Detectando lo invisible
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Por Arce Domingo e Irene Martínez-Morata
✨ ¡Buenos días a tod@s!
La inteligencia artificial (IA) podría convertirse en una herramienta clave para el diagnóstico temprano de tumores en los próximos años. Esta semana, entrevistamos a una de las investigadoras de un estudio que revela su potencial para revolucionar el diagnóstico del cáncer de mama. Además, el día mundial del agua nos recuerda las dificultades que enfrentan millones de personas en el mundo para acceder a este recurso esencial. ¡Sigue leyendo!
💊📡 La IA que podría cambiar el futuro del cáncer de mama
Las claves
Una de cada ocho mujeres desarrollará cáncer de mama a lo largo de su vida. Se trata de uno de los cánceres más frecuentes, y detectarlo a tiempo puede marcar una gran diferencia.
Una nueva investigación publicada en Nature Cancer y llevada a cabo por Google, el Imperial College de Londres y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido muestra que la IA puede ser clave para detectar un mayor número de casos (incluidos aquellos que suelen pasar desapercibidos), reducir errores y acelerar los diagnósticos, mejorando la tasa de supervivencia.
El estudio analizó mamografías de más de 125.000 mujeres en Reino Unido y comparó el sistema clásico de cribado (dos radiólogos) con un modelo en el que la IA actúa como “segundo lector”, sustituyendo a uno de ellos.
El sistema también se implementó en 12 centros de cribado para evaluar su funcionamiento en condiciones reales. Los resultados son realmente prometedores.
🚀 Entrevistamos a Lihong Xi, directora senior del programa en Google y una de las líderes de la investigación.
🗣️ Gracias por hablar con Te lo dice una científica de esta investigación que puede cambiar la vida de millones de mujeres. Es el mayor estudio de IA en cáncer de mama hasta la fecha. ¿Os sorprendieron los resultados?
Lihong Xi (LX): Los resultados no nos sorprendieron, ya que habíamos previsto que la IA mejoraría la detección del cáncer y la haría más eficiente. Pero sí nos sorprendió el nivel de mejora. La tecnología permitió detectar más casos de cáncer, especialmente los más agresivos y también aquellos que normalmente pasan desapercibidos. Además, redujo los falsos positivos en las primeras pruebas, que generan gran ansiedad en las pacientes al no haber exploraciones previas con las que comparar los resultados.
Uno de los resultados más llamativos es que la IA identificó alrededor del 25 % de los llamados cánceres de intervalo, que habían pasado desapercibidos en las mamografías iniciales. ¿Por qué son tan difíciles de detectar?
LX: Llamamos así a los cánceres que aparecen entre revisiones. Estos suelen ser muy sutiles en fases tempranas, con cambios mínimos en las imágenes, lo que dificulta que el ojo humano los identifique. La IA ha demostrado ser capaz de detectar estas pequeñas señales en las imágenes, incluso cuando son invisibles para los humanos, logrando así identificar casos que antes pasaban desapercibidos.
Cuando se habla de IA en medicina, a menudo aparece la idea de que las máquinas acabarán sustituyendo a los médicos. ¿Crees que esto puede suceder en el contexto del diagnóstico del cáncer de mama?
LX: No. La experiencia humana sigue siendo esencial en el diagnóstico. Esta investigación trata sobre cómo pueden usar los profesionales médicos la IA para mejorar la detección temprana y reducir los retrasos en los cribados. El estudio pone de manifiesto la necesidad de seguir investigando sobre la interacción entre humanos e IA para que los especialistas confíen en la tecnología. Por tanto, estos hallazgos nos acercan un paso más a la posibilidad de usar esta tecnología para transformar las experiencias de las personas a ambos lados del escáner.
En el caso de los radiólogos, nuestro estudio reveló que la IA es capaz de reducir las cargas de trabajo de cribado en un 40% aproximadamente cuando se usa como “segundo lector”. Esto podría ayudar a abordar el retraso en las pruebas de detección y dar a los profesionales médicos más tiempo para centrarse en los casos más complejos.
Aunque los resultados son prometedores, ¿qué pasos faltan todavía antes de que sistemas como este puedan utilizarse de forma rutinaria?
LX: Para que se puedan usar de forma rutinaria en los programas de cribado habrá que cambiar algunas cosas. Muchos sistemas de cribado siguen funcionando con procesos en papel, lo que dificulta la integración de la IA. Será necesario avanzar hacia sistemas digitales y estandarizar los datos. También habrá que adaptar las guías médicas, y lo que es más importante, debemos mejorar la interacción entre humanos e IA. Los radiólogos necesitarán formación específica para saber cuándo y cómo pueden confiar en la IA.
Mirando hacia el futuro, si pensamos en la próxima década, ¿cómo crees que la IA podría transformar la detección del cáncer de mama?
