Suiza pone en marcha un proyecto nacional para tratar el cáncer con inteligencia artificial

Existen grandes expectativas sobre la inteligencia artificial en el ámbito de la patología digital para predecir la eficacia de terapias específicas. Keystone / Anthony Anex

Aunque se habla mucho sobre la inteligencia artificial (IA) en el campo de la medicina, la realidad es que un paciente con cáncer que ingrese hoy a un hospital suizo probablemente no verá su aplicación. Una colaboración entre universidades, hospitales y empresas privadas busca ahora cambiar esa situación.

El proyecto, llamado Iniciativa Nacional de IA para la Oncología de Precisión (NAIPO, por sus siglas en inglés), introducirá la inteligencia artificial en la atención del cáncer mediante el desarrollo de herramientas que ayuden a los médicos a diagnosticar y tratar la enfermedad. Para ello se construirá una base de datos con historiales de pacientes y notas diagnósticas, que luego se analizará utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). La IA también se aplicará en radiología, patología y otros campos clínicos.

El proyecto, que va a durar cinco años, cuenta con una financiación de 8,25 millones de francos suizos (10,4 millones de dólares) aportados por Innosuisse, agencia tecnológica del país, y otros 10 millones de francos suizos provenientes de instituciones socias. Eso lo sitúa entre los proyectos de investigación oncológica mejor financiados actualmente en Suiza.

«Al final del programa deberíamos poder ayudar a que los pacientes de oncología de precisión se beneficien de todos estos avances en IA, de manera que reciban un tratamiento mejor», afirma Olivier Michielin, jefe del departamento de oncología de los Hospitales Universitarios de Ginebra (HUG) y co-coordinador del proyecto.

«El objetivo final, como siempre en oncología, es aumentar la tasa de supervivencia y mejorar todos los indicadores de beneficio del tratamiento», añade.

¿Cómo va a funcionar la iniciativa?

El primer paso consiste en crear un repositorio central de datos compartido, que incluirá historiales médicos y notas de tratamiento de pacientes que hayan dado su consentimiento. A partir de ahí, se desarrollarán LLM para extraer, recopilar y compartir información, coordinando los tratamientos.

Otro eje de NAIPO se centrará en construir herramientas de IA para la práctica clínica, particularmente en radiología y patología, campos que ya manejan conjuntos de datos complejos, como información genética o imágenes microscópicas de tejidos. Paralelamente, los equipos de investigación explorarán el uso de la IA para analizar muestras tumorales con un nivel de detalle y profundidad que las herramientas actuales no pueden igualar.

La información recopilada regresará a los comités moleculares de tumores. Se trata de organismos médicos que reúnen a especialistas para discutir casos y compartir opiniones sobre diagnósticos y terapias. Existen comités locales en cada hospital y uno nacional, donde los expertos revisan los casos más complejos entre los más de 50.000 diagnósticos oncológicos que se registran cada año en Suiza.

Por último, el proyecto involucrará a los pacientes mediante una aplicación móvil específica para garantizar que se mantengan informados y comprometidos de manera activa a lo largo de su tratamiento.

NAIPO se basa en la iniciativa Swiss Precision Oncology del Swiss Personalized Health Network, un programa federal inaugurado en 2018 y ampliado en 2022 para complementar un repositorio nacional de datos para la investigación clínica con herramientas de recolección de información de vanguardia, orientadas a guiar a los comités moleculares de tumores. El proyecto Swiss Precision Oncology incluía a muchos de los socios que ahora participan en NAIPO.

Comité de tumores con IA en Zúrich

NAIPO no es el primer intento de introducir la inteligencia artificial en hospitales. En mayo, el Hospital Universitario de Zúrich anunció que establecería un Comité de Tumores con IA, que comenzará a operar en noviembre.

El impulso por utilizar la IA en oncología está ligado a lo que se conoce como «secuenciación de próxima generación», una tecnología desarrollada en las últimas décadas que analiza el ADN de las células cancerosas. Este proceso genera información muy detallada y crea la necesidad de un análisis complejo mediante máquinas. Todos los hospitales universitarios suizos introdujeron la secuenciación de próxima generación hace aproximadamente diez años, según Andreas Wicki, vicepresidente del departamento de oncología y hematología del Hospital Universitario de Zúrich. «Esa fue la primera vez que obtuvimos más datos de los que habíamos tenido jamás», afirma.

Más información sobre las oportunidades y riesgos de la inteligencia artificial en los tratamientos sanitarios:

Muchos tipos de células cancerosas presentan mutaciones en el ADN, y la identificación de la mutación concreta puede ser crucial para clasificar el cáncer y seguir las guías de tratamiento adecuadas. Tanto el Comité de Tumores con IA como NAIPO tienen la intención de utilizar la inteligencia artificial para detectar patrones que podrían pasar desapercibidos y proporcionar esa información a los médicos.

«Si se tiene un paciente en una situación relativamente estándar, se puede usar para decidir entre terapias equivalentes», señala Wicki. Los sistemas de IA también podrían ayudar a recomendar la inclusión de pacientes en ensayos clínicos. Además, la inteligencia artificial puede comparar pacientes con características similares dentro de la red para coordinar y sugerir planes de tratamiento.

