Clinic utilizaron el conjunto de datos de imágenes más extenso del mundo para desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial (IA) versátil que ha demostrado el potencial para la detección autónoma del cáncer de páncreas en TC estándar cuando la intervención quirúrgica aún puede prometer una cura.

“Aquí es donde el estudio surge como un rayo de esperanza. Aborda el desafío de la última etapa: detectar el cáncer en una etapa en la que esté incluso lejos del alcance de los expertos”, afirma el Dr. Ajit H. Goenka, quien es radiólogo de Mayo Clinic.

El grupo desarrolló un modelo de IA de alta precisión, entrenado con el conjunto de datos de TC más grande (más de 3000 pacientes) y más diverso, para la detección completamente automatizada del cáncer, incluidos los tumores pequeños y difíciles de detectar.

El trabajo fue publicado en Gastroenterology, la revista de la Asociación Americana de Gastroenterología. El estudio no sólo emplea como base el trabajo reciente del grupo sobre los modelos de detección temprana basados en la radiómica, sino que también subraya la posición de Mayo Clinic como un modelo de innovación en soluciones de atención médica de IA.

Lo más importante es que el modelo podría detectar el cáncer imperceptible a la vista en páncreas de apariencia normal a partir de imágenes de TC previas al diagnóstico (es decir, aquellas obtenidas entre tres y 36 meses antes del diagnóstico clínico) en una etapa considerablemente temprana (una mediana de 438 días) antes del diagnóstico clínico.

“Estos hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de detectar casos de cáncer oculto en personas asintomáticas, lo que permite el tratamiento quirúrgico en una etapa en la que aún es posible lograr una cura”.

Por último, el modelo siguió siendo confiable y preciso en diversos grupos de pacientes y variaciones en los equipos de escaneo y las técnicas de imagen. Esta resiliencia es crucial para la utilidad del modelo en una amplia gama de escenarios médicos del mundo real.

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