Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por investigadores del Centro de Investigación de Proteínas de la Fundación Novo Nordisk ha demostrado una alta precisión para la detección temprana del cáncer de páncreas a través de tomografías computarizadas, incluso cuando estas se realizaron un año o más, antes del diagnóstico oficial.
La herramienta, denominada PANCANAI, alcanzó una sensibilidad del 91,8 % en las TC realizadas en el momento del diagnóstico, y una sensibilidad del 53,9 % en aquellas obtenidas más de un año antes. Para los casos en estadio I, el algoritmo mostró una capacidad del 82,9 %, lo que abre nuevas posibilidades para un diagnóstico más temprano y potencialmente una mejora en la supervivencia de los pacientes.
Un análisis retrospectivo con más de mil pacientes
El estudio incluyó a 1.083 pacientes daneses con edad media de 68,9 años, con cáncer de páncreas confirmado por biopsia, diagnosticados entre 2006 y 2016. Se evaluaron un total de 1.220 tomografías computarizadas, de las cuales 1.022 correspondieron al momento del diagnóstico, realizadas dentro de los dos meses posteriores a la confirmación histopatológica y 198 fueron tomografías prediagnósticas 7 meses antes del diagnóstico.
El modelo fue entrenado con más de 2.100 tomografías de la vena porta y se enfocó en identificar lesiones pancreáticas y dilatación del conducto pancreático principal.
El rendimiento del modelo varió ligeramente según la fase de contraste de las imágenes:
- Fase portal: 92,1 % de sensibilidad
- Fase arterial: 90,9 %
- Fases retardadas: 83,5 %
En cuanto a los estadios del cáncer, PANCANAI alcanzó:
- 83,1 % en estadio I
- 85,5 % en estadio II
- 94,9 % en estadio III
- 93,0 % en estadio IV
Incluso para casos más complejos, el modelo logró detectar el cáncer en el 53,9 % de las TC realizadas más de un año antes del diagnóstico, y en el 24,5 % de aquellas realizadas más de dos años y medio antes.
Potencial clínico y limitaciones
“Este estudio demostró que PANCANAI logró detectar el cáncer de páncreas en aproximadamente la mitad de las tomografías computarizadas realizadas más de un año antes del diagnóstico histopatológico”, escribieron los autores. Esta capacidad podría facilitar diagnósticos más oportunos y mejorar drásticamente el pronóstico de los pacientes.
El estudio fue liderado por Laura Degand, MSc, y se publicó en línea el 24 de junio de 2025 en la revista Investigative Radiology.
Fuente original aquí
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