La IA revela un beneficio terapéutico en el cáncer de recto; un estudio constata que la información en línea para pacientes va por detrás

La inteligencia artificial desarrollada por investigadores de la UCL ha revelado una combinación prometedora de tratamientos contra el cáncer para pacientes con cáncer de recto localmente avanzado, mientras que un estudio independiente halla que la información en línea sobre IA y cáncer destinada a los pacientes es en gran medida de baja calidad y difícil de leer.

En un estudio observacional revisado por pares publicado en eBioMedicine, la combinación del tratamiento oncológico irinotecan con quimiorradioterapia estándar mejoró la supervivencia en el cáncer de recto avanzado en pacientes con una alta concentración de células cancerosas en sus tumores. En los pacientes que presentaban una alta densidad de células tumorales en las muestras de biopsia antes de iniciar el tratamiento, la adición de irinotecan redujo el riesgo de recurrencia del cáncer en aproximadamente un 43% y el riesgo de muerte en aproximadamente un 50% en comparación con quienes recibieron quimioterapia con capecitabine combinada con radioterapia. Aquellos con bajas concentraciones de células cancerosas no mostraron diferencias.

La eficacia se reveló mediante una IA especialmente desarrollada, entrenada para distinguir a los pacientes según la densidad de células cancerosas en muestras tumorales obtenidas en el momento del diagnóstico. Los investigadores crearon la herramienta en línea gratuita Octopath, en la que los clínicos pueden subir portaobjetos de biopsias para su análisis. La IA escaneó imágenes estándar de biopsias, contó millones de células y clasificó a los pacientes en categorías de alta y baja concentración. La investigación forma parte del análisis del ensayo de fase III ARISTOTLE, que reclutó a pacientes de 75 hospitales del Reino Unido e incluyó 414 muestras de biopsia de cáncer de recto; el análisis clasificó 188 como de alta concentración y 226 como de baja concentración. El cáncer colorrectal es el cuarto cáncer más letal del Reino Unido, y combinar irinotecan con capecitabine probablemente intensifique efectos secundarios graves como diarrea o recuentos bajos de glóbulos blancos. Los hallazgos muestran que los médicos asistidos por IA pueden identificar con precisión qué pacientes se beneficiarán probablemente del tratamiento más intensivo antes de que comience.

Por otra parte, investigadores del Abramson Cancer Center de la University of Pennsylvania y la Perelman School of Medicine de Penn presentaron un estudio en la Reunión Anual 2026 de la American Society of Clinical Oncology (Resumen 9000) que muestra que la información en línea sobre IA y su impacto en la investigación y el tratamiento del cáncer es limitada, y que las páginas web y los vídeos disponibles son en gran medida de baja calidad, difíciles de leer y con frecuencia omiten los riesgos del uso de la IA. Tras examinar las primeras 320 páginas web y vídeos de búsquedas en Google y YouTube y eliminar el contenido no relevante para la atención del cáncer con IA o no destinado al público general, se incluyeron en el análisis final 52 páginas web (31 por ciento de los resultados de búsqueda de Google) y 29 vídeos (19 por ciento de los resultados de búsqueda de YouTube). Solo 17 páginas web (33 por ciento) y siete vídeos (23 por ciento) se consideraron de alta calidad. Mientras que la American Medical Association y los National Institutes of Health recomiendan un nivel de lectura de 6.º a 8.º grado para la información de salud dirigida al consumidor, la legibilidad mediana de las páginas web era de nivel universitario, y solo el 15 por ciento de las páginas web mencionaba el riesgo de alucinaciones de la IA.

Una colección sobre evidencia clínica prospectiva e intervencionista en IA médica señala que la inteligencia artificial está pasando rápidamente de los estudios retrospectivos de evaluación comparativa a los flujos de trabajo clínicos, pero gran parte de la literatura aún se centra en la exactitud del modelo como objetivo principal. La colección acepta estudios construidos en torno a conjuntos de IA-acción, es decir, la combinación de un resultado de IA y la acción predefinida que se espera de los clínicos, los pacientes o los equipos de atención, con una vía causal explícita desde la salida del modelo hasta la acción y el resultado.

En el cáncer de cabeza y cuello, el tratamiento personalizado sigue siendo limitado a pesar de la notable heterogeneidad biológica. Utilizando el proyecto SuPerTreat como caso de estudio, los investigadores describieron un prototipo de sistema de apoyo a la decisión clínica que integra datos transcriptómicos e inteligencia artificial, y resumieron el consenso de expertos sobre su potencial, los requisitos de precisión, la validación, la alineación regulatoria y la implementación clínica. La Perspectiva proporciona una hoja de ruta para guiar el desarrollo futuro y la integración responsable de los sistemas de apoyo a la decisión clínica en la oncología de precisión.