Si bien en los \u00faltimos a\u00f1os se ha incrementado el conocimiento de este tumor silencioso, de \u201cs\u00edntomas camuflados\u201d en sus primeras fases, uno de los objetivos principales sigue siendo el de identificar poblaciones con alto riesgo de desarrollar c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas para incorporarlas a programas de cribaje y detecci\u00f3n temprana, y aumentar as\u00ed la supervivencia de los pacientes. Ahondar en algoritmos para la detecci\u00f3n precoz.<\/p>\n\n\n\n
Para avanzar en esta direcci\u00f3n, se han unido epidemi\u00f3logos, genetistas, cl\u00ednicos, cirujanos, pat\u00f3logos, bi\u00f3logos moleculares, matem\u00e1ticos y expertos en inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico de centros cient\u00edficos y hospitalarios, 15 de ellos en Espa\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n
Liderados por N\u00faria Malats, del Centro Nacional de Investigaciones Oncol\u00f3gicas (CNIO), llevan a\u00f1os escudri\u00f1ando este tumor, el tercero con mayor mortalidad en Espa\u00f1a, logrando generar multitud de datos.<\/p>\n\n\n\n
As\u00ed, a factores de riesgo conocidos, como la obesidad, el tabaquismo, el consumo de alcohol, la diabetes o la pancreatitis cr\u00f3nica, est\u00e1n sumando al mapa de este c\u00e1ncer biomarcadores gen\u00e9ticos -variantes raras y m\u00e1s comunes-, inmunitarios o del microbioma.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, el equipo de Malats public\u00f3 en la revista Gut que la diabetes tipo 3c, que supone entre un 5 y 10 % de todos los casos de diabetes de los pa\u00edses occidentales, es una manifestaci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas, del que hoy se celebra su d\u00eda mundial.<\/p>\n\n\n\n
Todo esto se est\u00e1 constatado gracias a estrategias innovadoras de an\u00e1lisis estad\u00edstico y bioinform\u00e1tico con datos y muestras biol\u00f3gicas de 2.500 pacientes con c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas y 1.500 controles dentro del proyecto europeo PanGenEU. El objetivo ahora es ir m\u00e1s all\u00e1 y traducir este conocimiento en algoritmos que ayuden en el diagn\u00f3stico precoz.<\/p>\n\n\n\n
El reto es combinar factores cl\u00ednicos, gen\u00f3micos y de microambiente -el genoma de los microorganismos presentes en el cuerpo humano- porque no hay una \u00fanica causa suficientemente potente para identificar a aquellos individuos altamente susceptibles de padecer este tumor -como s\u00ed pasa con el tabaquismo y el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n-.<\/p>\n\n\n\n
\u201cMi sue\u00f1o es que esta herramienta de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico en la que estamos trabajando pueda ser accesible desde los dispositivos m\u00f3viles de cualquier persona, con el objetivo de hacer una primera valoraci\u00f3n\u201d, detalla a Efe Malats, l\u00edder del grupo de Epidemiolog\u00eda Gen\u00e9tica y Molecular del CNIO.<\/p>\n\n\n\n
La idea, agrega, es que con datos, por ejemplo, de una persona diab\u00e9tica, con obesidad y fumadora, un primer algoritmo permita estimar el riesgo basal; si es alto, la persona acudir\u00eda a su m\u00e9dico de cabecera y este valorar\u00eda si es necesario el an\u00e1lisis de biomarcadores gen\u00e9ticos -se han identificado casi 100 variantes gen\u00e9ticas vinculadas al riesgo de padecer este tipo de tumor-.<\/p>\n\n\n\n
Pero adem\u00e1s habr\u00e1 un segundo algoritmo, que integrar\u00e1 factores de riesgo y biomarcadores gen\u00e9ticos e inmunitarios pensado para la pr\u00e1ctica cl\u00ednica: \u201cLlevar estos algoritmos a la atenci\u00f3n primaria ser\u00eda muy bueno para acelerar el diagn\u00f3stico\u201d, resume la cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n
Los algoritmos est\u00e1n avanzados, sobre todo el primero; para desarrollar el segundo, explica Malats, hay que integrar los biomarcadores: \u201cComo ya tenemos bastante claro cu\u00e1les son estos, yo calculo que en unos cuatro a\u00f1os podr\u00edamos tener los dos algoritmos preparados para su validaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Y la fase de validaci\u00f3n puede durar otros tantos a\u00f1os. Para ello, afirma Malats, son necesarios estudios que incluyan grandes cohortes de personas con alg\u00fan factor de riesgo, pero tambi\u00e9n m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n
\u201cLo que tenemos que hacer es lograr aumentar la proporci\u00f3n de pacientes que podr\u00edan beneficiarse de un tratamiento de nueva generaci\u00f3n y para ello hay que diagnosticarlos en fases mucho m\u00e1s precoces, y esto es cuando a\u00fan no han presentado s\u00edntomas\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Por tanto, \u201clo que hay que conseguir es definir a esa poblaci\u00f3n de alto riesgo para incorporarla a programas de cribado\u201d, resume Malats, quien recuerda que nada de esto ser\u00eda posible sin el altruismo de los pacientes y sin toda esa informaci\u00f3n b\u00e1sica, correctamente recopilada y ordenada a diario por el personal hospitalario y de otros centros.<\/p>\n\n\n\n
El proyecto ha recibido financiaci\u00f3n de fondos nacionales (Instituto de Salud Carlos III y Asociaci\u00f3n C\u00e1ncer de P\u00e1ncreas), europeos y de Estados Unidos (SU2C\/Lustgarten Foundation, a trav\u00e9s del programa Pancreatic Cancer Collective).<\/p>\n\n\n\n
EFE<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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