{"id":181922,"date":"2025-09-15T12:28:05","date_gmt":"2025-09-15T11:28:05","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-algoritmo-predice-la-metastasis-en-cancer-de-pancreas-y-puede-evitar-cirugias-innecesarias\/"},"modified":"2025-09-15T12:28:05","modified_gmt":"2025-09-15T11:28:05","slug":"un-algoritmo-predice-la-metastasis-en-cancer-de-pancreas-y-puede-evitar-cirugias-innecesarias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-algoritmo-predice-la-metastasis-en-cancer-de-pancreas-y-puede-evitar-cirugias-innecesarias\/","title":{"rendered":"Un algoritmo predice la met\u00e1stasis en c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas y puede evitar cirug\u00edas innecesarias"},"content":{"rendered":"

El c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas sigue siendo uno de los principales retos para la oncolog\u00eda, un tumor en que las nuevas terapias personalizadas o de\u00a0inmunoterapia todav\u00eda no dan resultado y que est\u00e1 en aumento. Gran parte del esfuerzo se centra en lograr detectarlo cuanto antes, porque la mayor\u00eda de los casos se diagnostican en fase ya tard\u00eda. Pero la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n busca ayudar a tomar la mejor decisi\u00f3n cl\u00ednica una vez que se tiene un diagn\u00f3stico.<\/p>\n

A la hora de decidir si operar o no, es esencial saber si el tumor primario ya se ha extendido a otros \u00f3rganos. Si lo ha hecho -si hay met\u00e1stasis-, la cirug\u00eda no est\u00e1 indicada. El problema es que en c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas esto es muy dif\u00edcil de determinar. Hoy d\u00eda, una parte importante de pacientes, cuyas met\u00e1stasis no fueron detectadas a tiempo, sufren una intervenci\u00f3n que no les beneficia.<\/p>\n

El algoritmo que predice con precisi\u00f3n la existencia de met\u00e1stasis a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas del tumor primario<\/p>\n

Un equipo liderado por\u00a0N\u00faria Malats, del Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO), ha desarrollado un algoritmo que predice con precisi\u00f3n la existencia de met\u00e1stasis a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas del tumor primario.<\/p>\n

Se trata de un modelo de aprendizaje profundo \u201cprometedor a la hora de ayudar a los cirujanos y m\u00e9dicos en la detecci\u00f3n de met\u00e1stasis, lo que podr\u00eda perfeccionar la planificaci\u00f3n quir\u00fargica y mejorar los resultados de los pacientes con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas\u201d, se afirma en la publicaci\u00f3n de la revista GUT<\/a>.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Saber si hay met\u00e1stasis antes de operar<\/h2>\n

\u201cSi una persona con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas\u00a0ya tiene met\u00e1stasis, una operaci\u00f3n no solo\u00a0no cura, sino que\u00a0puede empeorar\u00a0su situaci\u00f3n\u201d, explica Malats, jefa del grupo de Epidemiolog\u00eda Gen\u00e9tica y Molecular del CNIO<\/a>. \u201cLa cirug\u00eda es muy invasiva y puede hacer que el paciente sufra m\u00e1s, sin mejorar su pron\u00f3stico. Por eso es fundamental\u00a0saber a tiempo si hay met\u00e1stasis\u00a0antes de decidir operar. Nuestro algoritmo predice con precisi\u00f3n la presencia de met\u00e1stasis utilizando im\u00e1genes que ya se hacen de forma rutinaria\u201d.<\/p>\n

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 cl\u00ednico holand\u00e9s PREOPANC1 sobre primera opci\u00f3n de tratamiento en c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas\u00a0\u2014y cuyo investigador principal, Casper Van Eijck, ha participado en el trabajo\u2014. El algoritmo tuvo una alta tasa de \u00e9xito.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Evitar efectos secundarios\u00a0<\/h2>\n

En concreto, el algoritmo PMPD clasific\u00f3 con precisi\u00f3n el 56 % de las met\u00e1stasis en el conjunto PREOPANC-DPCG, \u201cun resultado prometedor en el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas, especialmente en este tipo de diagn\u00f3stico tan complejo\u201d, se\u00f1ala Malats.<\/p>\n

La herramienta de IA clasific\u00f3 con precisi\u00f3n el 56 % de las met\u00e1stasis\u00a0 en el promedio en toda la cohorte.<\/p>\n

