Inteligencia artificial revoluciona la detección y tratamiento del cáncer con modelos como REDMOD y nuevas terapias avanzadas

La inteligencia artificial (IA) está transformando de manera profunda la investigación y tratamiento del cáncer. Un ejemplo contundente de este avance es REDMOD, un modelo desarrollado por la Mayo Clinic, cuya sigla corresponde a "Radiomics-based Early Detection Model". Según la revista Gut, tras analizar cerca de 2.000 tomografías de pacientes, REDMOD puede detectar el cáncer de páncreas en imágenes de rutina hasta tres años antes del diagnóstico clínico. El sistema identifica señales mínimas aún invisibles para los especialistas, permitiendo tratamientos potencialmente curativos. REDMOD logró identificar el 73 % de los cánceres prediagnósticos, con una mediana de 16 meses antes del diagnóstico —prácticamente el doble que expertos humanos sin ayuda de IA—. En tomografías de más de dos años antes del diagnóstico, la tasa de detección fue casi tres veces mayor que la de los radiólogos.

Este avance es apenas un reflejo de una tendencia global. Más de 900 dispositivos y algoritmos con IA han sido aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), mientras que la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) autorizó más de 200. La IA destaca especialmente en tres áreas, de acuerdo con diversos estudios citados: el análisis de imágenes médicas, la predicción de riesgo y el descubrimiento de nuevos medicamentos, donde el tiempo de desarrollo puede reducirse a entre cuatro y seis años, frente a los diez o quince que requiere el proceso tradicional.

En citopatología, la combinación de imágenes tridimensionales de alta resolución e IA por parte de investigadores japoneses ya permite detectar cánceres de cuello uterino, pulmón y vejiga, mejorando considerablemente la supervivencia al combatir el cáncer en etapas iniciales. En Suecia, otro estudio con 80.000 pacientes mostró que la detección asistida por IA incrementa en un 20 % los casos diagnosticados frente a la doble lectura humana estándar, sin elevar los falsos positivos.

En el ámbito de la detección temprana, el ensayo NHS-Galleri, conducido por el Servicio Nacional de Salud de Inglaterra y la empresa GRAIL, reclutó a más de 142.000 personas. De acuerdo con datos preliminares citados por Nature Medicine, la prueba identificó cuatro veces más cánceres que la atención tradicional y logró reducir en más del 20 % los diagnósticos en etapas avanzadas. El examen Galleri se basa en el análisis de cambios en la metilación del ADN tumoral presente en la sangre y podría sentar un precedente global si sus resultados se confirman.

Vacunas personalizadas contra el cáncer también experimentan avances prometedores. La vacuna ARNm-4157, usada junto con pembrolizumab, redujo en un 44 % el riesgo de recaída en melanoma resecado de alto riesgo; en cáncer de páncreas, los primeros resultados muestran una supervivencia notable tras seis años del tratamiento en quienes respondieron a la terapia. Pese a ello, la mayoría de estas vacunas aún se encuentra en fases 1 y 2 de ensayo clínico.

Investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y del CIEMAT también proponen el uso de la herramienta CRISPR-Cas9 para atacar tumores con amplificación de oncogenes, cortando simultáneamente todas las copias y provocando la autodestrucción celular sin dañar células sanas. Los ensayos en modelos animales de neuroblastoma, cáncer de pulmón de células pequeñas y cáncer colorrectal demostraron reducción del crecimiento tumoral y mayor supervivencia.

Por último, un estudio en Nature Communications detalla un innovador enfoque en la medición del ‘splicing’, o edición genética, en biopsias tumorales de 14 tipos de cáncer. Este proceso permite entender cómo las células tumorales modifican sus instrucciones genéticas para evadir el sistema inmunológico y resistir tratamientos. El método descubrió dos programas de edición: uno asociado a peores resultados y otro vinculado a mayor supervivencia, además de identificar cerca de 120 posibles nuevas dianas terapéuticas.

Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.

¿Cómo está ayudando la inteligencia artificial a detectar el cáncer de manera temprana?

Modelos como REDMOD de la Mayo Clinic y el sistema empleado en el estudio NHS-Galleri han demostrado que la IA puede identificar señales del cáncer años antes de que sean visibles para los especialistas, utilizando análisis avanzados de imágenes y patrones genéticos. De acuerdo con los datos citados, estas tecnologías logran tasas de detección muy superiores a la revisión humana convencional y contribuyen a un diagnóstico temprano que permite aplicar tratamientos menos agresivos y aumentar la supervivencia.

¿Para qué se utiliza la herramienta CRISPR-Cas9 en la investigación contra el cáncer?

De acuerdo con el estudio del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas y CIEMAT, CRISPR-Cas9 es una técnica de edición génica que permite realizar cortes precisos en el ADN. En casos de tumores con altas copias de un oncogén, CRISPR-Cas9 corta simultáneamente todas las copias, acumulando daños que activan la muerte celular en células tumorales, mientras las células sanas logran repararse sin consecuencias. Así, se perfila como una estrategia prometedora para desarrollar terapias génicas de precisión contra cánceres resistentes.