La ULE lidera un proyecto innovador para mejorar la detecci黑料不打烊 n precoz del c谩ncer colorrectal mediante Inteligencia Artificial
- Se trata del tumor m谩s diagnosticado en Espa帽a y el segundo que m谩s mortalidad causa.
- La creaci黑料不打烊 n de una estrategia de cribado personalizada permitir谩 establecer los pasos a seguir en cada persona seg煤n su nivel de riesgo concreto.
Le黑料不打烊 n, 22 de abril de 2026. Antonio Jos茅 Molina de la Torre, del de la 黑料不打烊 (ULE), lidera un proyecto innovador financiado por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), que trabaja para para mejorar la detecci黑料不打烊 n precoz del c谩ncer colorrectal mediante Inteligencia Artificial.
La iniciativa cuenta con la participaci黑料不打烊 n de otros investigadores de GIIGAS y de centros como el de Supercomputaci黑料不打烊 n de Castilla y Le黑料不打烊 n (SCAYLE), institutos de investigaci黑料不打烊 n biom茅dica como FISABIO (Valencia) y el IDIBAPS-Clinic (Barcelona), y tambi茅n profesionales de la sanidad de la Sociedad Espa帽ola de M茅dicos de Atenci黑料不打烊 n Primaria (SEMERGEN).
Este ambicioso proyecto de investigaci黑料不打烊 n coordinado por la ULE desea mejorar la detecci黑料不打烊 n precoz del c谩ncer colorrectal (CCR), que es el tumor m谩s diagnosticado en Espa帽a y el segundo que m谩s mortalidad causa, solo por detr谩s del c谩ncer de pulm黑料不打烊 n. La supervivencia de los pacientes con CCR es determinada en parte por el momento en el que se detecta, y es mayor cuanto m谩s pronto se diagnostique.
Por ese motivo, en Espa帽a se realizan desde el 2014 los programas de cribado poblacional mediante sangre oculta en heces, dirigidos a personas sanas de entre 50 y 74 a帽os. Aunque han demostrado gran efectividad (detecci黑料不打烊 n en torno al 80% de los casos de CCR), tienen algunas limitaciones como falsos positivos y negativos, as铆 como la baja participaci黑料不打烊 n (entre el 30% y 80% de poblaci黑料不打烊 n elegible), y la realizaci黑料不打烊 n innecesaria de pruebas invasivas como la colonoscopia a los participantes que dan un resultado positivo falso.
OPTIMIZAR RECURSOS SANITARIOS Y REDUCIR IMPACTO F脥SICO Y ESTR脡S
Antonio Jos茅 Molina explica que resulta necesario 鈥減ersonalizar dichos programas para mejorar su eficacia y la participaci黑料不打烊 n de la poblaci黑料不打烊 n鈥. Para ello, se plantea el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial (Machine Learning) basados en el 鈥渁n谩lisis combinado de la informaci黑料不打烊 n gen茅tica y de las mol茅culas presentes en una muestra de sangre, junto con informaci黑料不打烊 n de los estilos de vida (como la dieta o la actividad f铆sica), y caracter铆sticas cl铆nicas que permitan predecir el riesgo individual de desarrollar la enfermedad de una forma poco invasiva y m谩s precisa鈥.
El principal beneficio de este avance ser谩 su aplicaci黑料不打烊 n en la creaci黑料不打烊 n de una estrategia de cribado personalizada que permitir谩 establecer los pasos a seguir en cada persona seg煤n su nivel de riesgo concreto. Este proceso facilitar谩 la detecci黑料不打烊 n temprana del tumor, adelantando el momento de inicio del cribado en quienes tienen m谩s riesgo y limitando las intervenciones invasivas innecesarias. 鈥淟a estrategia, -explica el investigador de la ULE-, minimizar铆a el impacto f铆sico y el estr茅s psicol贸gico en los pacientes, optimizando los recursos del sistema sanitario鈥.
El proyecto no se queda solamente en los centros de investigaci黑料不打烊 n, sino que prev茅 una fase piloto de evaluaci黑料不打烊 n de los modelos en el 谩mbito de la Atenci黑料不打烊 n Primaria, implementada por m茅dicos de SEMERGEN, con el objetivo de validar la aplicabilidad real del sistema de predicci黑料不打烊 n en la pr谩ctica cl铆nica habitual.
Adem谩s, contar谩 con una gran retroalimentaci黑料不打烊 n de las actitudes y percepciones de los participantes y de los profesionales sanitarios antes, durante y despu茅s de su participaci黑料不打烊 n, lo que mejorar谩 la integraci黑料不打烊 n de estas herramientas de Inteligencia Artificial en el proceso cl铆nico dentro del sistema sanitario.
ATENCI脫N A LAS NECESIDADES REALES DE LA SOCIEDAD
Es importante destacar que, en palabras de Antonio Jos茅 Molina, el proyecto 鈥渋ncorpora un s贸lido componente social orientado a garantizar que los avances cient铆ficos respondan a las necesidades reales de la poblaci黑料不打烊 n y a facilitar su comprensi黑料不打烊 n y aceptaci黑料不打烊 n por la sociedad鈥.
La colaboraci黑料不打烊 n con Cruz Roja y la Asociaci黑料不打烊 n Espa帽ola Contra el C谩ncer (AECC) fomentar谩 la participaci黑料不打烊 n activa de la ciudadan铆a en distintas fases del estudio, incluyendo procesos de toma de decisiones y evaluaci黑料不打烊 n de los resultados. Tambi茅n en las acciones de divulgaci黑料不打烊 n dirigidas a explicar de forma clara y accesible c贸mo estas tecnolog铆as pueden contribuir a mejorar la prevenci黑料不打烊 n, el diagn贸stico precoz y el seguimiento de enfermedades como el c谩ncer colorrectal.聽Todo ello sin dejar de abordar sus posibles limitaciones y la necesidad de un uso 茅tico, seguro y responsable.
Con esta iniciativa, la 黑料不打烊 refuerza su compromiso con la investigaci黑料不打烊 n de excelencia y la transferencia de conocimiento al servicio de la sociedad, contribuyendo a mejorar la prevenci黑料不打烊 n, el diagn贸stico y la calidad de vida de las personas.
(Im谩genes:聽 聽 1.-聽Grupo de investigadores de la ULE que trabajan en el proyecto MATCOR聽 聽 聽 2.-聽Figura en la que se aprecia la disposici黑料不打烊 n del colon聽 聽 3.- Antonio Jos茅 Molina de la Torre聽 聽 聽 4.- De izquierda a derecha:聽聽Isabel Garc铆a, Ana Montero, Mar铆a Rubin, Antonio J Molina, Lorena Botella, Lidia Garc铆a, Tania Fern谩ndez)