Nuevas tecnologías en la detección temprana del cáncer: Big Data e Inteligencia Artificial para salvar vidas 

Junto a la investigación, la mejor arma para luchar contra el cáncer es, sin duda, el diagnóstico precoz en las primeras etapas de la enfermedad.

📸 Artem Podrez I Pexels

Tiempo de lectura: 6 min

Mientras la comunidad científica sigue trabajando sin descanso para encontrar la cura para esta enfermedad, el desarrollo de las nuevas tecnologías ayuda a mejorar la vida de millones de personas. 

En 2020 se llegaron a diagnosticar unos 19,3 millones de casos en todo el mundo. Más de un millón de nuevos diagnósticos detectados que en 2018, según datos recogidos por la International Agency for Research on Cancer a través del proyecto GLOBOCAN a nivel mundial. 

La misma organización estima que para las próximas dos décadas el número de nuevos casos crecerá hasta alcanzar los 30,2 millones de casos nuevos al año en 2040. Mientras la Organización Mundial de la Salud, OMS, afirma que se trata de una de las principales causas de muerte en todo el mundo, ya que supuso en 2020 casi 10 millones de fallecimientos. Ese mismo año el cáncer de pulmón, el colorrectal, el hepático, el gástrico y el de mama fueron los más letales. 

En España, al igual que en el resto de Europa, esta enfermedad se sitúa también como una de las causas más frecuentes morbi-mortalidad. El número de cánceres diagnosticados en España en el año 2021 (a falta de datos consolidados por efecto del Covid), se estima en unos 276.239 casos, según los cálculos de REDECAN, un número muy similar al de 2020, tal y como se recoge en el informe “Las cifras del cáncer en España 2021” elaborado por la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM. Según esta organización, los cánceres más diagnosticados en nuestro país en 2021 son los de colon y recto, próstata, mama y pulmón.

Una detección temprana gracias a los datos 

Para reducir estas cifras, la OMS ve necesario adoptar medidas enfocadas a desarrollar un estilo de vida saludable como eliminar el consumo de tabaco y alcohol o evitar la falta de actividad física, así como tratar algunas infecciones crónicas que suponen un problema en países con ingresos medios y bajos.

También hay que elaborar y aplicar estrategias preventivas entre las que destaca la detección precoz y diseñar tratamientos ajustados a cada paciente.

La creación de unos programas de detección precoz adecuados puede ayudar a reducir el número de casos más graves, por ejemplo, un mayor diagnóstico de carcinomas in situ, tal y como apunta la SEOM, y una reducción de la mortalidad, y el uso de las nuevas tecnologías para elaborar dichos programas de detección precoz es fundamental.

Desde hace varios años el estudio de los datos se ha convertido en una herramienta de mucha importancia en la lucha contra el cáncer. Con el desarrollo del Big Data el análisis de gran cantidad de información sobre cada tipo de tumor ayuda a ampliar los efectos de la inmunoterapia, a evitar la resistencia a las terapias aplicadas e incluso a prevenir fenómenos como la metástasis.

Así, tal y como destaca el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, CNIO, el análisis de datos permite estudiar, por ejemplo, la capacidad de analizar el genoma de cada una de las miles de células de una muestra. Esto ha motivado que matemáticos, expertos en computación e incluso físicos de partículas participen en los trabajos de investigación en oncología.

Los actuales métodos computacionales han permitido el desarrollo de la secuenciación de células individuales que, según el CNIO, se sitúa como una de las técnicas que mayor impacto tiene.

Hasta hace pocos años, los métodos tradicionales de secuenciación ofrecían información sobre el genoma promedio en una muestra donde hay millones de células, sin embargo, ahora se puede analizar aisladamente el ADN de cada una de ellas.

En el campo del diagnóstico por imagen, el Big Data ya permite no solo una detección precoz, también ayuda en las decisiones clínicas que puedan llegar a tomar los expertos oncólogos, y a predecir la evolución del propio tumor.

A través de la digitalización de las imágenes, estos sistemas transforman dichas imágenes en datos, ofreciendo diagnósticos más precisos en etapas tempranas. Esto resulta especialmente útil en algunos tipos de tumor como el cáncer de mama.

La personalización de los tratamientos

Ya en 2020, el Servicio de Oncología Médica del Hospital Gregorio Marañón de Madrid anunció su participación en un proyecto pionero de investigación para el desarrollo de una aplicación que permite hacer un seguimiento de los pacientes oncológicos en tratamiento. A través del Big Data y la Inteligencia Artificial, IA, pretenden mejorar la atención y la calidad de vida de estos pacientes.

Desde el centro hospitalario señalan que esta aplicación estudiará distintos parámetros sobre el estado anímico del paciente, así como otros relacionados con la nutrición, la calidad del sueño o el ejercicio físico realizado. 

Los datos se recogen en los dispositivos que lleven los enfermos o en sus hospitales de referencia, respetando la confidencialidad de la información. Así, con el análisis de datos y el desarrollo de software de aprendizaje automático, los médicos podrán aplicar tratamientos personalizados.

Cómo las nuevas tecnologías mejoran la vida de los pacientes

La digitalización de la medicina ha supuesto una revolución para médicos y pacientes, y ha impulsado lo que ahora conocemos como medicina de precisión totalmente personalizada. La unión de las tecnologías de la información y la genómica, hace posible encontrar patrones o relacionar variables para mejorar la precisión tanto en diagnósticos como en tratamientos, incluso para mejorar aquellos que están en fase piloto. 

En la misma línea de investigación centrada en la interpretación de los datos genéticos se basa el proyecto NONCODRIVERS que tiene como objetivo identificar las mutaciones genéticas específicas que originan el desarrollo del cáncer.

Tal y como informan desde la Comisión Europea, este programa ha conseguido desarrollar un método pionero que utiliza el aprendizaje automático entrenado en genes cancerosos para crear modelos que identifican distintos tipos de mutaciones y clasificar todas las variantes posibles de genes cancerosos. 

Esto permitirá, una vez más, administrar al paciente aquellos fármacos específicos dirigidos a las mutaciones concretas, evitando los tratamientos genéricos.

La digitalización de la medicina también supone una mejora en la atención al paciente gracias a la telemedicina, a los dispositivos portátiles o la robótica. Un buen ejemplo de ello es la cirugía robótica para operar el cáncer de pulmón. Esta técnica es menos agresiva que la convencional puesto que se trata de una cirugía mínimamente invasiva (CMI), ofrece los mismos resultados, facilita la intervención al médico, reduce las complicaciones y la mortalidad postquirúrgica, y mejora la calidad de vida del paciente al reducir los tiempos de recuperación en el hospital. 


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