Antonio, el investigador de la ULE que lidera la detección con IA del tumor más común y segundo más mortal en España

Antonio José Molina de la Torre, del Grupo de Investigación en Interacción Gen-Ambiente-Salud (Giigas) de la Universidad de León (ULE), es el encargado de liderar un proyecto que pretende detectar precozmente con inteligencia artificial el tumor más diagnosticado y el segundo más mortal en España, el cáncer colorrectal.

Este proyecto innovador está financiado por el Instituto de Salud Carlos III y en el participan también otros investigadores de Giigas y de centros como el de Supercomputación de Castilla y León, institutos de investigación biomédica como IDIBAPS-Clinic (Barcelona) y Fisabio (Valencia), y profesionales de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria.

Coordinado por la ULE, el ambicioso proyecto pretende mejorar la detección precoz del cáncer colorrectal, que es el segundo tumor más mortal en España únicamente detrás del de pulmón.

Isabel García, Ana Montero, María Rubin, Antonio J Molina, Lorena Botella, Lidia García y Tania Fernández, integrantes del proyecto liderado por la ULE

La supervivencia de los pacientes con esta enfermedad depende especialmente del momento en el que se detecta, siendo mayor cuanto más pronto sea diagnosticado.

En España, por este motivo, se realizan desde 2014 programas de cribado poblacional mediante sangre oculta en heces. Están dirigidos a personas sanas de entre 50 y 74 años.

Aunque han registrado una gran efectividad, con una detección en torno al 80% de los casos, estos cribados tienen limitaciones como falsos positivos y negativos, además de una baja participación, entre el 30% y el 80% de la población diana.

También provocan la realización innecesaria de pruebas invasivas como la colonoscopia a los participantes que dan un resultado positivo falso.

En este sentido, Antonio José Molina destaca la necesidad de "personalizar dichos programas para mejorar su eficacia y la participación de la población". En el estudio se plantean modelos de inteligencia artificial que se basan en el "análisis combinado de la información genética y el de las moléculas presentes en una muestra de sangre".

A esto se junta información de los estilos de vida, como la dieta o la actividad física, y "características clínicas que permitan predecir el riesgo individual de desarrollar la enfermedad de una forma poco invasiva y más precisa".

Este avance tendrá como principal beneficio su aplicación en la creación de una estrategia de cribado personalizada que permitirá establecer los pasos a seguir en cada persona en función de su nivel de riesgo concreto.

El proceso facilitará la detección temprana del tumor, adelantando el instante del inicio del cribado a quienes presenten más riesgo y limitando las intervenciones invasivas innecesarias.

"La estrategia minimizaría el impacto físico y el estrés psicológico en los pacientes, optimizando los recursos del sistema sanitario", subraya el investigador de la Universidad de León.

El proyecto, además, prevé una fase piloto de evaluación de los modelos en el ámbito de la Atención Primaria, implementada por médicos de Semergen, con el fin de validar la aplicabilidad real del sistema de predicción en la práctica clínica habitual.

También contará con una gran retroalimentación de las actitudes y percepciones de los participantes, además de los profesionales sanitarios antes, durante y después de su aplicación, lo que mejorará la integración de las herramientas de IA en el proceso clínico dentro del sistema sanitario.

Para Antonio José Molina, el proyecto "incorpora un sólido componente social dirigido a garantizar que los avances científicos respondan a las necesidades reales de la población y a facilitar su comprensión y aceptación por la sociedad".