{"id":128089,"date":"2025-09-20T20:04:13","date_gmt":"2025-09-20T20:04:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/128089\/"},"modified":"2025-09-20T20:04:13","modified_gmt":"2025-09-20T20:04:13","slug":"matematicas-para-detectar-el-cancer-colorrectal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/128089\/","title":{"rendered":"Matem\u00e1ticas para detectar el c\u00e1ncer colorrectal"},"content":{"rendered":"<p>Un equipo del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC), organismo adscrito al Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades, ha desarrollado un modelo matem\u00e1tico para identificar la mejor estrategia para la detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer colorrectal. El estudio, publicado en\u00a0Computers in Biology and Medicine,\u00a0muestra que una estrategia para establecer el cribado basada en un enfoque personalizado\u00a0incrementa el n\u00famero de casos incipientes detectados, empleando los mismos recursos que con la actual estrategia.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/recreacion-cancer-colon.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"640\" src=\"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/recreacion-cancer-colon.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-200462\"  \/><\/a><\/p>\n<p>El colorrectal es el tercer tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s com\u00fan a nivel mundial: representa el 10% de casos y el 12% de las muertes por causas oncol\u00f3gicas. Para hacerle frente, la detecci\u00f3n temprana es fundamental. Habitualmente, la mayor\u00eda de los programas de detecci\u00f3n se basan \u00fanicamente en la edad de la poblaci\u00f3n susceptible, y se realiza el mismo tipo de prueba a todas las personas mayores de cierta edad, con el fin de detectar casos tempranos.\u00a0<\/p>\n<p>El modelo, dise\u00f1ado por\u00a0<strong>Daniel Corrales<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>David R\u00edos<\/strong>, investigadores del CSIC en el\u00a0Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas\u00a0(ICMAT), junto con\u00a0<strong>Marino J. Gonz\u00e1lez<\/strong>, de la Universidad de La Rioja, identifica un conjunto de caracter\u00edsticas que se asocian con la alta probabilidad de padecer este tipo de c\u00e1ncer. Estas incluyen, adem\u00e1s de la edad \u2013que se confirma como la variable con mayor asociaci\u00f3n con la enfermedad\u2013, la presencia de otras dolencias como diabetes e hipertensi\u00f3n, el consumo de tabaco y alcohol, o el \u00edndice de masa corporal.<\/p>\n<p>A partir de esta informaci\u00f3n, el estudio establece un nivel de riesgo para cada persona, a la cual se sugiere un tipo de acci\u00f3n para la detecci\u00f3n temprana de la enfermedad.\u00a0Seg\u00fan el estudio, en los casos de riesgo medio, la prueba actual \u2013basada en detecci\u00f3n de sangre en heces\u2013 es la m\u00e1s eficiente. Sin embargo, si el riesgo es m\u00e1s elevado, convendr\u00eda usar otro tipo de test, como una prueba de ADN en heces.<\/p>\n<p>\u201cNuestra propuesta permite evaluar de forma\u00a0exhaustiva\u00a0los programas nacionales de cribado existentes para c\u00e1ncer colorrectal, as\u00ed como compararlos con otras estrategias\u201d, asegura\u00a0<a href=\"https:\/\/www.davidriosinsua.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">David R\u00edos<\/a>, profesor de investigaci\u00f3n del\u00a0CSIC en el ICMAT.\u00a0\u201cLos resultados muestran que una estrategia personalizada detecta un mayor n\u00famero de casos incipientes entre la poblaci\u00f3n, lo que puede reducir, a largo plazo, la mortalidad por esta enfermedad y tambi\u00e9n el gasto en recursos relativos al tratamiento\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n<p>Redes bayesianas para analizar factores de riesgo<\/p>\n<p>En el marco del proyecto europeo\u00a0<a href=\"https:\/\/oncoscreen.health\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Oncoscreen<\/a>, los investigadores han dise\u00f1ado un modelo gr\u00e1fico estad\u00edstico denominado\u00a0red bayesiana\u00a0para analizar los factores de riesgo.\u00a0\u201cSe trata de un diagrama que permite representar, de forma clara y sencilla, la compleja mara\u00f1a de relaciones entre diferentes condiciones m\u00e9dicas relevantes\u201d, explica\u00a0<a href=\"https:\/\/danielcorralesalonso.github.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Daniel Corrales<\/a>, investigador predoctoral del CSIC en el ICMAT.