Un equipo del CSIC ha creado una herramienta que identifica el nivel de riesgo individual para este tipo de cáncer y sugiere la prueba más adecuada para cada persona, aumentando así la detección sin necesidad de más recursos. Este avance podría contribuir a reducir la mortalidad asociada y optimizar el uso de pruebas médicas.
El cáncer colorrectal es una de las principales causas de enfermedad y muerte por cáncer en el mundo, representando el 10% de los nuevos casos y el 12% de las muertes por cáncer. La detección precoz es clave para mejorar los pronósticos, pero los programas actuales generalmente basan el cribado en la edad. Así, a todas las personas mayores de cierta edad se les realiza el mismo tipo de prueba, sin considerar otros factores de riesgo, que pueden hacer que algunas personas necesiten un control más específico.
Un modelo personaliza el diagnóstico
Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en colaboración con la Universidad de La Rioja, han diseñado un modelo matemático que evalúa diversas variables para estimar el riesgo de desarrollar cáncer colorrectal en cada individuo. Entre los factores considerados están, además de la edad, la presencia de dolencias como diabetes e hipertensión, el consumo habitual de tabaco y alcohol, y el índice de masa corporal.
Cada persona recibe un nivel de riesgo específico, y según este se recomienda una estrategia diferente para detectar la enfermedad de forma temprana. Por ejemplo, para individuos con riesgo medio, la prueba estándar de sangre oculta en heces sigue siendo la opción más eficiente. Sin embargo, para quienes presentan un riesgo mayor, el modelo aconseja pruebas más sensibles, como el análisis de ADN en heces, que aunque más costosos, resultan más adecuados para detectar casos difíciles.
Redes bayesianas para interpretar variables
El sistema se basa en una estructura estadística denominada roja bayesiana, que facilita visualizar y analizar la compleja interacción entre las distintas variables de riesgo. Esta red relaciona factores como la edad, patologías existentes y hábitos de vida, asignando probabilidades condicionadas que reflejan el impacto que tiene cada uno en el desarrollo del cáncer colorrectal.
Este enfoque facilita que los especialistas puedan interpretar los datos de forma clara y tomar decisiones bien fundamentadas sobre la mejor prueba a asignar a cada paciente, considerando también aspectos prácticos como el costo de las pruebas, su precisión y la incomodidad que implican para quien se algunas a ellas.
Optimización de recursos
Una de las ventajas más destacadas del nuevo modelo es que mejora la detección precoz sin requerir más recursos económicos o logísticos que los usados en los métodos actuales, basados solo en la edad. Esto se logra mediante una asignación más eficiente de las pruebas diagnósticas, dirigidas según el nivel de riesgo individual.
Además, se espera que, a largo plazo, este cribado personalizado reduzca la mortalidad por cáncer colorrectal y optimice el gasto en tratamientos, al detectar casos en etapas más tempranas cuando la enfermedad es más tratable.
Desarrollo y validación con grandes datos
La creación del modelo combinó el conocimiento de expertos médicos con técnicas de aprendizaje automático aplicadas sobre datos de dos millones de pacientes. Los investigadores revisaron la literatura científica, trabajaron con profesionales sanitarios y validaron la herramienta con datos médicos reales, lo que aporta solidez a los resultados.
Hacia nuevas tecnologías en detección precoz
Esta investigación forma parte del proyecto europeo Oncoscreen, que busca innovar en tecnologías para detectar el cáncer colorrectal en etapas iniciales mediante métodos personalizados. Los datos y conclusiones del estudio se están usando para evaluar y mejorar las nuevas técnicas que desarrollan centros de investigación y universidades colaboradoras.
