Un algoritmo que predice si el cáncer de páncreas se ha extendido a otros órganos podrá evitar cirugías innecesarias

Se trata de un paso médico más en el tratamiento del cáncer de páncreas, un tumor en que las nuevas terapias personalizadas o de inmunoterapia todavía no dan los resultados esperados. Por eso gran parte del esfuerzo se centra en lograr detectarlo cuanto antes, 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 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 cáncer de páncreas esto es muy difícil de determinar. Hoy día, una parte importante de pacientes, cuyas metástasis no fueron detectadas a tiempo, sufre una intervención que no les beneficia.

El equipo de Malats -que también ha contado con especialistas en medicina, informática y estadística de instituciones de España y Holanda- ha creado un modelo de aprendizaje «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», como recoge la publicación de la revista GUT.

«Si una persona con cáncer de páncreas ya tiene metástasis, una operación no solo 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, fue puesto a prueba con los datos de cerca de 250 pacientes 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 clasificó con precisión el 56% de las metástasis, «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 metástasis. 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, cuyas metástasis solo fueron detectadas ya en quirófano. El algoritmo 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.

El algoritmo también pronostica el desarrollo de la enfermedad. Como explica Malats, «no solo 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 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 inteligencia artificial «que detectan patrones difíciles de ver para el ojo humano».

El algoritmo ayuda a los médicos (radiólogos, oncólogos y cirujanos, sobre todo) a tomar decisiones, pero no reemplaza su juicio profesional «y también 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».

Hay, no obstante, limitaciones. Hace falta «más validación en diferentes hospitales y poblaciones», afirma Malats. Y, como todo desarrollo 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, para conseguir la máxima heterogeneidad de imágenes posible. Cuentan para ello con casi 800.000 euros de financiación del Ministerio para la Transformación Digital.