La Universidad de León (ULE) se posiciona a la vanguardia de la investigación médica con un proyecto innovador que busca mejorar la detección precoz del cáncer colorrectal mediante el uso de inteligencia artificial. Esta iniciativa, liderada por Antonio José Molina de la Torre del Grupo de Investigación en Interacción Gen-Ambiente-Salud (GIIGAS), cuenta con el respaldo del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).
El cáncer colorrectal es el tumor más diagnosticado en España y ocupa el segundo lugar en mortalidad, solo superado por el cáncer de pulmón. La supervivencia de los pacientes está íntimamente relacionada con la rapidez en la detección, siendo mayor cuando se diagnostica en etapas tempranas.
Un enfoque personalizado para el cribado
Desde 2014, España ha implementado programas de cribado poblacional que utilizan pruebas de sangre oculta en heces dirigidos a personas sanas entre 50 y 74 años. Aunque estos programas han demostrado una efectividad notable, detectando aproximadamente el 80% de los casos, también enfrentan desafíos como falsos positivos y negativos, así como una baja tasa de participación que oscila entre el 30% y el 80%.
Molina subraya la necesidad de “personalizar dichos programas para mejorar su eficacia y la participación de la población”. Para ello, se propone desarrollar modelos avanzados basados en Machine Learning, que integren información genética, biomarcadores presentes en muestras sanguíneas y datos sobre estilos de vida. Este enfoque permitirá predecir el riesgo individual de desarrollar cáncer colorrectal con mayor precisión y menos invasividad.
Beneficios para pacientes y sistema sanitario
La creación de una estrategia de cribado personalizada facilitará una detección más temprana del cáncer al adaptar los procedimientos según el nivel específico de riesgo. Esto no solo anticipará el inicio del cribado para aquellos con mayor riesgo, sino que también reducirá las intervenciones invasivas innecesarias. Según Molina, esta estrategia “minimizaría el impacto físico y psicológico en los pacientes, optimizando los recursos del sistema sanitario”.
Aparte del trabajo en centros de investigación, se prevé una fase piloto que evaluará estos modelos en Atención Primaria. Médicos asociados a SEMERGEN participarán activamente para validar la aplicabilidad real del sistema en entornos clínicos cotidianos.
Ciencia al servicio de la sociedad
Molina enfatiza que este proyecto incluye un componente social robusto destinado a asegurar que los avances científicos respondan a las necesidades reales de la población. La colaboración con entidades como Cruz Roja y la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC) fomentará una participación activa ciudadana durante diversas fases del estudio.
A través de acciones divulgativas, se buscará explicar cómo estas tecnologías pueden mejorar no solo la prevención y diagnóstico precoz del cáncer colorrectal, sino también su seguimiento. Todo esto se llevará a cabo considerando las posibles limitaciones y promoviendo un uso ético y responsable.
Con esta iniciativa, la Universidad de León reafirma su compromiso con la investigación de excelencia, contribuyendo significativamente a mejorar tanto la prevención como la calidad de vida de las personas afectadas por esta enfermedad.
(Imágenes: Grupo de investigadores del proyecto MATCOR; figura que muestra la disposición del colon; Antonio José Molina; equipo investigador).
Preguntas sobre la noticia
¿Cuál es el objetivo del proyecto liderado por la ULE?
El objetivo del proyecto es mejorar la detección precoz del cáncer colorrectal mediante el uso de Inteligencia Artificial, creando una estrategia de cribado personalizada que permita establecer pasos a seguir según el nivel de riesgo individual.
¿Por qué es importante la detección precoz del cáncer colorrectal?
La supervivencia de los pacientes con cáncer colorrectal está relacionada con el momento en que se detecta la enfermedad; cuanto más pronto se diagnostique, mayor será la probabilidad de supervivencia.
¿Qué limitaciones tienen los programas actuales de cribado poblacional en España?
Los programas actuales presentan limitaciones como falsos positivos y negativos, baja participación de la población elegible (entre el 30% y 80%) y la realización innecesaria de pruebas invasivas como colonoscopias para aquellos con resultados positivos falsos.
¿Cómo se planea implementar este nuevo enfoque en la práctica clínica?
Se prevé una fase piloto en Atención Primaria, donde médicos implementarán y evaluarán los modelos desarrollados, buscando validar su aplicabilidad real en la práctica clínica habitual.
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