La IA predice el síndrome de emaciación en pacientes con cáncer

Un estudio reciente ha revelado que una inteligencia artificial (IA) desarrollada recientemente puede predecir qué pacientes con cáncer tienen un mayor riesgo de sufrir caquexia, un síndrome de desgaste potencialmente mortal.

La caquexia, que representa aproximadamente el 20% de las muertes relacionadas con el cáncer, es una complicación grave caracterizada por inflamación generalizada, pérdida significativa de masa muscular y pérdida de peso excesiva, según el investigador principal, Sabeen Ahmed, estudiante de la Universidad del Sur de Florida.

Aunque no se conocen las causas exactas de la caquexia, se cree que factores como la inflamación, el aumento del metabolismo asociado al cáncer, la resistencia a la insulina y los cambios hormonales juegan un papel en el desarrollo del síndrome, según el Instituto Nacional del Cáncer. Esta condición no se puede tratar solo con nutrición, sino que requiere intervención médica, siendo más difícil de revertir una vez que se ha instaurado, especialmente en pacientes con cáncer avanzado.

La detección temprana de la caquexia puede permitir intervenciones farmacológicas y cambios en el estilo de vida que ayuden a ralentizar el desgaste muscular y mejorar la función metabólica, lo que podría mejorar la calidad de vida del paciente. Sin embargo, los métodos actuales para identificar la caquexia son generalmente ineficaces, basándose en observaciones clínicas, pérdida de peso y biomarcadores indirectos, que suelen ser inconsistentes y subjetivos, y a menudo se detectan demasiado tarde.

En el nuevo estudio, los investigadores entrenaron un programa de IA para predecir el riesgo de caquexia utilizando imágenes y datos clínicos. La IA analiza las tomografías computarizadas para medir la cantidad de músculo en el cuerpo de los pacientes y utiliza otros datos, como la información demográfica, el peso, la estatura y el estadio del cáncer, para evaluar el riesgo de caquexia. Los resultados mostraron que la IA identificó correctamente la caquexia en el 77% de los casos, y su precisión aumentó al 81% con la inclusión de resultados de laboratorio, llegando al 85% cuando se incorporaron las notas clínicas de los médicos.

Los hallazgos también revelaron que la medición del músculo por parte de la IA era aproximadamente un 2,5% diferente en promedio en comparación con las mediciones realizadas por radiólogos expertos, lo que indica una alta fiabilidad del enfoque basado en IA. Estos resultados fueron presentados por Ahmed en la reunión anual de la Asociación Americana para la Investigación del Cáncer (AACR) en Chicago. Sin embargo, se debe considerar que estos hallazgos aún son preliminares hasta que sean publicados en una revista científica revisada por pares.