{"id":119643,"date":"2025-09-16T22:24:08","date_gmt":"2025-09-16T22:24:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/119643\/"},"modified":"2025-09-16T22:24:08","modified_gmt":"2025-09-16T22:24:08","slug":"un-equipo-del-cnio-crea-un-algoritmo-que-predice-metastasis-en-cancer-de-pancreas-y-ayudara-a-evitar-cirugias-innecesarias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/119643\/","title":{"rendered":"Un equipo del CNIO crea un algoritmo que predice met\u00e1stasis en c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas y ayudar\u00e1 a evitar cirug\u00edas innecesarias"},"content":{"rendered":"

Redacci\u00f3n
<\/strong>Un equipo internacional ha desarrollado un algoritmo<\/strong> de aprendizaje profundo (deep learning, en ingl\u00e9s) que predice<\/strong> con precisi\u00f3n la existencia de met\u00e1stasis en c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas<\/strong> a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas del tumor primario y ayudar\u00e1 a evitar cirug\u00edas innecesarias e invasivas en pacientes que no ver\u00e1n beneficio.<\/p>\n

\u00abSi una persona con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas ya tiene met\u00e1stasis, una operaci\u00f3n no solo no cura, sino que puede empeorar su situaci\u00f3n\u00bb, ha explicado la jefa del grupo de Epidemiolog\u00eda Gen\u00e9tica y Molecular del Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO)<\/strong>, N\u00faria Malats<\/strong>, quien ha liderado el trabajo publicado en GUT<\/a>.<\/p>\n

Seg\u00fan ha detallado la especialista, la cirug\u00eda es \u00abmuy invasiva\u00bb<\/strong> y puede aumentar el sufrimiento del paciente, \u00absin mejorar su pron\u00f3stico\u00bb. Por ello, ha destacado la importancia de saber \u00aba tiempo\u00bb si hay met\u00e1stasis antes de decidir operar.<\/p>\n

El objetivo con este algoritmo es evitar cirug\u00edas que son \u00abmuy invasivas\u00bb cuando el paciente tiene met\u00e1stasis<\/p>\n

El algoritmo PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm, por sus siglas en ingl\u00e9s), que emplea inteligencia artificial (IA)<\/strong>, fue probado con los datos de cerca de 250 pacientes del ensayo cl\u00ednico holand\u00e9s Preopanc1 y obtuvo una alta tasa de \u00e9xito.<\/p>\n

En esta l\u00ednea, el estudio destaca que se trata de un avance \u00abprometedor\u00bb<\/strong> que puede ayudar a cirujanos y m\u00e9dicos en la detecci\u00f3n de met\u00e1stasis, \u00ablo que podr\u00eda perfeccionar la planificaci\u00f3n quir\u00fargica y mejorar los resultados de los pacientes con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas\u00bb.<\/p>\n

En concreto, el algoritmo clasific\u00f3 con precisi\u00f3n el 56% de las met\u00e1stasis<\/strong> en el conjunto Preopanc-Dpcg, \u00abun resultado prometedor en el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas, especialmente en este tipo de diagn\u00f3stico tan complejo\u00bb, ha resaltado Malats.<\/p>\n

El algoritmo se prob\u00f3 con los datos de cerca de 250 pacientes y clasific\u00f3 con precisi\u00f3n el 56% de las met\u00e1stasis, \u00abun resultado prometedor\u00bb<\/p>\n

Adem\u00e1s, el rendimiento del modelo se mantuvo independientemente de la ubicaci\u00f3n de la met\u00e1stasis. El tama\u00f1o y la ubicaci\u00f3n del tumor primario, el sexo y la edad del paciente tampoco afectaron a la capacidad de predicci\u00f3n.<\/p>\n

Para la l\u00edder de la investigaci\u00f3n, este resultado es especialmente positivo si se tiene en cuenta que el algoritmo fue capaz de predecir el 65,8% de las met\u00e1stasis que solo se hab\u00edan detectado en quir\u00f3fano<\/strong>. De haberse empleado en su momento, \u00abestos pacientes podr\u00edan haberse ahorrado la intervenci\u00f3n quir\u00fargica\u00bb, ha afirmado Malats.<\/p>\n

Este algoritmo no solo dice si hay met\u00e1stasis ahora sino que es capaz de predecir si la enfermedad se extender\u00e1 a otros \u00f3rganos en los pr\u00f3ximos meses. Seg\u00fan Malats, el \u00e9xito del algoritmo se debe a que ha sido entrenado con muchos datos m\u00e9dicos reales<\/strong> (im\u00e1genes de esc\u00e1neres TAC y datos cl\u00ednicos) y a que emplea t\u00e9cnicas de inteligencia artificial \u00abque detectan patrones dif\u00edciles de ver para el ojo humano\u00bb.<\/p>\n

Los investigadores se\u00f1alan que este resultado es especialmente positivo si se tiene en cuenta que el algoritmo fue capaz de predecir el 65,8% de las met\u00e1stasis que solo se hab\u00edan detectado en quir\u00f3fano<\/p>\n

Con todo, la cient\u00edfica ha puntualizado que el algoritmo est\u00e1 dise\u00f1ado como una herramienta complementaria, es decir, no reemplaza al juicio del profesional sino que sirve como \u00absegunda opini\u00f3n\u00bb<\/strong>, ayudando a los m\u00e9dicos a tomar decisiones y que el diagn\u00f3stico sea m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s preciso y menos arriesgado para el paciente.<\/p>\n

Malats ha se\u00f1alado que se requiere \u00abm\u00e1s validaci\u00f3n en diferentes hospitales y poblaciones\u00bb<\/strong>. Asimismo, ha apuntado que, como todo desarrollo IA, puede dar falsos positivos, esto es, decir err\u00f3neamente que hay met\u00e1stasis, o no verlas cuando s\u00ed existen, lo que se denomina falsos negativos.<\/p>\n

El grupo va a probar el algoritmo en pacientes reales, en tiempo real, con la colaboraci\u00f3n de varios hospitales<\/p>\n

Por eso, el grupo va a probar el algoritmo en pacientes reales<\/strong>, en tiempo real, con la colaboraci\u00f3n de varios hospitales, gracias a un proyecto que cuenta con casi 800.000 euros de financiaci\u00f3n del Ministerio para la Transformaci\u00f3n Digital.<\/p>\n

Participar\u00e1n hospitales como Vall d\u2019Hebron (Barcelona), el Ram\u00f3n y Cajal y Gregorio Mara\u00f1\u00f3n (Madrid), el Centro Universitario de Navarra y con el Grupo Holand\u00e9s de C\u00e1ncer de P\u00e1ncreas (Dutch Pancreatic Cancer Group, DPCG). Tambi\u00e9n se busca la participaci\u00f3n de hospitales en China y Uruguay, para conseguir la m\u00e1xima heterogeneidad de im\u00e1genes posible.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Redacci\u00f3nUn equipo internacional ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo (deep learning, en ingl\u00e9s) que predice con precisi\u00f3n…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":119644,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[39626,6090,19927,11307,25,24,165,1294,9785,166,23],"class_list":{"0":"post-119643","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-algoritmos","9":"tag-b1","10":"tag-cancer-de-pancreas","11":"tag-cnio","12":"tag-es","13":"tag-espana","14":"tag-health","15":"tag-investigacion","16":"tag-metastasis","17":"tag-salud","18":"tag-spain"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/119643","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=119643"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/119643\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/119644"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=119643"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=119643"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=119643"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}