Una nueva herramienta basada en inteligencia artificial mejora el seguimiento del cáncer de próstata

Medir el PSA en sangre es el método más usado para detectar este tipo de cáncer, pero no siempre permite saber si el tumor está creciendo. Gracias a esta nueva herramienta, se supera la limitación al reconstruir cómo evoluciona el tumor en cada paciente.
Grupo M2BE

Un equipo de investigadores de la Universidad de Zaragoza ha desarrollado una innovadora herramienta digital que combina modelos físicos y técnicas de inteligencia artificial para mejorar el seguimiento del cáncer de próstata, el tipo de cáncer más frecuente en hombres.

Los métodos actuales para controlar el cáncer de próstata se basan, principalmente, en medir los niveles de una sustancia llamada PSA en la sangre. Sin embargo, a menudo, no detectan si el tumor está creciendo. Para mejorar esta situación, un equipo de investigación del I3A (Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón) de la Universidad de Zaragoza ha desarrollado una herramienta informática que permite reconstruir cómo crece el tumor a lo largo del tiempo usando una resonancia magnética inicial y los datos del PSA. Esta herramienta combina modelos físicos, que representan el crecimiento del tumor y cómo el PSA pasa del tumor a la sangre según la vascularización de la próstata del paciente, con técnicas de inteligencia artificial que aprende a reproducir la dinámica de crecimiento del tumor para cada paciente.

Gracias a esta combinación, los investigadores pueden ajustar el crecimiento del tumor de forma personalizada para cada paciente, teniendo en cuenta tanto los análisis de sangre como otros factores del cuerpo representados en un modelo en 3D. 

Su trabajo ha sido publicado en la revista de Nature, NPJ Digital Medicine, en un artículo científico titulado "Physics-informed machine learning digital twin for reconstructing prostate cancer tumor growth via PSA tests". Realizado por Daniel Camacho-Gómez, Carlos Borau, José Manuel García-Aznar, María José Gómez-Benito, Mark Girolami y María Ángeles Pérez, del grupo de investigación M2BE (Multiescala en Ingeniería Mecánica y Biológica).

Esta herramienta ha sido probada ya en pacientes reales durante más de dos años y medio, y los resultados de error en el cálculo del tamaño del tumor fue muy bajo, entre un 0,8% y un 12,28%.

Además, han descubierto que, en algunos casos, el tumor puede crecer sin que el nivel de PSA aumente de forma significativa, lo que no sería detectado con los métodos tradicionales. Por eso, los investigadores consideran que la herramienta que han creado representa una opción prometedora para mejorar el seguimiento del cáncer de próstata y avanzar hacia un control más personalizado de la enfermedad.

En este sentido, señalan que al proporcionar una comprensión más clara de las tendencias de crecimiento tumoral a partir de los análisis de sangre de PSA, el gemelo digital puede guiar a los médicos para determinar el momento óptimo en el que realizar acciones diagnósticas adicionales como una biopsia.

El enfoque de esta línea de investigación contribuye a protocolos de atención más personalizados, ya que permite la identificación de pacientes con crecimiento tumoral "oculto" donde los niveles de PSA se mantienen estables a pesar del desarrollo del tumor.

Acceso al artículo de investigación

https://www.nature.com/articles/s41746-025-01890-x

 

Fotografía: María Ángeles Pérez Ansón, Carlos Borau, Daniel Camacho y José Manuel García-Aznar.