REDMOD: una IA detectó señales de cáncer de páncreas 475 días antes del diagnóstico clínico

El sistema alcanzó una sensibilidad del 73%, frente al 39% de radiólogos experimentados como el Dr. Ajit Harishkumar Goenka de la Mayo Clinic, al analizar tomografías previas al diagnóstico. El estudio publicado en Gut requiere validación prospectiva en pacientes de alto riesgo antes de su incorporación a la atención habitual.

Tomografías que habían sido interpretadas sin evidencia de cáncer contenían patrones sutiles que una herramienta de inteligencia artificial pudo identificar antes del diagnóstico clínico. REDMOD, un sistema diseñado para analizar la textura del tejido pancreático, detectó esas señales con una anticipación de aproximadamente 475 días, según una investigación publicada en Gut.

El hallazgo apunta a una dificultad central del adenocarcinoma ductal pancreático, la forma más frecuente de cáncer de páncreas: suele descubrirse cuando la enfermedad ya está avanzada. Sin embargo, los resultados todavía no demuestran que utilizar el sistema en la práctica permita mejorar la supervivencia. Los investigadores consideran indispensable evaluarlo de manera prospectiva, especialmente en personas con mayor riesgo.

Cómo funciona REDMOD y qué imágenes se analizaron

REDMOD, sigla de Radiomics-based Early Detection MODel, examina patrones muy finos de la textura del tejido mediante radiómica, un análisis de características de las imágenes que no resultan fácilmente perceptibles en la lectura convencional.

El sistema también identifica y delimita automáticamente el páncreas, separándolo de los órganos y tejidos cercanos. Esa automatización evita que un especialista deba trazar manualmente sus límites y reduce las diferencias que pueden surgir entre evaluadores.

Para estudiar su desempeño, los investigadores analizaron tomografías abdominales de 219 pacientes de varios hospitales que posteriormente fueron diagnosticados con cáncer pancreático. En la evaluación original de esas imágenes, radiólogos experimentados no habían encontrado evidencia de la enfermedad. Las compararon con estudios de 1.243 personas que permanecieron sin cáncer pancreático durante un seguimiento de hasta tres años.

Entre quienes desarrollaron cáncer, el 40% tenía imágenes obtenidas entre tres y doce meses antes del diagnóstico; el 35%, entre doce y veinticuatro meses antes; y el 25%, más de dos años antes, hasta aproximadamente tres años.

Sensibilidad superior, incluso más de dos años antes

REDMOD alcanzó una sensibilidad del 73%, frente al 39% de los radiólogos. Esta medida expresa la capacidad para identificar correctamente los casos positivos; no equivale a la precisión global del sistema ni describe por sí sola su desempeño en personas sin enfermedad.

La diferencia fue mayor en las imágenes tomadas más de dos años antes del diagnóstico. En ese grupo, la detección llegó al 68% con REDMOD, frente al 23% de los especialistas, casi tres veces más.

Los investigadores destacaron el valor potencial de esa anticipación: “Esta ventana temporal tiene una profunda importancia, ya que lograr una detección tan temprana aumentaría sustancialmente la probabilidad de curación y de una mejor supervivencia”.

Esa afirmación describe la oportunidad clínica que buscan investigar. El trabajo no evaluó si intervenir a partir de una alerta de REDMOD modifica efectivamente la evolución de los pacientes.

Qué ocurrió con las imágenes sin cáncer

La evaluación también incluyó pruebas para determinar cómo clasificaba el sistema los estudios de personas sin cáncer pancreático. En un grupo independiente de 539 pacientes de distintos hospitales, identificó correctamente como libres de cáncer algo más del 81% de las imágenes.

En el conjunto público NIH-PCT de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, compuesto por 80 pacientes, esa proporción fue del 87,5%. Estos resultados indican que el sistema tampoco clasificó correctamente todos los estudios sin enfermedad, un aspecto relevante para valorar su futura aplicación.

Además, al examinar imágenes del mismo paciente obtenidas con meses de diferencia, REDMOD produjo resultados concordantes en el 90% al 92% de los casos. Esa estabilidad temporal respaldó la consistencia de las señales detectadas.

Qué falta antes de utilizarlo en la atención habitual

Una limitación del estudio es la diversidad étnica insuficiente de la población analizada. Esto deja pendiente establecer si el desempeño se mantiene en grupos con características diferentes.

La siguiente etapa requiere estudios prospectivos: aplicar el sistema y observar sus resultados hacia adelante, en lugar de analizar solamente imágenes de personas cuya evolución ya se conoce. Los investigadores destacan la necesidad de evaluarlo en pacientes de alto riesgo, entre ellos quienes presentan pérdida de peso inexplicada o diabetes de diagnóstico reciente.

“Si bien la validación prospectiva es fundamental para confirmar la utilidad clínica, el marco REDMOD representa un avance significativo hacia el cambio de paradigma del adenocarcinoma ductal pancreático esporádico, desde un diagnóstico sintomático en etapa avanzada hacia una interceptación preclínica proactiva”, concluyeron los autores.

Para los servicios de diagnóstico por imágenes y oncología, REDMOD plantea la posibilidad de aprovechar señales que hoy pasan inadvertidas en tomografías convencionales. Su incorporación dependerá de demostrar que esa anticipación puede traducirse en decisiones clínicas útiles y mejores resultados para los pacientes.