Estudio revela que IA conecta resistencia a la insulina con 12 tipos de cáncer
Un equipo de investigadores de la Universidad de Tokio (Japón) ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático para predecir la resistencia a la insulina, condición vinculada con el desarrollo de diabetes. Según sus hallazgos, esta resistencia se identifica como un factor de riesgo para 12 diferentes tipos de cáncer.
Publicado en la revista 'Nature Communications', el estudio utilizó un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que analiza nueve parámetros clínicos para estimar la resistencia a la insulina. Este modelo, denominado resistencia a la insulina derivada de inteligencia artificial (IA-IR, por sus siglas en inglés), fue aplicado en más de 500.000 participantes del Biobanco del Reino Unido.
El investigador Yuta Hiraike, del Hospital Universitario de Tokio, destacó que aunque se sospechaba una relación entre la resistencia a la insulina y el cáncer, contar con evidencia a gran escala había sido complicado por la dificultad en la evaluación clínica. Con IA-IR, se ha brindado la primera prueba poblacional sólida que confirma esta vinculación.
- Asociación entre la resistencia a la insulina y el cáncer
- Ventajas del modelo AI-IR para la detección y prevención
- Retos y próximos pasos en la investigación
Asociación entre la resistencia a la insulina y el cáncer
El modelo IA-IR identificó una relación significativa entre la resistencia a la insulina y mayor riesgo de cánceres como el de útero, riñón, esófago, páncreas, colon y mama. También se encontraron asociaciones menores con cánceres de pelvis renal, intestino delgado, estómago, hígado, vesícula biliar, leucemia y en bronquios y pulmón.
Ventajas del modelo AI-IR para la detección y prevención
Dado que los nueve parámetros que usa IA-IR se obtienen en chequeos médicos rutinarios, esta herramienta podría facilitar la identificación de personas con alto riesgo. Además, permitiría la detección dirigida no solo de resistencia a la insulina, sino también de diabetes, enfermedades cardiovasculares y cáncer.
La predicción basada en el índice de masa corporal (IMC) ha mostrado limitaciones, ya que genera falsos positivos y negativos en la susceptibilidad a la resistencia a la insulina. IA-IR supera estos inconvenientes al ofrecer un diagnóstico más preciso que no depende exclusivamente del IMC.
Retos y próximos pasos en la investigación
Uno de los principales desafíos fue demostrar la robustez y la confiabilidad del modelo ante los revisores del estudio. Los investigadores confirmaron la consistencia de IA-IR bajo distintas condiciones.
Actualmente, el equipo trabaja en analizar cómo las variaciones genéticas individuales afectan el riesgo detectado y en integrar estos datos con estudios de biología molecular para desarrollar mejores estrategias que combatan la resistencia a la insulina.