El rendimiento del modelo se mantuvo independientemente de la ubicaci\u00f3n de la met\u00e1stasis. El tama\u00f1o y la ubicaci\u00f3n del tumor primario, el sexo y la edad del paciente tampoco afectaron a la capacidad de predicci\u00f3n.<\/p>\n

El resultado es especialmente positivo si se tiene en cuenta a los pacientes del estudio PREOPANC-DPCG cuyas met\u00e1stasis solo fueron detectadas en quir\u00f3fano. El algoritmo PMPD predijo el 65,8% de estas met\u00e1stasis, lo que significa que, de haberse empleado en su momento, \u201cestos pacientes podr\u00edan haberse ahorrado la intervenci\u00f3n quir\u00fargica\u201d, dice Malats.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Segunda opini\u00f3n basada en datos<\/h2>\n

El algoritmo tambi\u00e9n pronostica el desarrollo de la enfermedad. Como explica Malats, \u201cno solo dice si\u00a0hay met\u00e1stasis ahora, sino que intenta predecir si van a aparecer en los pr\u00f3ximos meses. Esto ayuda a los m\u00e9dicos a decidir mejor si operar o no, a planear tratamientos m\u00e1s ajustados\u00a0al riesgo del paciente y a evitar intervenciones innecesarias\u201d.<\/p>\n

Es un\u00a0desarrollo liderado por el grupo del\u00a0CNIO con la colaboraci\u00f3n de personas expertas en medicina, inform\u00e1tica y estad\u00edstica de instituciones de Espa\u00f1a y Holanda.<\/p>\n

El \u00e9xito del algoritmo se debe a que ha sido en<\/p>\n

trenado con muchos datos m\u00e9dicos reales\u00a0(im\u00e1genes de esc\u00e1neres TAC\u00a0y datos cl\u00ednicos). Tambi\u00e9n, a\u00f1ade Malats, a que emplea t\u00e9cnicas de\u00a0inteligencia artificial \u201cque detectan patrones dif\u00edciles de ver para el ojo humano\u201d.<\/p>\n

No solo dice si\u00a0hay met\u00e1stasis ahora, sino que intenta predecir si van a aparecer en los pr\u00f3ximos meses<\/p>\n

Se ha\u00a0dise\u00f1ado como una\u00a0herramienta complementaria, explica la investigadora del CNIO: \u201cayuda a los m\u00e9dicos (radi\u00f3logos, onc\u00f3logos y cirujanos, sobre todo) a tomar decisiones, pero\u00a0no reemplaza su juicio profesional. Sirve como una segunda opini\u00f3n basada en datos, que puede hacer que el diagn\u00f3stico sea m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s preciso y menos arriesgado para el paciente\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Validar con pacientes en hospitales<\/h2>\n

Hay, no obstante, limitaciones. Hace falta \u201cm\u00e1s validaci\u00f3n en diferentes hospitales y poblaciones\u201d, afirma Malats. Y, como todo desarrollo IA, puede dar falsos positivos (decir err\u00f3neamente que hay met\u00e1stasis) o falsos negativos (no verlas cuando s\u00ed existen).<\/p>\n

Los objetivos del grupo es probar el algoritmo en pacientes reales, en tiempo real, en colaboraci\u00f3n con hospitales espa\u00f1oles y holandeses\u00a0<\/p>\n

\u00a0Por eso, uno de los pr\u00f3ximos objetivos del grupo es probar el algoritmo en pacientes reales, en tiempo real, en colaboraci\u00f3n con hospitales como Vall d\u2019Hebron (Barcelona), el\u00a0Ram\u00f3n y Cajal y Gregorio Mara\u00f1\u00f3n (Madrid), el Centro Universitario de Navarra y con el Grupo Holand\u00e9s de C\u00e1ncer de P\u00e1ncreas (Dutch Pancreatic Cancer Group, DPCG). Tambi\u00e9n se busca la participaci\u00f3n de hospitales en China y Uruguay, para conseguir la m\u00e1xima heterogeneidad de im\u00e1genes posible.<\/p>\n

Cuentan para ello con casi 800.000 euros de financiaci\u00f3n del Ministerio para la Transformaci\u00f3n Digital, en el proyecto Implementaci\u00f3n en hospitales terciarios del algoritmo IA-PMPD para la predicci\u00f3n de met\u00e1stasis de c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas y demostraci\u00f3n de su rendimiento a tiempo real.\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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