En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una poderosa aliada en la lucha contra el cáncer
Redacción Alto Perfil
Gracias a sus capacidades para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones ocultos y aprender de forma autónoma, la IA está transformando múltiples áreas de la investigación oncológica, desde la comprensión de mecanismos biológicos hasta el diagnóstico, la predicción del riesgo y el desarrollo de nuevos tratamientos.
Uno de los avances más relevantes es la aplicación de IA para simular el comportamiento atómico de proteínas clave, como la RAS, una de las más frecuentemente mutadas en diversos tipos de cáncer. Esta iniciativa, desarrollada en colaboración entre el Instituto Nacional del Cáncer (NCI) de Estados Unidos y el Departamento de Energía, busca entender mejor cómo interactúa RAS con otras proteínas, con el objetivo de encontrar nuevas estrategias terapéuticas.
La IA también está acelerando la detección temprana y el diagnóstico del cáncer. La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de EE. UU. ya ha aprobado software que asiste a los patólogos en la identificación de áreas sospechosas en biopsias de próstata. Además, científicos del NCI han desarrollado herramientas basadas en aprendizaje profundo que detectan automáticamente lesiones precancerosas del cuello uterino a partir de imágenes digitales. Estos avances permiten optimizar el tiempo de los especialistas, mejorar la precisión del diagnóstico y ampliar el acceso a herramientas diagnósticas en zonas con menos recursos.
Un nuevo horizonte para los tratamientos
En el desarrollo de fármacos, la IA está jugando un papel clave. Investigadores del NCI han utilizado algoritmos para predecir cómo reaccionarán los linfocitos frente a ciertos tumores, lo que podría mejorar el diseño de inmunoterapias más efectivas. A través del aprendizaje automático, también se han creado modelos que mapean las vías de respuesta a distintos medicamentos, acelerando la identificación de compuestos prometedores y facilitando su personalización.
Otro frente de avance es la reutilización de medicamentos ya existentes, identificando nuevas indicaciones a través del análisis de datos clínicos y moleculares. La IA permite también predecir la respuesta de un paciente a un tratamiento específico, lo que representa un paso importante hacia la medicina de precisión.
IA para entender poblaciones y predecir riesgos
Más allá del laboratorio y del consultorio médico, la IA también está siendo empleada para analizar datos poblacionales. Estudios financiados por el NCI están entrenando modelos de aprendizaje profundo con datos poblacionales para predecir el riesgo individual de padecer cánceres como el de páncreas. Además, los modelos de lenguaje aplicados a registros médicos electrónicos permiten estudiar cómo los determinantes sociales —como el acceso a servicios de salud, el nivel socioeconómico o el entorno familiar— inciden en la aparición y evolución del cáncer.
El futuro de la medicina personalizada
Alfonso Valencia, director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) recientemente aseguró en un panel en España que estamos a las puertas de una nueva era médica impulsada por la IA. “En diez años, la inteligencia artificial estará integrada en los sistemas de soporte de decisiones clínicas y permitirá ajustar los tratamientos en tiempo real”, aseguró en un evento organizado por CaixaForum Madrid, con motivo del Día Mundial de la Investigación del Cáncer.
Actualmente, Valencia y su equipo trabajan en el desarrollo de gemelos digitales: modelos virtuales de pacientes creados a partir de datos genéticos, proteómicos, conductuales y ambientales.
Estas réplicas digitales permitirían simular la evolución de una enfermedad, anticipar metástasis o recaídas y probar tratamientos personalizados sin riesgo para el paciente real. Aunque todavía es un reto por la enorme cantidad de datos necesarios, la promesa es clara: una medicina más predictiva, preventiva y precisa.
¿Y el cáncer de mama?
Una de sus aplicaciones más impactantes es en la detección temprana del cáncer de mama. Gracias al análisis de datos a gran escala y al aprendizaje automático, la IA está ayudando a los radiólogos a identificar tumores con mayor precisión, anticiparse al desarrollo de la enfermedad y, en muchos casos, evitar procedimientos innecesarios.
La IA se entrena a partir de millones de mamografías e imágenes clínicas. A través de este proceso, aprende a distinguir entre imágenes normales y aquellas que presentan signos de cáncer. Esta capacidad se denomina aprendizaje automático, y permite que el sistema mejore su precisión con el tiempo. De acuerdo con la doctora Amy K. Patel, radióloga mamaria y directora médica del Breast Care Center del Liberty Hospital, la IA crea representaciones matemáticas de patrones visuales, lo que facilita su uso en mamografías, ecografías e incluso resonancias magnéticas.
Aunque en Estados Unidos su implementación aún no es estándar, algunos países europeos ya utilizan la IA como parte de sus protocolos de detección. En EE.UU., solo alrededor del 9% de los radiólogos emplean herramientas de IA para evaluar imágenes mamarias, según el Colegio Estadounidense de Radiología. Sin embargo, múltiples estudios científicos ya avalan su efectividad.
De acuerdo con el Instituto Nacional del Cáncer, cerca del 20% de los casos pueden pasar desapercibidos en una mamografía convencional. Pero la IA ha demostrado captar señales sutiles que podrían escapar al ojo humano. Por ejemplo, un estudio realizado en Suecia y publicado en The Lancet Oncology mostró que el uso de IA aumentó un 20% la detección de cánceres en comparación con la lectura tradicional por radiólogos. Otro estudio, con datos de Alemania y EE. UU., reveló que la combinación de IA y radiólogos mejoró la detección en un 2.6%.
La IA también puede prevenir biopsias innecesarias. Actualmente, hasta el 80% de las biopsias de mama no detectan cáncer. Herramientas como iBRISK, una calculadora de riesgo basada en IA, pueden predecir si un tejido sospechoso es benigno o maligno, reduciendo intervenciones invasivas.
Además de detectar tumores, la IA tiene la capacidad de predecir el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Un estudio publicado en Radiology en 2023 mostró que los algoritmos de IA fueron más precisos que el modelo tradicional del Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama (BCSC) al predecir el riesgo a cinco años de desarrollar la enfermedad. Los mejores resultados se obtuvieron al combinar ambos modelos.
