Una herramienta tecnológica predice el riesgo de cáncer de pulmón

Un equipo de investigación en el que han colaborado expertos de las universidades de Oxford y Nottingham (ambas en Reino Unido) ha desarrollado una nueva herramienta que sirve para identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar cáncer de pulmón en los próximos diez años de su vida. La han llamado CanPredict, y puede facilitar el acceso a pruebas para la detección precoz de la enfermedad, ahorrando dinero al sistema sanitario y «sobre todo, lo más importante» -dicen- contribuyendo a salvar vidas.

Su trabajo se ha dado a conocer en la revista científica Lancet Respiratory Medicine. En ella explican cómo desarrollaron y probaron el test usando historias clínicas (con las identidades de los pacientes ocultas) de más de 19 millones de personas residentes en Reino Unido.

El cáncer de pulmón es la segunda forma más frecuente de tumor maligno en cuanto a número de casos y la principal causa de mortalidad por cáncer en todo el mundo. No obstante, se ha podido comprobar que detectarlo pronto («diagnóstico precoz») es una forma eficaz de mejorar las probabilidades de supervivencia.

Fergus Gleeson, coautor del trabajo y profesor de radiología en el departamento de oncología de la Universidad de Oxford, ha recordado que en sus fases precoces, la enfermedad no presenta signos ni síntomas evidentes, por lo que puede avanzar sin ser detectada durante un tiempo.

El equipo empleó una técnica llamada tomografía computarizada a dosis bajas, un procedimiento en el que se obtienen imágenes del interior del cuerpo con una dosis muy baja de radiación. Así detectaron la enfermedad de forma precoz, mejorando el pronóstico de los casos identificados.

El problema es que esta prueba no es algo que pueda realizarse de forma generalizada a toda la población. Es necesario seleccionar a las personas con mayor riesgo y hacer un cribado entre ellos. Los métodos actuales dependen totalmente del criterio de los médicos, que pueden señalar a pacientes con mayor riesgo según su experiencia clínica. También se utilizan cuestionarios para evaluar la situación de los pacientes y determinar si son candidatos idóneos para realizarse pruebas que detecten el cáncer de pulmón.

Así funciona

Otro de los investigadores, Weiqi Liao, de la Universidad de Oxford, ha explicado que CanPredict funciona examinando los datos las historias clínicas ya disponibles. Se puede utilizar en las consultas de cabecera de forma aislada o incluso como un «barrido» en los datos de todo el país para seleccionar de forma automática -y objetiva- qué personas deberían ir por delante en las pruebas, informando a sus médicos de familia. De esa forma, la nueva herramienta tiene capacidad de reducir de forma considerable la carga asistencial en el sistema sanitario, ahorrando dinero y simplificando los requisitos administrativos para que los pacientes transiten mejor hacia el programa de cribado.

En el desarrollo de CanPredict se han utilizado dos series separadas de datos. La primera contenía información de más de 35 millones de pacientes, de los cuales 13 millones padecían cáncer de pulmón. Se examinó su información para identificar elementos comunes. Para probar la capacidad de predicción de este método de análisis, se usó otra base de datos, con 2,5 millones de pacientes, para ver qué perfiles encajaban en el riesgo elevado de cáncer de pulmón. Después se comprobó quiénes habían desarrollado la enfermedad. CanPredict identificó de forma correcta más sujetos de los que habrían sido seleccionados para el cribado con métodos convencionales.

Julia Hippisley-Cox, de la misma universidad, ha insistido en que mejorar el diagnóstico precoz del cáncer de pulmón es «extraordinariamente importante», tanto para el sistema sanitario como para los pacientes y sus familias. «Esperamos que esta nueva herramienta ayude a priorizar mejor a los pacientes para tratarlos antes, cuando los tratamientos tienen más probabilidades de funcionar», ha indicado.