Investigadores crean modelo de IA para detectar metástasis de cáncer de mama

Un equipo de investigadores catalanes ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar si el cáncer de mama luminal —uno de los tipos más comunes— se ha extendido a los ganglios linfáticos bajo el brazo. El trabajo, llevado a cabo por especialistas de la Universitat Pompeu Fabra, el Hospital Universitari de Tortosa Verge de la Cinta, la Universitat Rovira i Virgili y el Institut de Recerca Biomèdica Catalunya Sud, representa un avance en la forma de entender cómo el sistema inmunitario del cuerpo se relaciona con la propagación del tumor.

Los ganglios axilares —esos pequeños filtros del sistema inmunitario situados bajo el brazo— son lugares críticos donde el cáncer de mama tiende a propagarse primero. Detectar si la enfermedad ha llegado allí es fundamental para determinar el tratamiento y el pronóstico. Lo que distingue este nuevo enfoque es que no se basa únicamente en datos clínicos convencionales, sino que incorpora información sobre cómo responde el sistema inmunitario del paciente frente al tumor.

Para llegar a este modelo final, los investigadores probaron tres versiones anteriores. Dos de ellas fueron entrenadas con información clínica e inmunológica de 83 mujeres diagnosticadas con cáncer de mama luminal entre 1995 y 2008. Una tercera versión utilizó datos clínicos únicamente, pero de un grupo más amplio: 344 pacientes, que incluía a las 83 mujeres del primer grupo. La comparación entre estos modelos reveló algo importante: cuando se añadían los datos inmunológicos, el sistema cometía menos errores al identificar falsas metástasis.

Es importante aclarar qué hace y qué no hace este modelo. No es una herramienta predictiva que pueda decir a una paciente si desarrollará metástasis en el futuro. Lo que sí puede hacer es determinar, en el momento del diagnóstico, qué características inmunológicas y clínicas presentes en el tumor original y en los ganglios axilares están asociadas con la presencia de metástasis. En otras palabras, ayuda a los médicos a entender mejor qué está sucediendo ahora, no qué sucederá después.

El estudio también identificó un nuevo posible biomarcador: un tipo específico de célula llamada dendrítica folicular, marcada como CD21+ intratumoral, que se encuentra dentro del tumor primario. Estos investigadores sugieren que estas células podrían ser determinantes para detectar si el cáncer se ha extendido a los ganglios cercanos. Este hallazgo abre una nueva línea de investigación sobre qué características celulares específicas están vinculadas con el comportamiento agresivo del tumor.

Uno de los descubrimientos más interesantes del trabajo es que incluso los ganglios que no tienen metástasis proporcionan información valiosa. La forma en que se organiza la respuesta inmunitaria en estos ganglios, junto con cómo el tumor primario interactúa con esa respuesta, está relacionada con el comportamiento general de la enfermedad. Esto sugiere que el cáncer de mama no es simplemente un problema localizado en el pecho, sino un proceso que involucra una conversación compleja entre el tumor y el sistema inmunitario del cuerpo en múltiples ubicaciones.

Los investigadores consideran que este modelo de aprendizaje automático puede reforzar los métodos diagnósticos actuales. No pretende reemplazar las pruebas existentes, sino complementarlas, ofreciendo a los médicos una herramienta adicional para tomar decisiones más informadas sobre el tratamiento. En un campo donde cada detalle sobre la extensión del cáncer puede cambiar el curso del tratamiento, una reducción en los falsos positivos —los diagnósticos incorrectos de metástasis— tiene implicaciones reales para las pacientes.