News-Medical Life Sciences entrevistó recientemente a la Dra. Ananya Malhotra, investigadora de la London School of Hygiene, sobre su investigación más reciente sobre el cáncer de páncreas. La Dra. Malhotra cree que la inteligencia artificial (IA) tendría un efecto positivo en la capacidad de predecir la enfermedad.

La Dra. Malhotra dijo que comenzó a concentrarse en la IA cuando se dio cuenta de que el pronóstico de los tumores de páncreas y varios otros cánceres no ha mejorado en las últimas décadas. Ella lo comparó con el aumento en la tasa de supervivencia de otros cánceres. La Dra. Malhotra reconoció la necesidad de un nuevo enfoque.

Los Obstáculos de la Detección

Cada año se diagnostican entre ocho y doce casos de cáncer de páncreas por cada 100,000 personas, lo que lo coloca en la categoría de enfermedades raras. La detección de indicios tempranos de la enfermedad es de suma importancia, pero es costosa, invasiva y conlleva ciertos riesgos.

El objetivo es detectar la enfermedad a tiempo, incluso antes de que el paciente presente síntomas. Esto le da al paciente mejores probabilidades de supervivencia.

Cribado Eficaz

La Organización Mundial de la Salud establece criterios para una detección eficaz. Define el cribado como la identificación de una enfermedad no reconocida mediante pruebas u otros procedimientos que se aplican a una población objetivo.

La Dra. Malhotra sugiere que debido a la rareza del cáncer de páncreas, el cribado de una población completa no es apropiado ni práctico.

Luego, la médico describió un programa de detección eficaz que incluye a la población objetivo (personas con mayor riesgo) y acceso al tratamiento para las personas a las que se les diagnostica cáncer.

La Dra. Malhotra enfatizó que su equipo no está involucrado en el desarrollo de biomarcadores (una sustancia medible) ni en decidir qué pruebas serían las más efectivas.

Sin embargo, se están centrando en su algoritmo con la intención de combinarlo con una prueba precisa y no invasiva que se utilizará para la detección de objetivos.

Se le preguntó al la Dra. Malhotra qué signos o síntomas tempranos están relacionados con el cáncer de páncreas.

La médico respondió que su modelo de IA predice el riesgo en función de todas las variables. Ella dijo que, por lo tanto, no era apropiado destacar solo algunos, pero sí enumeró estos síntomas comunes: dolor de espalda, pérdida de peso, anemia, dolor abdominal, ictericia y diabetes. Los síntomas menos conocidos son fatiga, insomnio y depresión.

Análisis por Inteligencia Artificial (IA)

El equipo descubrió que la mayoría de las personas que finalmente desarrollaron la enfermedad habían sido diagnosticadas por tener síntomas inespecíficos años antes de recibir un diagnóstico de cáncer.

Hasta ahora, los investigadores no han podido asociar los primeros síntomas con un mayor riesgo de padecer cáncer.

Resultados del Estudio Piloto

El estudio del la Dra. Malhotra de personas menores de sesenta años dio un pronóstico de personas con mayor riesgo casi veinte meses antes de su diagnóstico real.

Ella calculó que es necesario realizar casi 1,500 pruebas para salvar a una persona del cáncer de páncreas. La médico no cree que estos números justifiquen la detección en este momento.

Sin embargo, la IA tiene el potencial de reducir el número necesario para la detección. Ese número se puede reducir considerablemente si los pacientes se comparan con los controles de la población general. Las personas del estudio piloto que se utilizaron como controles tenían otros tipos de cáncer.

La IA Identifica Combinaciones de Cáncer de Páncreas

El equipo cree que será posible encontrar una combinación de estos síntomas no específicos que identifique a las personas que tienen un mayor riesgo de tener la enfermedad.

Se utilizó IA para estudiar los datos y encontrar esta combinación. Busca patrones en los datos. Según el equipo, la IA mejora el pronóstico futuro basándose en los ejemplos que proporcionan. Aplica la historia pasada proporcionada por el equipo a los nuevos datos al predecir eventos futuros.

La Ventaja de la IA

Cuando se trabaja con datos en grandes volúmenes, es difícil, si no imposible, para el ojo humano identificar tendencias o reglas de código.

El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en Inglés) crea modelos automáticamente a partir de datos. Los algoritmos son los motores de ML. Los algoritmos convierten una colección de datos (conjunto de datos) en un modelo.

Según la Dra. Malhotra, los algoritmos ML producen reglas recibidas a partir de datos que, dice, son mucho más poderosos.

Predecir Resultados

ML es una herramienta importante para el reconocimiento automático de patrones. Al utilizar esta información, los algoritmos ML controlan los resultados y clasifican los datos en categorías.

En su estudio actual, el equipo tiene la intención de crear un algoritmo que produciría una puntuación de riesgo para la probabilidad de que un paciente tenga cáncer de páncreas.

La puntuación de riesgo se basará en una recopilación de los síntomas que presentan los pacientes y se comparará con las personas que no tenían la enfermedad.

Mirando Hacia el Futuro

Los hallazgos del equipo se basan en diagnósticos entre los años 2005 y 2010. A la Dra. Malhotra le gustaría ampliar estos hallazgos con datos más recientes.

Un paso importante sería examinar los datos previos al diagnóstico disponibles dos años antes del diagnóstico. De esa forma, podrán detectar antes a los pacientes de alto riesgo.

Otro objetivo es encontrar pacientes con cáncer con síntomas similares y utilizarlos como controles. Esto implicaría involucrar a la población en general.

Según la Dra. Malhotra, sus hallazgos indican el impacto de variables como la diabetes y el tabaquismo. El equipo comparará los controles en relación con su diabetes y su estado de tabaquismo.

Por último, el equipo comparará la rentabilidad de su detección con programas similares.

Los hallazgos del estudio del la Dra. Malhotra se presentaron al Congreso Mundial de la ESMO en Julio de 2020. Fue bien recibido.