Inteligencia artificial española para el diagnóstico precoz del cáncer de páncreas
La startup catalana Sycai ha desarrollado un software con posibilidad de implantación hospitalaria que detecta lesiones en el páncreas con potencial para malignizar
La comunidad científica española parece haber pisado el acelerador este 2022 en la investigación del cáncer de páncreas. Hay que buscar alternativas en el diagnóstico del conocido como cáncer silencioso; las dificultades para localizarlo no son pocas. Sobre todo después de una pandemia que ha motivado un descenso en los diagnósticos y que podría aumentar el número de pacientes en fases avanzadas. Una realidad fatal, pues los tumores pancreáticos son fulminantes en la mayoría de los casos si no se detectan de forma precoz. La ausencia de síntomas hasta estadios finales y la dificultad de tratamiento, por la ubicación e importancia del órgano, lo hacen uno de los más mortales.
La tasa de supervivencia en España no supera el 7% en hombres y el 10% en mujeres, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). Con una incidencia de 8.697 casos en España en 2021, un año antes esta enfermedad fue la causa de muerte de más de 7.400 personas (INE).
En los últimos cinco meses se han recogido los frutos de varios trabajos en el ámbito de la investigación. En enero, un equipo liderado por Neus Martínez-Bosch publicó en eBioMedicine el hallazgo de un nuevo biomarcador sanguíneo para la detección precoz del cáncer de páncreas. Poco después, en marzo, investigadores del CNIO (Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas) encontraron una firma molecular en muestras de heces que podría definir a la población de alto riesgo e incluso determinar a pacientes en estadios iniciales de la enfermedad. Interesantes avances en un momento en el que la mortalidad por este tipo de tumores está subiendo debido al crecimiento de la incidencia tanto en hombres como en mujeres.
Los profesionales de la Radiología, fundamental en el diagnóstico temprano de los tumores pancreáticos, confían en que la tecnología se convierta también en un aliado. Y en este campo las buenas noticias vienen de la mano de la startup catalana, Sycai Tecnologies, que ha desarrollado un software de apoyo, mediante Inteligencia Artificial, capaz de detectar lesiones en el páncreas y hacer un cribado para determinar aquellas que podrían malignizar. Y lo hace con una sensibilidad del 94% y una especificidad del 84%. Poco a poco este tipo de avances se empiezan a ver con buenos ojos en el campo médico.
«Teníamos la tecnología y hablando con muchos profesionales durante la pandemia vemos que existe una necesidad no resuelta para el análisis de estos pacientes que tienen lesiones en el páncreas (...) La tecnología es útil en todos los ámbitos, pero creo que en el de la medicina vamos un poco tarde», explica Júlia Rodríguez Comas, cofundadora y directora científica de Sycai Technologies.Bautizado como Sycai Medical, este software se entrena enseñándole pruebas de imagen para que luego evalúe otro conjunto de imágenes que no ha visto nunca.
Los primeros resultados del 'entrenamiento' se desprenden de la prueba de concepto que han realizado en el Hospital de Mataró con la colaboración de María Teresa Fernández, jefa del servicio de Radiología; y las doctoras del departamento Maria Montserrat Duh y Neus Torra Ferrer. Se analizaron más de mil imágenes de pacientes con lesiones quísticas en el páncreas a los que se les había hecho una punción para determinar si el software las detectaba y clasificaba de forma correcta acorde a un diagnóstico ya existente. Los resultados, aunque preliminares, son buenos. «Los estudios van saliendo como esperábamos. Salen bien, y esto nos anima (...) Estamos en una fase preliminar. Estamos viendo si realmente la herramienta es capaz de detectar las lesiones y de aquí luego pueden salir otras muchas líneas de investigación, aplicable también a otros órganos y patologías».
Las facultativas de Mataró confían en que, si todo va como hasta ahora, este software también mejorará la calidad de vida del paciente. «Por ejemplo se podrían evitar cirugías a personas mayores si las lesiones son benignas, evitar exposición innecesaria a la radiación de las pruebas de imagen para el control y una reducción de las listas de espera para los pacientes que necesitan escáner».
Cuando en 2020 Julia Rodríguez, Sara Toledano (directora ejecutiva) y Javier García (director técnico) fundaron Sycai tenían sus dudas. «Pensamos que los radiólogos lo verían como una barrera, una intromisión (...) pero en ningún momento una herramienta como esta va a sustituir a su trabajo. Ellos son los que diagnostican, nuestra herramienta es un asistente», cuenta Julia. Pero no hubo obstáculos, «los clínicos estaban muy a favor». De hecho, Daniel Eiroa, radiólogo del Hospital Vall d'Hebron, fue uno de los especialistas que vieron en este proyecto una oportunidad, tanto a nivel médico como de satisfacción personal, por la posibilidad de crecer como profesional. «Desde hace años nos vemos con una problemática importante a la hora de gestionar el tema de las lesiones quísticas del páncreas. Inmersos en una cantidad de pruebas para la detección bastante importante y una herramienta que nos puede ayudar en este aspecto, pues sería bastante útil», confiesa. A él no ha sido al único al que han convencido para aplicar la Tecnología y la Inteligencia Artificial a la Medicina, en el camino también han sumado al equipo a Julia Arribas, gastroenteróloga en el Hospital Doce de Octubre.
A la espera de la aprobación de la Agencia Española del Medicamento para iniciar el ensayo clínico en el Hospital Parc Taulí de Sabadell, Sycai está realizando otra prueba de concepto en el Hospital de Santiago de Compostela, apoyados por el doctor José Lariño Noia. Además, han ampliado sus colaboraciones al ámbito universitario. En la Universitat Pompeu Fabra (UPF) están ligados a la unidad de investigación BCN Medtech, liderado por el profesor-investigador ICREA Miguel A. González Ballester. «No es un ensayo convencional que puede durar años. En menos de un mes deberíamos obtener el visto bueno, empezar el ensayo y tener resultados en menos de tres meses, porque al final estamos hablando de software».
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