Cómo funciona el algoritmo de IA diseñado por Harvard que puede predecir cáncer de páncreas hasta 3 años antes de los síntomas

El cáncer de páncreas es una de las patologías oncológicas con menor tasa de supervivencia tras el diagnóstico, ya que los síntomas, al comienzo de la enfermedad, son difíciles de identificar. Es por este motivo que se ganó el nombre de “asesino silencioso”. Ahora, un algoritmo de inteligencia artificial logró identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollarlo, incluso, hasta tres años antes del diagnóstico. Cómo funciona esta herramienta y cuáles es el impacto de la vacuna experimental que mostró resultados alentadores, según expertos consultados por Infobae.

La Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que, del total de cánceres detectados en el continente americano, un 7% en hombres y 7,2% en mujeres se corresponden con el cáncer de páncreas. Siendo que el riesgo promedio de padecer esta enfermedad oncológica es aproximadamente de 1 en 64, según explica la Sociedad Americana Contra el Cáncer.

Para poder detectar a este grupo de personas, los investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y la Universidad de Copenhague, en colaboración con el VA Boston Healthcare System, el Instituto Oncológico Dana-Farber y la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard, utilizaron de las historias clínica de los pacientes y una herramienta de inteligencia artificial. Los resultados fueron publicados en la revista Nature Medicine, en mayo de este año.

Según explicaron los expertos, el tamizaje poblacional se realizó mediante inteligencia artificial, la cual podría ser útil para detectar a las personas con mayor riesgo de padecer el cáncer de páncreas. Asimismo, los investigadores indicaron que tendría el beneficio de acelerar el diagnóstico de la dolencia, la cual es detectada, en la mayoría de los casos, en fases avanzadas. Al identificarse en este estadio, el tratamiento es menos eficaz y los resultados suelen ser desalentadores, más aún cuando las terapéuticas más recientes que se aplican para las enfermedades oncológicas, como es la inmunoterapia (donde el cuerpo ataca al tumor), no pueden utilizarse.

Chris Sander, coinvestigador principal del estudio y miembro de la facultad del Departamento de Biología de Sistemas del Instituto Blavatnik del HMS, explicó: “Una de las decisiones más importantes a las que se enfrentan los médicos es: quién tiene un riesgo elevado de padecer una enfermedad y quién se beneficiaría de más pruebas. Lo que también puede implicar procedimientos más invasivos y costosos que conllevan sus propios riesgos”. Es por eso que, en palabras del experto, contar con una herramienta de inteligencia artificial que pueda centrarse en las personas con mayor riesgo “podría contribuir en gran medida a mejorar la toma de decisiones clínicas”.

En palabras de Sander, este enfoque permitiría una detección precoz, además de un inicio de tratamiento más temprano, mejoras en los resultados y prolongar la vida de los pacientes, ya que la incidencia y la mortalidad del cáncer de páncreas están aumentando en todo el mundo, especialmente entre las mujeres y las personas mayores de 50 años, pero también entre los individuos más jóvenes, alertaron.

Por su parte, Søren Brunak, coinvestigador del estudio, profesor de Biología de Sistemas de Enfermedades y director de investigación del Centro de Investigación de Proteínas de la Fundación Novo Nordisk de la Universidad de Copenhague, destacó: “Muchos tipos de cáncer, sobre todo los difíciles de identificar y tratar precozmente, tienen un coste desproporcionado para los pacientes, las familias y el sistema sanitario en su conjunto”.

“El tamizaje basado en la inteligencia artificial es una oportunidad para modificar la trayectoria del cáncer de páncreas, una enfermedad agresiva que es muy difícil de diagnosticar precozmente y tratar con prontitud, cuando las probabilidades de éxito son mayores”, agregó el experto.

Para probar este algoritmo, los expertos lo entrenaron con dos conjuntos de datos distintos que sumaban un total de 9 millones de registros de pacientes de Dinamarca y Estados Unidos. El siguiente paso fue solicitarle al modelo de IA que buscara signos reveladores basándose en estos datos. A partir de combinaciones de códigos de enfermedad y del momento en que aparecen, lograron predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar cáncer de páncreas en el futuro. Vale aclarar que muchos de los síntomas y códigos de enfermedad no estaban directamente relacionados con el páncreas ni procedían de él.

