Ahora, un equipo de científicos chinos ha dado un paso muy significativo hacia esta prevención temprana del cáncer gracias a la inteligencia artificial, detectando y anticipando la transformación de las citadas lesiones premalignas antes de que se vuelvan tumorales.

Y es que estas lesiones, alteraciones celulares que todavía no son tumores, pueden existir en el organismo durante años -o incluso décadas- sin transformarse, lo que complica enormemente la detección temprana y la intervención eficaz. 

La investigación, publicada recientemente en la revista especializada Research, propone lo que los investigadores denominan prevención “ultra temprana”, y, según indican, podría cambiar la forma de identificar y actuar contra el cáncer mucho antes de que este se desarrolle plenamente.

La prevención ultra temprana es un periodo en el que los patrones biológicos aún no han desembocado en cáncer clínicamente detectable, pero ya presentan señales lo suficientemente claras como para permitir la predicción del riesgo individual. 

Partiendo de esta base, el equipo de investigación integró información clínica multimodal, histopatología y datos multiómicos con inteligencia artificial para analizar sistemáticamente 15 tipos de lesiones premalignas en múltiples órganos. 

Mediante modelos biológicos basados en redes, los investigadores caracterizaron los cambios patológicos, los riesgos de progresión y las características moleculares dinámicas asociadas a las transiciones entre inflamación y cáncer.

Su aproximación no solo combina imágenes médicas y perfiles moleculares, como datos genéticos y de expresión celular, sino que también utiliza técnicas multiómicas, un campo que integra capas de información biológica para describir con mayor detalle cómo es la biología celular. 

De esta manera, los médicos podrían usar algoritmos basados en inteligencia artificial para analizar análisis clínicos, biopsias y otros datos de salud rutinarios, detectando señales sutiles que a día de hoy pasarían desapercibidas.

Con la apertura a estrategias de intervención antes de que se forme el tumor, se podría reducir la mortalidad y los costes asociados al tratamiento tardío del cáncer. Además, pacientes de alto riesgo podrían ser monitorizados más de cerca o recibir tratamientos tempranos personalizados.

No obstante, a pesar de lo prometedor de sus resultados, los investigadores reconocen que hacer la transición de estos modelos a la práctica clínica será complejo. Será a medida que las tecnologías computacionales y clínicas continúen avanzando que este enfoque podrá contribuir a establecer sistemas escalables de prevención temprana en distintos tipos de cáncer y a promover el desarrollo de vías de prevención temprana del cáncer.