Predicción del riesgo de cáncer a partir de datos sanitarios nacionales
Si los cánceres se detectan precozmente, las posibilidades de curación suelen ser mayores
Científicos del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y del Instituto Europeo de Bioinformática EMBL-EBI, de Hinxton (Reino Unido), utilizan los registros sanitarios daneses para predecir con gran exactitud los riesgos individuales de padecer 20 tipos distintos de cáncer. El modelo de predicción también puede trasladarse a otros sistemas sanitarios. Podría ayudar a identificar a las personas con alto riesgo de cáncer, para las que podrían probarse en estudios programas individualizados de detección precoz.
Si los cánceres se detectan pronto, las posibilidades de curación suelen ser mayores y los pacientes requieren un tratamiento menos intensivo. Sin embargo, los programas de cribado para la detección precoz del cáncer sólo existen para unas pocas enfermedades tumorales, y no todas las personas aprovechan estas ofertas.
Si existiera una forma sencilla de filtrar a las personas con un riesgo muy alto de desarrollar cáncer, se podrían desarrollar programas de cribado específicos para las personas de riesgo. Investigadores dirigidos por Moritz Gerstung, del DKFZ, y el Instituto Europeo de Bioinformática EMBL-EBI, de Hinxton (Reino Unido), han publicado ahora un estudio de viabilidad sobre este tema. Los científicos utilizaron los exhaustivos datos del registro sanitario danés, en el que se almacenan todos los diagnósticos clínicos de la población, para cuantificar los riesgos individuales de enfermedad de 20 tipos distintos de cáncer.
Los investigadores entrenaron primero un modelo de predicción con los datos de 6,7 millones de daneses adultos entre 1995 y 2014. El conjunto de datos de entrenamiento incluía más de 1.000 diagnósticos previos diferentes, así como cáncer en familiares, edad y -cuando se disponía de ellos- datos corporales básicos y factores de riesgo como el consumo de tabaco o la obesidad.
A continuación, el modelo se validó con los conjuntos de datos de 2015 a 2018, que abarcaban a 4,7 millones de daneses, y ofreció un alto nivel de precisión predictiva. El modelo permite predecir los riesgos individuales de desarrollar 20 tipos diferentes de cáncer. A lo largo de la vida, el modelo alcanzó una precisión del 81%. Teniendo en cuenta los efectos de la edad y el sexo, la precisión fue del 59%. El modelo alcanzó la mayor precisión para los cánceres del aparato digestivo, así como para los de tiroides, riñón y útero.
Para comprobar si este rendimiento predictivo se confirmaba también en datos sanitarios de otros países, los investigadores validaron también su modelo con datos del Biobanco del Reino Unido y obtuvieron una precisión comparable. Los análisis no permiten predecir con exactitud qué persona desarrollará cáncer. Sin embargo, sí determinan el riesgo individual y permiten compararlo con personas de edad similar.
"Con este estudio queríamos demostrar que, en esencia, es posible modelizar los riesgos individuales de cáncer a partir de datos sanitarios nacionales", explica Moritz Gerstung. Esta estratificación del riesgo podría ayudar a ofrecer más pruebas de detección precoz a las personas que más se beneficiarían". Además de los métodos de detección precoz establecidos, en el futuro podrían incluirse, por ejemplo, pruebas de cáncer basadas en la sangre, que son objeto de intensa investigación en todo el mundo y ya se están probando en ensayos clínicos en algunos casos. La esperanza subyacente es que, en el futuro, un número determinado de pruebas pueda detectar más cánceres tras la estratificación del riesgo, con lo que se evitarían pruebas innecesarias a las personas con bajo riesgo y se podrían prevenir los falsos positivos y el sobrediagnóstico.
Sin embargo, como dice Moritz Gerstung, para ello es esencial contar con una base de datos fiable. "Los datos sanitarios daneses son únicos porque abarcan un amplio periodo de tiempo y pueden relacionarse entre sí. Sólo unos pocos países europeos ofrecen algo equivalente, como Finlandia y Suecia o cohortes especiales de investigación en el Reino Unido.
En Alemania también se está trabajando para crear infraestructuras nacionales de salud digital. "Tendría sentido considerar qué tipo de datos son los más adecuados para evaluar el riesgo de cáncer en la fase de planificación", afirma Gerstung. En su trabajo actual, los códigos de diagnóstico CIE-10, que también se utilizan en otros sistemas sanitarios europeos, han demostrado su utilidad.
Dado que la información básica sobre las medidas corporales y los factores de riesgo conocidos, como el consumo de tabaco, también aportaban información importante, parece aconsejable facilitar la recopilación de estos datos a nivel poblacional. "Si estos datos hubieran estado disponibles de forma generalizada en los registros sanitarios daneses, nuestro modelo de predicción probablemente habría sido aún más preciso", resume Gerstung.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Alexander W Jung, Peter C Holm, Kumar Gaurav, Jessica Xin Hjaltelin, Davide Placido, Laust Hvas Mortensen, Ewan Birney, S⊘ren Brunak, Moritz Gerstung; "Multi-cancer risk stratification based on national health data: a retrospective modelling and validation study"; The Lancet Digital Health, Volume 6
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