IA en patología digital

Existen grandes expectativas sobre la inteligencia artificial en el campo de la patología digital, que funciona de manera similar a la secuenciación de próxima generación. Ambos procesos parten de una biopsia, pero se centran en aspectos diferentes. La secuenciación de próxima generación analiza el ADN para detectar cambios genéticos en las células cancerosas, mientras que la patología digital observa directamente el tejido: convierte las laminillas de microscopio en imágenes digitales, destacando cómo están organizadas las células, cómo lucen y cómo reaccionan a colorantes especiales o químicos que hacen que ciertas partes de las células sean más visibles bajo el microscopio. Juntas, ambas aproximaciones ofrecen una visión más completa del tumor, tanto interna (genes) como externa (estructura del tejido).

En Ginebra, el grupo de Michielin está desarrollando IA para predecir la eficacia de terapias específicas. Por ejemplo, si el algoritmo indica que un paciente tiene muy pocas probabilidades de beneficiarse de la inmunoterapia, los oncólogos podrían dar menor prioridad a este enfoque y optar por otra estrategia. «Es un componente adicional que se toma en cuenta dentro de un sistema de decisión multidimensional sobre cómo tratar al paciente», señala Michielin.

El algoritmo se ha entrenado con datos de aproximadamente 100 pacientes y actualmente se encuentra en fase de validación con alrededor de 500 casos. El proceso de validación es retrospectivo, lo que significa que los equipos de investigación analizan muestras de pacientes que ya han sido tratados y luego comparan las sugerencias de la IA con los resultados reales para comprobar si el sistema puede hacer predicciones precisas y fiables.

La farmacéutica Roche, uno de los principales socios privados del proyecto NAIPO y colaboradora del Hospital Universitario de Zúrich, ha creado un conjunto de herramientas basadas en inteligencia artificial que ayudan a los *patólogos a diagnosticar distintos tipos de cáncer.

*Los patólogos son los médicos especializados en analizar muestras de cuerpo -como tejidos órganos o sangre- para identificar enfermedades.

Por ejemplo, un equipo en Brasil aseguró recientemente haber reducido el tiempo de diagnóstico del cáncer de mama de una hora a 30 segundos utilizando los instrumentos de IA de Roche. Un estudio realizado en España también encontró que el diagnóstico mediante IA podría acortar el tiempo entre la llegada de la muestra de biopsia al laboratorio y la entrega del diagnóstico final al médico y al paciente. Con los métodos tradicionales, este proceso duraba en promedio unos 10,5 días, pero con la patología digital se redujo a menos de siete días. La carga de trabajo de los patólogos disminuyó casi un tercio; en los meses de mayor actividad, se redujo a más de la mitad.

Atención internacional sobre la IA en oncología

La inteligencia artificial en oncología está captando una gran atención a nivel internacional. La Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO, por sus siglas en inglés), una asociación profesional con más de 30.000 miembros que representa a la mayoría de los oncólogos europeos, organizará en noviembre una conferencia en Berlín dedicada al tema.

«Cuando tuvimos la primera conversación sobre la conferencia, imaginamos que quizás asistirían unas 150 personas. Pero cuando comenzamos a organizarla, nos dimos cuenta de que se trata de un tema trascendente y actual, y ahora el recinto recibirá a más de mil participantes», señala Rudolf Fehrmann, oncólogo médico del Centro Médico Universitario de Groningen y uno de los organizadores del evento.

NAIPO no estará en la agenda de este año debido a cuestiones de tiempo, pero «seguramente tendrá resultados para presentar en las próximas ediciones», afirma Michielin.

De manera similar a Suiza, otros países europeos también están invirtiendo recursos para unir oncología e inteligencia artificial. En Francia, un consorcio liderado por la empresa privada Owkin y el hospital de investigación oncológica Gustave Roussy inauguró en 2023 el proyecto PortrAIt, con un presupuesto de 30,6 millones de francos suizos financiado por la Unión Europea (UE) y con el objetivo declarado de posicionar a Francia como líder mundial en diagnósticos oncológicos con ayuda de la IA. En sus dos primeros años, el consorcio desarrolló herramientas de diagnóstico basadas en IA que ahora se están desplegando en laboratorios de todo el país.

El proyecto EUCAIM (European Federation for CAncer IMages), financiado por la UE, está construyendo una infraestructura digital paneuropea para imágenes oncológicas, conectando a 76 socios para compartir y analizar imágenes médicas desidentificadas con fines de medicina de precisión desarrolladas por IA. Recopilan, seleccionan y comparten datos de imágenes de cáncer para apoyar el desarrollo de diagnósticos más inteligentes y herramientas predictivas. Con una duración de 2023 a 2027, cuenta con un presupuesto total de aproximadamente 17,5 millones de francos suizos.

En el Reino Unido, el Sistema Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés) está llevando a cabo una nueva plataforma basada en la nube AIR-SP (AI Research Screening Platform) para implementar herramientas de IA a gran escala en los programas nacionales de cribado, incluido el de cáncer de mama. La iniciativa, con un presupuesto de 6,4 millones de francos suizos, busca acelerar el despliegue, reducir costes y barreras logísticas, y permitir que múltiples trusts del NHS evalúen los mismos algoritmos de IA de manera eficiente en todo el país.

Aunque hoy la presencia de la IA en oncología sigue siendo limitada, la situación está cambiando rápidamente. Los equipos de investigación esperan que NAIPO sea un paso más hacia mejores resultados para los pacientes en Suiza y en el resto del mundo.

Editado por Gabe Bullard. Adaptado del inglés por Carla Wolff.