<\/p>\n<p>La red est\u00e1 formada por nodos, que representan las variables de inter\u00e9s \u2013por ejemplo, la presencia de c\u00e9lulas cancer\u00edgenas, la edad, el \u00edndice de masa corporal o la diabetes\u2013, y arcos entre los nodos, que indican la asociaci\u00f3n entre ellas. \u201cSi entre dos nodos del modelo hay un arco, esto quiere decir que entre las dos variables que\u00a0representan hay una relaci\u00f3n de dependencia\u201d, explica Corrales. Estas relaciones se cuantifican a trav\u00e9s de\u00a0probabilidades condicionadas, que representan la probabilidad de que suceda un determinado evento \u2013por ejemplo, padecer diabetes\u2013 si se da otro \u2013por ejemplo, tener m\u00e1s de 60 a\u00f1os\u2013. Cada nodo incorpora una tabla de probabilidad que muestra los posibles valores de esa variable, seg\u00fan la informaci\u00f3n disponible. \u201cEs una herramienta visual que facilita la interpretaci\u00f3n a los expertos\u201d, asegura R\u00edos.<\/p>\n<p>Matem\u00e1ticas para apoyar la toma de decisiones<\/p>\n<p>Al introducir los datos de cada paciente, la red permite, entre otras cosas, computar su riesgo de padecer c\u00e1ncer colorrectal \u2013el objetivo inicial del estudio\u2013. Una vez obtenida esta informaci\u00f3n, se incorpora en un modelo de decisi\u00f3n que sugiere qu\u00e9 medida tomar, en cada caso. \u201cPara ello tambi\u00e9n se tiene en cuenta, mediante una funci\u00f3n de utilidad multiatributo, el coste de la prueba, la informaci\u00f3n que aporta y lo molesta que es para el paciente\u201d, describe Corrales.<\/p>\n<p>Empleando esta herramienta, a la mayor\u00eda de la poblaci\u00f3n general no se le asignar\u00eda ninguna prueba, dado que su riesgo es, en general, muy bajo. \u201cPero cuando el riesgo crece, es importante saber qu\u00e9 prueba asignar, teniendo en cuenta, por un lado, de cu\u00e1ntas pruebas de cada tipo se dispone en el programa de cribado y c\u00f3mo de bien detecta la presencia de c\u00e1ncer cada tipo de test\u201d, detalla R\u00edos.<\/p>\n<p>Seg\u00fan sus resultados, para riesgos altos, ser\u00eda conveniente utilizar test m\u00e1s\u00a0sensibles\u00a0que los actuales, es decir, \u201cque tengan una mayor capacidad para detectar correctamente a quienes tienen la enfermedad, minimizando la posibilidad de falsos negativos\u201d, explica Corrales.\u00a0Seg\u00fan el estudio, una prueba de ADN en heces, pese a ser m\u00e1s cara, puede ser m\u00e1s recomendable que la prueba est\u00e1ndar para pacientes de riesgo m\u00e1s alto. \u201cPara apoyar la selecci\u00f3n de las pruebas \u00f3ptimas, se buscan las de m\u00e1xima utilidad esperada seg\u00fan los criterios estudiados\u201d, comentan los autores.<\/p>\n<p>Para dise\u00f1ar el modelo, los investigadores han combinado el conocimiento de expertos en esta enfermedad con aprendizaje autom\u00e1tico extra\u00eddo de datos de dos millones de pacientes. \u201cEn una primera fase hemos revisado la investigaci\u00f3n existente sobre factores de riesgo de tener c\u00e1ncer colorrectal y hemos mantenido conversaciones con m\u00e9dicos. Despu\u00e9s, hemos corroborado esta informaci\u00f3n con datos facilitados por centros m\u00e9dicos colaboradores\u201d, dice Corrales.<\/p>\n<p>Las conclusiones de este estudio ser\u00e1n utilizadas para evaluar las nuevas tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer colorrectal que se est\u00e1n desarrollando en el proyecto Oncoscreen por parte de los centros de investigaci\u00f3n y universidades colaboradoras.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un equipo del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC), organismo adscrito al Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades,&hellip;\n","protected":false},"author":2,"featured_media":128090,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[27041,25,24,165,166,23],"class_list":{"0":"post-128089","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-c3","9":"tag-es","10":"tag-espana","11":"tag-health","12":"tag-salud","13":"tag-spain"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/128089","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=128089"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/128089\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/128090"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=128089"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=128089"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=128089"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}