Núria Malats, investigadora del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO).
Intervenir en un
cáncer de páncreas no siempre es la mejor opción. La evidencia demuestra que una operación puede llegar a ser incluso perjudicial cuando el paciente presenta
metástasis. Algoritmos como el que se encuentra desarrollando un equipo internacional, liderado por Núria Malats desde el
Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), permitirán, a corto plazo, preveer con precisión si el tumor se ha extendido a otros órganos a partir de imágenes médicas y ahorrar, de este modo, cirugías innecesarias. Probar su exactitud y entrenar este nuevo
modelo predictivo será el cometido de
cuatro hospitales españoles a partir del mes de octubre, con la esperanza de obtener los
primeros resultados a principios de 2026.
La idea es que dicha herramienta llegué ahí donde no llega el ojo clínico, ayudando al radiólogo, al oncólogo y al cirujano a tomar
mejores decisiones clínicas puesto que "hay un
porcentaje de metástasis que no se ven y son difíciles de identificar". La prueba piloto de este algoritmo, llevada a cabo en un ensayo clínico holándes con 250 pacientes, ya arroja resultados prometedores, tras clasificar con precisión el 56 por ciento de las metástasis y
predecir el 65,8 por ciento. Es decir, de haberse utilizado, se podrían
haber evitado más de la mitad de las intervenciones quirúrgicas en este nicho de pacientes, especifica Malats.
Reducir falsos positivos
Ahora, el objetivo de este grupo de investigadores será verificar el potencial de PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm) en
tiempo real. Para ello, se llevarán a cabo diferentes pruebas en cuatro centros españoles:
Vall d’Hebron (Barcelona), Ramón y Cajal y Gregorio Marañón (Madrid) y el Centro Universitario de Navarra. "Lo que queremos ver es si está funcionando bien con evidencia en vida real, en el momento en el que se hace la captación de la imagen y que pueda dar un resultado muy rápido. En este momento, en la prueba piloto, en
20 minutos somos capaces de recibir la imagen, de analizarla y de dar los resultados de predicción".
La intención es testear este modelo también en el extranjero, estableciendo colaboraciones con el Grupo Holandés de Cáncer de Páncreas y diversos hospitales de
China y Uruguay, de cara a obtener la validación suficiente "en diferentes poblaciones" y
reducir al máximo los falsos positivos y negativos. "El cáncer de páncreas tampoco es muy frecuente y aunque sean hospitales grandes los que participan, el número de pacientes no siempre es el deseado, y,
por eso, hemos incluido tantos hospitales", detalla la profesional.
Una vez lograda la aprobación del Comité de Ética del Instituto de Salud Carlos III, se estima que sea a principios del mes de octubre cuando comiencen las pruebas en dichos centros, con la vista puesta en obtener resultados a principios deal año que viene. "Vamos a ver cuál es el ritmo de inclusión de pacientes y de recogida de imágenes. Quizá en enero podríamos tener ya una idea de cómo está funcionando", pronostica Malats.
Prevenir metástasis a 3 meses vista
Este modelo, basado en Inteligencia Artificial, supone un paso hacia delante en uno de los mayores retos de la Oncología como es el cáncer de páncreas, impasible, de momento, a la llegada de nuevas terapias personalizadas e inmunoterapia. Además, la mayoría de tumores detectados se encuentran en "fases avanzadas" tal y como advierte Malats. "Si hay un tratamiento que puede dar un poco de esperanza a los pacientes es la resección quirúrgica, pero solo en aquellos que realmente no tienen el tumor diseminado".
De hecho, puntualiza, operar a un paciente que ya tiene tiene metástasis, aunque sea micrometástasis, es contraproducente y no está indicado. Por ello, el nuevo modelo supone una ventaja cardinal a la hora de"clasificar bien a los pacientes y separar a aquellos que sí realmente se benefician de una intervención de los que no". Incluso después de una primera operación ya que la herramienta es capaz de "predecir metástasis a los tres meses de la intervención", por ejemplo, "en aquellos pacientes en los que no se han visto metástasis en ningún momento durante el diagnóstico y el primer tratamiento, pero que ya tienen micrometástasis".
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