Antonio José Molina de la Torre, integrante del Grupo de Investigación en Interacción Gen-Ambiente-Salud (Giigas) de la Universidad de León, lidera un proyecto innovador financiado por el Instituto de Salud Carlos III que trabaja para para mejorar la detección precoz del cáncer colorrectal mediante inteligencia artificial.
La iniciativa cuenta con la participación de otros investigadores y de centros como el de Supercomputación de Castilla y León, institutos de investigación biomédica y profesionales de la sanidad de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (Semergen).
El cáncer colorrectal es el tumor más diagnosticado en España y el segundo que más mortalidad causa, solo por detrás del de pulmón. La supervivencia de los pacientes con CCR es determinada en parte por el momento en el que se detecta y es mayor cuanto más pronto se diagnostique.
Por ese motivo, en España se realizan desde el 2014 los programas de cribado poblacional mediante sangre oculta en heces, dirigidos a personas sanas de entre 50 y 74 años. Aunque han demostrado gran efectividad (detección en torno al 80 por ciento de los casos), tienen algunas limitaciones como falsos positivos y negativos, así como la baja participación (entre el 30 y el 80 por ciento de población elegible) y la realización innecesaria de pruebas invasivas como la colonoscopia a los participantes que dan un resultado positivo falso.
Antonio José Molina explica que es necesario “personalizar esos programas para mejorar su eficacia y la participación de la población”. Para ello, se plantea el desarrollo de modelos de inteligencia artificial (Machine Learning) basados en el “análisis combinado de la información genética y de las moléculas presentes en una muestra de sangre, junto con información de los estilos de vida (como la dieta o la actividad física), y características clínicas que permitan predecir el riesgo individual de desarrollar la enfermedad de una forma poco invasiva y más precisa”.
El principal beneficio de este avance será su aplicación en la creación de una estrategia de cribado personalizada que permitirá establecer los pasos a seguir en cada persona según su nivel de riesgo concreto. Este proceso facilitará la detección temprana del tumor, adelantando el momento de inicio del cribado en quienes tienen más riesgo y limitando las intervenciones invasivas innecesarias. “La estrategia, -explica el investigador de la ULE-, minimizaría el impacto físico y el estrés psicológico en los pacientes, optimizando los recursos del sistema sanitario”.
El proyecto no se queda solamente en los centros de investigación, sino que prevé una fase piloto de evaluación de los modelos en el ámbito de la Atención Primaria, implementada por médicos de Semergen, con el objetivo de validar la aplicabilidad real del sistema de predicción en la práctica clínica habitual.
Además, contará con una gran retroalimentación de las actitudes y percepciones de los participantes y de los profesionales sanitarios antes, durante y después de su participación, lo que mejorará la integración de estas herramientas de Inteligencia Artificial en el proceso clínico dentro del sistema sanitario.
En palabras de Antonio José Molina, el proyecto “incorpora un sólido componente social orientado a garantizar que los avances científicos respondan a las necesidades reales de la población y a facilitar su comprensión y aceptación por la sociedad”. La colaboración con Cruz Roja y la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) fomentará la participación activa de la ciudadanía en distintas fases del estudio, incluyendo procesos de toma de decisiones y evaluación de los resultados; también en las acciones de divulgación dirigidas a explicar de forma clara y accesible cómo estas tecnologías pueden contribuir a mejorar la prevención, el diagnóstico precoz y el seguimiento de enfermedades como el cáncer colorrectal, sin dejar de abordar sus posibles limitaciones y la necesidad de un uso ético, seguro y responsable.
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