Integran IA en análisis de sangre para detectar y monitorear el cáncer en sus orígenes

Por lo general, el método de detección del cáncer se basa en imágenes y biopsias de tejido donde está situado el tumor, lo que conlleva sus propios riesgos.

Dado que los tumores dependen de la sangre para su nutrición y crecimiento, esta se comunica continuamente con ellos, liberando biomarcadores como ADN, ARN, proteínas y metabolitos por todo el cuerpo. Por tanto, mejorar la capacidad de los análisis de sangre simples para detectar el inicio del tumor antes de que aparezcan los síntomas permite una intervención más temprana y mejores resultado es la finalidad de una investigación realizada por científicos de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) en Sydney (Australia).

El principal objetivo es desarrollar el primer análisis de sangre basado en lípidos para la detección del cáncer de mama impulsado por inteligencia artificial . Se trata de aplicar IA para mejorar y acelerar el proceso mediante algoritmos avanzados que pueden analizar datos complejos e identificar señales moleculares significativas en la sangre que predicen la iniciación o progresión tumoral. "Estos biomarcadores pueden utilizarse para detectar el cáncer mucho antes de que un bulto sea visible en las imágenes; en principio, meses o años antes, con mínimo dolor y riesgo. Ello supone una mejora con respecto a los métodos de detección actuales, permitiendo enfoques personalizados y resultados reproducibles", señaló, al respecto, Fatemeh Vafaee, profesora asociada de la UNSW.

Identificar señales significativas

En su laboratorio, aplican IA  mediante algoritmos avanzados que pueden analizar datos complejos e identificar señales moleculares significativas en la sangre que predicen la iniciación o progresión tumoral. Esto supone una mejora con respecto a los métodos de detección actuales, permitiendo enfoques personalizados y resultados reproducibles. Es el caso  mujeres con tejido mamario denso, donde los métodos de imagen tradicionales pueden ser menos eficaces.

Al integrar técnicas de IA explicables, estos investigadores garantizan que los modelos proporcionen no solo resultados precisos, sino también información clínicamente interpretable, crucial para generar confianza y respaldar la toma de decisiones en entornos de atención médica reales.

El equipo científico está desarrollando, actualmente, pruebas de múltiples analitos que combinan varios biomarcadores para una detección más precisa del cáncer en múltiples tipos, incluidos tumores de pulmón, hígado y cerebro, explorando pruebas que utilizan otros biofluidos como la orina y la saliva, mientras trabaja para integrar datos diversos para una visión completa de la salud del paciente "Si bien aún existen desafíos para integrar este tipo de tecnología a gran escala, la IA está preparada para transformar el ámbito de la medicina personalizada", concluyó la prof. Vafaee.