El 'machine learning' podría sustituir en un futuro a las colonoscopias

Publicado 02/01/2020 16:55:41CET
El doctor de la Fundació Althaia Ignasi Puig identifica un pólipo en una colonoscopia.
El doctor de la Fundació Althaia Ignasi Puig identifica un pólipo en una colonoscopia. - FUNDACIÓ ALTHAIA - Archivo

MADRID, 2 Ene. (EUROPA PRESS) -

Investigadores de varios centros de investigación chinos han desarrollado una nueva plataforma de 'machine learning' (aprendizaje automático de computadoras) que analiza el el ADN tumoral circulante (ctDNA) para identificar a los pacientes con cáncer colorrectal y ayuda a predecir la gravedad de su enfermedad y la supervivencia.

Este método no invasivo, descrito en la revista científica 'Science Translational Medicine', podría ayudar a detectar este tipo de tumores en pacientes en riesgo en etapas tempranas, antes de que el tumor haya provocado metástasis en otros tejidos y, por lo tanto, reduzca aún más la esperanza de supervivencia de los pacientes.

Hasta ahora, las colonoscopias son el estándar para el diagnóstico del cáncer colorrectal, pero son incómodas e invasivas y pueden llevar a complicaciones, lo que provoca que algunos pacientes estén menos dispuestos a someterse a estos exámenes de detección.

Por eso, estos investigadores se propusieron aprovecharo las técnicas de 'machine learning' para desarrollar un método de diagnóstico menos invasivo que pudiera detectar el cáncer colorrectal en pacientes en riesgo. Su tecnología funciona mediante el cribado de marcadores de metilación, que son modificaciones del ADN que se encuentran frecuentemente en los tumores.

Los científicos crearon primero un modelo de diagnóstico basado en nueve marcadores de metilación asociados con el cáncer colorrectal, que identificaron estudiando muestras de plasma de 801 pacientes con cáncer colorrectal, así como de 1.021 controles. Este modelo distinguió con precisión a los pacientes de los individuos sanos con una sensibilidad y especificidad de 87,5 y 89,9 por ciento, respectivamente, y superó a un análisis de sangre ya disponible llamado examen de antígeno carcinoembrionario (CEA).

Además, un modelo de pronóstico modificado ayudó a predecir el riesgo de muerte de los pacientes durante un periodo de seguimiento de 26,6 meses en promedio, especialmente cuando se combinó con características clínicas establecidas como la localización del tumor. Un marcador de metilación fue particularmente útil, ya que la detección de éste por sí sola detectó casos de cáncer colorrectal y lesiones precancerosas en un estudio prospectivo de 1.493 individuos en riesgo.

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