LX: La investigación actual puede transformar el proceso de cribado y diagnóstico, ya que la atención sanitaria podría pasar de ser un sistema único para todos con una gran presión asistencial a una práctica personalizada, eficiente y precisa. De esta forma, se podrían detectar los cánceres peligrosos antes para que los profesionales médicos puedan intervenir y priorizar mejor, ayudando a resolver la escasez de personal, además de mejorar la atención al paciente. Espero que ese potencial se haga realidad en la próxima década.
🌱¿Son los humedales el nuevo filtro natural para el agua?
Las claves
La descontaminación de aguas residuales es esencial para preservar la biodiversidad y los ecosistemas, garantizar la seguridad alimentaria y la salud pública, y reutilizar el agua.
Sin embargo, este proceso es responsable de aproximadamente un 1,6% de las emisiones humanas de gases de efecto invernadero, y de hasta un 10% de las emisiones globales de metano y óxido nitroso.
Investigadores del Royal Melbourne Institute of Technology han dado con una alternativa inesperadamente simple que puede recortar estas emisiones. Se trata de plantar humedales flotantes.
Estas plataformas, cubiertas de plantas acuáticas con raíces sumergidas, pueden atrapar físicamente los contaminantes y absorber nutrientes directamente del agua, actuando como filtros naturales. Además, crean hábitats para microorganismos que pueden metabolizar gases de efecto invernadero antes de que lleguen a la atmósfera.
Ya lo han probado en Australia, donde los investigadores instalaron una plataforma flotante del tamaño de dos pistas de tenis durante dos años y observaron que los niveles de nitrógeno se redujeron un 12% y las emisiones totales de gases de efecto invernadero cayeron un 22%.
💡¿Sabías qué?
El día 22 de marzo se celebró, como cada año, el Día Mundial del Agua impulsado por Naciones Unidas. La campaña de este año nos recuerda que este recurso esencial continúa siendo uno de los grandes desafíos del siglo XXI para muchos países. Centrada en “Agua y género”, la campaña relata que en países en desarrollo, las mujeres y niñas dedican 250 millones de horas diarias a recoger agua para sus hogares. Garantizar un suministro seguro no solo es esencial para la salud pública, sino también para allanar el camino hacia la igualdad de oportunidades educativas, laborales y sociales.
💊 Pistas sobre el origen del COVID-19 en mensajes de WeChat
Las claves
Se ha especulado mucho sobre las causas de la pandemia de COVID-19, que continúan sin estar claras. En 2021, una publicación anónima en la red social china WeChat sugirió que unas langostas congeladas importadas de EE.UU. podrían estar detrás del brote de COVID-19 en el mercado de Wuhan.
Aunque en su momento fue considerada desinformación, una investigación reciente concluye que los mapas incluidos en el mensaje esconden datos reales e inéditos para descifrar el origen de la pandemia.
La investigación, liderada por Florence Debarre, del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia, revela puestos con animales vivos infectados por SARS-CoV-2, y muestra que 17 vendedores del mercado se habían infectado del virus en los primeros días, una información que China nunca compartió de forma oficial.
En 2023, Débarre y sus colegas ya habían apuntado de forma independiente al mismo puesto del mercado señalado por la publicación como el principal sospechoso del brote tras analizar datos genómicos de investigadores chinos.
La comunidad científica coincide en que estas filtraciones en redes sociales aportan pistas valiosas, pero el enigma no se resolverá hasta que las autoridades chinas compartan todos los datos oficiales.
🦠 El debate sobre el origen natural
Débarre considera que la información publicada en la red social es fiable porque sus datos coinciden exactamente con la información de mapas oficiales publicados tiempo después, por lo que quien publicó el post podría tener acceso a informes confidenciales.
Si los datos son precisos, la presencia de animales infectados en el mercado respaldaría la teoría de la transmisión zoonótica (el salto del virus de un animal a un humano), descartando la hipótesis de fuga de un laboratorio cercano.
Aunque los mapas de WeChat sean precisos, no hay forma de determinar si el virus pasó de los animales a los humanos o al revés, como han sugerido algunos investigadores chinos.
En cualquier caso, estos mapas se suman a las pruebas anteriores de que China no ha revelado toda la información que posee sobre el mercado de Wuhan.
💡¿Sabías qué?
La publicación de WeChat plantea su teoría de la langosta congelada argumentando que algunas personas de Maine que a mediados de 2019 contrajeron una enfermedad pulmonar grave supuestamente relacionada con el vapeo fueron, de hecho, algunos de los primeros casos de COVID-19. Aunque China ha insistido en numerosas ocasiones en que el virus se originó en otra parte del mundo, hasta ahora, esa teoría no ha calado en la comunidad internacional.
🚀 ¿Tienes propuestas de colaboraciones, o temas científicos sobre los que te gustaría saber más? ¡Puedes dejarnos un comentario en este post, o escribirnos un correo a telodiceunacientifica@gmail.com!
