MADRID 23 Oct. (EUROPA PRESS) -
Los investigadores han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para estimar las posibilidades de supervivencia a largo plazo de un paciente recién diagnosticado de cáncer, según un estudio presentado en el Congreso Clínico 2023 del Colegio Americano de Cirujanos (ACS).
En la actualidad, la estimación de las tasas de supervivencia de los pacientes con cáncer depende principalmente de la fase en la que se encuentre el cáncer, ha señalado la autora principal del estudio, la doctora Lauren Janczewski, becaria clínica de los Programas Oncológicos de la ACS y residente de cirugía general en el Centro Médico McGaw de la Universidad Northwestern de Chicago (Estados Unidos).
"Hay una multitud de otros factores que pueden influir en la supervivencia de un paciente más allá de sus criterios de estadificación --precisa la doctora Janczewski--. Buscamos desarrollar esta Calculadora de Supervivencia al Cáncer para proporcionar una estimación más personalizada de lo que los pacientes pueden esperar con respecto a su pronóstico del cáncer".
Utilizando un tipo de IA conocida como aprendizaje automático, el equipo de investigación multicéntrico creó una herramienta prototipo llamada Calculadora de Supervivencia del Cáncer y la probó en un conjunto de datos de cáncer a nivel nacional. Las pruebas iniciales estimaron la supervivencia a cinco años de pacientes con cáncer de mama, tiroides y páncreas.
Según la doctora Janczewski, el objetivo de este estudio era identificar las características del paciente, el tumor y el tratamiento que más influyen en la supervivencia de cada tipo de cáncer.
Después de que los expertos en cáncer recomendaran las características a estudiar, los investigadores recopilaron información relevante de pacientes diagnosticados en 2015 y 2017 con cáncer de mama, tiroides y páncreas. Los registros de los pacientes formaban parte de la Base de Datos Nacional del Cáncer (NCDB, por sus siglas en inglés), que contiene registros del 72 por ciento de los casos de cáncer recién diagnosticados en Estados Unidos.
Tres cuartas partes de los datos recopilados se utilizaron para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático con el fin de reconocer patrones entre las características en el momento del diagnóstico y la supervivencia de los pacientes a los cinco años y, a continuación, clasificar los factores con mayor influencia en la supervivencia. Con los datos restantes, los investigadores utilizaron métodos estadísticos para comprobar la precisión del prototipo en la estimación de la supervivencia.
El equipo incluyó datos de 259.485 pacientes con cáncer de mama, 76.624 con cáncer de tiroides y 84.514 con cáncer de páncreas. Los investigadores descubrieron que múltiples características específicas de los pacientes, los tumores y los tratamientos de los tres tipos de cáncer influían significativamente en la supervivencia.
Los cuatro factores que más influyeron en la supervivencia de los pacientes cinco años después del diagnóstico se establecieron por localización del cáncer. Así, en el cáncer de mama serían, en primer lugar, si la paciente se había sometido a cirugía oncológica; la edad de la paciente en el momento del diagnóstico; el tamaño del tumor y el tiempo transcurrido desde el diagnóstico hasta el tratamiento.
En el cáncer de tiroides son la edad en el momento del diagnóstico, tamaño del tumor, tiempo transcurrido desde el diagnóstico hasta el tratamiento y afectación de los ganglios linfáticos, mientras en el de páncreas son cirugía del cáncer; histología, o análisis microscópico del cáncer; tamaño del tumor, y edad en el momento del diagnóstico.
También resultaron importantes para la supervivencia del cáncer de mama el estado de los receptores hormonales, que forma parte de la estadificación del cáncer de mama, y la presencia de Ki-67, un biomarcador en el cáncer de mama.
Aunque algunos de los factores predictivos, como el tamaño del tumor, forman parte de la estadificación del cáncer, el Dr. Janczewski afirmó que sus resultados demostraban que hay muchos más factores que influyen en la supervivencia de los pacientes con cáncer más allá del estadio de la enfermedad.
Además, las pruebas de validación demostraron que la calculadora era "muy precisa" en los tres tipos de cáncer a la hora de estimar las tasas de supervivencia: entre nueve y diez meses de la supervivencia real, informó la doctora.
Según puntualiza, la Calculadora de Supervivencia al Cáncer difiere en varios aspectos de las calculadoras de supervivencia al cáncer ya en uso en que la nueva calculadora incluye biomarcadores tumorales específicos y variables de tratamiento que se sabe que afectan al pronóstico estimado de un paciente, algo de lo que, según el carecen muchas anteriores. Además, el conjunto de datos utilizado para desarrollar la nueva calculadora, el NCDB, es más exhaustivo y utiliza nuevos modelos de datos, como el aprendizaje automático, que aceleran el procesamiento. Las predicciones de riesgo de los modelos también demostraron una mayor precisión en comparación con las predicciones generadas por calculadoras más antiguas, afirma la doctora.
Los próximos pasos que ha identificado Janczewski son finalizar una interfaz de usuario que permita el uso de la Calculadora de Supervivencia al Cáncer en la práctica clínica, seguido de pruebas piloto de la calculadora en centros oncológicos seleccionados.
Con el tiempo, los investigadores esperan ampliar la calculadora añadiendo todos los demás tipos de cáncer incluidos en el NCDB. Inicialmente, la calculadora incluía los cánceres de mama, tiroides y páncreas porque estos tipos de cáncer tienen poblaciones de pacientes diversas y frecuencias y tasas medias de supervivencia diferentes, explica. Ahora tienen previsto poner la herramienta informativa final a disposición de los profesionales sanitarios.