Para determinar su capacidad de detectar a personas con un riesgo elevado de desarrollar la enfermedad en distintos plazos: 6 meses, un año, dos años y tres años, los investigadores probaron distintas versiones de los modelos de IA. Generalmente, en cada versión, el algoritmo fue sustancialmente más preciso al predecir quiénes desarrollarían cáncer de páncreas que las estimaciones actuales de incidencia de la enfermedad en toda la población, definida como la frecuencia con la que se desarrolla una afección en una población durante un período de tiempo específico.

Los científicos creen que el modelo es, al menos, tan preciso para predecir la aparición de la enfermedad como las actuales pruebas de secuenciación genética, las cuales están disponibles solo para un pequeño subconjunto de pacientes en conjuntos de datos. Ya que, en comparación con otras patologías oncológicas, el cáncer de páncreas es más difícil y costoso de detectar. Es por eso que los factores de riesgo se centran, principalmente, en los antecedentes familiares y la presencia de mutaciones genéticas, que, aunque son indicadores importantes de riesgo futuro, suelen pasar por alto a muchos pacientes.

Además, según indicaron los científicos, es que esta herramienta de IA tiene como ventaja particular que podría utilizarse en todos y cada uno de los pacientes de los que se disponga de registros sanitarios y las historias médica. Con lo cual, añadieron, muchos pacientes de alto riesgo que pueden, incluso, desconocer su predisposición, son evaluados.

Es que, ante la falta de síntomas y un indicio claro, los profesionales de la salud son cautelosos a la hora de recomendar pruebas más sofisticadas y costosas, incluso en aquellos que presentan un riesgo elevado de desarrollar la enfermedad. Es que, según explicaron, al realizar estos estudios se descubren lesiones sospechosas que deben ser analizadas mediante una biopsia, siendo que este órgano es de difícil acceso y puede padecer inflamaciones. En cambio, con este algoritmo, aseguraron que podrían identificar a las personas con mayor riesgo para que se realicen las pruebas a la población adecuada, sin procedimientos adicionales innecesarios.

Aunque hay tratamientos sofisticados, “existe una clara necesidad de mejores tamizajes, pruebas más específicas y diagnósticos más tempranos, y aquí es donde entra en juego el enfoque basado en la IA como primer paso crítico en este continuo”, dijo Sander.

De todas maneras, los investigadores aclararon que ninguno de estos diagnósticos por sí solo debe considerarse indicativo o causante de un futuro cáncer de páncreas, sino que se trata del patrón y la secuencia las que ofrecen pistas para un modelo de vigilancia basado en IA. Según los investigadores, para obtener resultados certeros, es importante garantizar que los modelos de IA se entrenen con datos ricos y de alta calidad, además de contar con grandes conjuntos de datos representativos de historias clínicas agregadas a escala nacional e internacional.

Durante las últimas tres décadas, los científicos avanzaron en la investigación de vacunas contra el cáncer para personas sanas con alto riesgo de padecerlos, pero se encontraron diferentes barreras. La medicina moderna profundizó la idea de base para enfrentar distintas enfermedades y en la actualidad hay ensayos en marcha sobre vacunas para cáncer de páncreas y uno de ellos mostró resultados alentadores.

En pos de prevenir a este llamado “asesino silencioso”, la ciencia logró desarrollar una vacuna experimental de ARN mensajero personalizada, que ha conseguido resultados “prometedores”. Es un estudio de Fase I que fue publicado en la revista Nature. Liderado por investigadores del Memorial Sloan Kettering Cancer Center (Estados Unidos), este trabajo realizado en 16 voluntarios ha demostrado que la vacuna induce una respuesta inmunitaria sustancial y retrasa potencialmente la recaída de los pacientes en una forma de cáncer de páncreas, concretamente, el adenocarcinoma pancreático ductal, que es uno de los tumores con tasas de supervivencias más bajas.

El adenocarcinoma ductal pancreático es letal en el 88% de los pacientes, sin embargo, alberga neoantígenos de células T, unas proteínas que pueden surgir en la superficie de los tumores tras ciertos tipos de mutaciones del ADN y que son adecuadas para vacunas. Con estas cifras, los expertos del Centro de Cáncer Memorial Sloan Kettering de Nueva York (Estados Unidos) se preguntaron por qué existe un 12% que logra superar la patología. La razón eran los linfocitos T, los cuales, al igual que ocurre con otros tumores, evidenciaron una respuesta inmune de hasta 12 veces superior.

Para elaborar la vacuna, los pacientes eran intervenidos quirúrgicamente y del tumor extirpado se tomaban muestras que les permitía generar una fórmula específica para cada persona gracias a una secuenciación genómica. Tras la vacunación, se observaron respuestas inmunes sustanciales de linfocitos T en el 50% de los voluntarios, “lo que indica que la vacuna puede inducir una respuesta inmunitaria mejorada”, señalaron los investigadores. Pero además, lograron identificar que se elevó la cantidad de “linfocitos asesinos” en el organismo de los pacientes, lo cual podría provocar una ausencia de recaídas.

Asimismo, los expertos señalaron que, tras 18 meses de seguimiento, “los pacientes con células T expandidas por la vacuna tenían una media de supervivencia libre de recidiva más larga en comparación con los pacientes sin células T expandidas por la vacuna (13,4 meses)”, es decir que la respuesta inmune se mantenía ampliada gracias a esta inmunización. “Es difícil comparar lo que vemos en los pacientes vacunados con lo que vimos en los supervivientes a largo plazo, pero sí sabemos que el tipo de células inmunes que se activan son las mismas: los linfocitos asesinos T CD8+”, detalló Balachandran.

“Todo avance en cáncer de páncreas es positivo. Y el avance más importante es el hecho de tener verdaderas vacunas de ARN para el cáncer en general y, en particular, para el cáncer de páncreas, que no tiene tratamientos tan efectivos. Por eso descubrir algo nuevo es nueva esperanza para los pacientes básicamente”, explicó a Infobae el doctor Diego Kaen (MP 1898), vicepresidente de la Asociación Argentina de Oncología Clínica (AAOC) y profesor en la Universidad Nacional de La Rioja. “El estudio tiene datos muy prometedores, pero todavía le falta avanzar en las Fases II y III para tener algo concreto”, agregó.

En tanto, el doctor Federico Esteso (MN 108803), oncólogo clínico y especialista en tumores digestivos del Instituto Fleming detalló, en diálogo con Infobae, que “es un avance todavía muy lejano a la práctica existencial o al desarrollo clínico más avanzado”. “Este avance es espectacular, pero hay que tomarlo con cautela. Este experimento muestra que es posible desarrollar una respuesta inmunológica generada en un tumor del cual pensábamos que las herramientas inmunes no habían dado resultado. Es el puntapié inicial para que se pueda avanzar a empezar a utilizarlo en más pacientes y empezar a ver resultados de eficacia, pero las vacunas de ARN en cáncer todavía no se utilizan en la práctica existencial”, agregó.

“El problema de las vacunas de ARN y el cáncer es que no se actúa con el mismo concepto que tenemos, en general, sobre las vacunas que se realizan contra un virus. Ningún cáncer es igual a otro, ni de páncreas o de pulmón, por nombrar algunos, por eso se tiene que crear una vacuna por cada paciente y esto, justamente, está dando mucha efectividad; pero el tema es la complejidad de realizar la vacuna porque tenés que mandar el material del tumor, o sea lo que se llama la biopsia, para que se cree una vacuna para ese paciente y es solo para él. Esto tiene una logística bastante complicada y hay que ver si se desarrolla en la práctica clínica”, indicó Kaen.

De la misma manera se expresó Esteso: “Como las estrategias son individualizadas para cada paciente, las vacunas suelen ser muy laboriosas y eso a veces puede llevar a que sea una limitante para la práctica existencial masiva”. Al tiempo que aclaró, con respecto a que solo el 50% de los voluntarios evidenció una respuesta inmune tras la vacuna, que “eso también tendrá que ser un terreno de desarrollo, pero habitualmente no hay un tratamiento que le sirva a todos los pacientes”. “Es importante entender que un tumor es una enfermedad inteligente, crea resistencia y mecanismos para poder evadir la respuesta inmune. Es por eso que considero que es muy prematuro, pero aunque sea en Fase I es alentador”.

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