{"id":84701,"date":"2025-09-18T05:05:32","date_gmt":"2025-09-18T09:05:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diariosalud.do\/?p=84701"},"modified":"2025-09-18T05:05:32","modified_gmt":"2025-09-18T09:05:32","slug":"desarrollan-nuevo-modelo-matematico-que-mejora-la-deteccion-temprana-del-cancer-colorrectal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ktechproduccion.net\/diariosalud.do\/desarrollan-nuevo-modelo-matematico-que-mejora-la-deteccion-temprana-del-cancer-colorrectal\/","title":{"rendered":"Desarrollan nuevo modelo matem\u00e1tico que mejora la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer colorrectal"},"content":{"rendered":"\n

I<\/strong>nvestigadores del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC)<\/strong>, organismo adscrito al Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades, han desarrollado un modelo matem\u00e1tico<\/strong> capaz de identificar la estrategia \u00f3ptima para la detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer colorrectal<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El estudio, publicado en Computers in Biology and Medicine<\/a><\/em>, muestra que un enfoque de cribado personalizado<\/strong>, basado en el riesgo individual de cada persona, permite detectar m\u00e1s casos incipientes utilizando los mismos recursos que las estrategias actuales.<\/p>\n\n\n\n

C\u00e1ncer colorrectal: un reto global<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El c\u00e1ncer colorrectal es el tercer tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s com\u00fan en el mundo<\/strong>, representando el 10% de los casos y el 12% de las muertes por causas oncol\u00f3gicas. La detecci\u00f3n temprana es clave para reducir la mortalidad. Actualmente, la mayor\u00eda de los programas de cribado se basan \u00fanicamente en la edad y aplican la misma prueba a todos los mayores de cierta edad.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo funciona el modelo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El modelo, dise\u00f1ado por Daniel Corrales<\/strong> y David R\u00edos<\/strong> (CSIC, Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas \u2013 ICMAT) junto con Marino J. Gonz\u00e1lez<\/strong> (Universidad de La Rioja), identifica las variables asociadas con un alto riesgo<\/strong> de padecer c\u00e1ncer colorrectal. Entre estas se incluyen:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Edad (variable con mayor asociaci\u00f3n)
    <\/li>\n\n\n\n
  • Presencia de enfermedades como diabetes e hipertensi\u00f3n
    <\/li>\n\n\n\n
  • Consumo de tabaco y alcohol
    <\/li>\n\n\n\n
  • \u00cdndice de masa corporal
    <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Seg\u00fan el nivel de riesgo, el modelo sugiere el tipo de prueba m\u00e1s adecuado: la detecci\u00f3n de sangre en heces<\/strong> para riesgo medio y pruebas m\u00e1s sensibles, como la prueba de ADN en heces<\/strong>, para riesgo alto.<\/p>\n\n\n\n

    \u201cNuestra propuesta permite evaluar exhaustivamente los programas nacionales de cribado y compararlos con otras estrategias. Detectar m\u00e1s casos incipientes puede reducir la mortalidad y optimizar recursos a largo plazo\u201d, asegura David R\u00edos.<\/p>\n\n\n\n

    Redes bayesianas para analizar riesgos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    El proyecto europeo Oncoscreen<\/strong> sirvi\u00f3 de marco para desarrollar una red bayesiana<\/strong>, un modelo gr\u00e1fico que representa la relaci\u00f3n entre m\u00faltiples variables de riesgo, como edad, diabetes o presencia de c\u00e9lulas cancer\u00edgenas.<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Los nodos<\/strong> representan variables de inter\u00e9s
      <\/li>\n\n\n\n
    • Los arcos<\/strong> indican dependencia entre variables
      <\/li>\n\n\n\n
    • Cada nodo contiene una tabla de probabilidad<\/strong> que refleja la incidencia del evento seg\u00fan los datos disponibles
      <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      \u201cEs una herramienta visual que facilita la interpretaci\u00f3n de los factores de riesgo y permite calcular el riesgo individual de cada paciente\u201d, explica Daniel Corrales.<\/p>\n\n\n\n

      Matem\u00e1ticas aplicadas a la toma de decisiones cl\u00ednicas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Con la informaci\u00f3n del paciente, el modelo sugiere la prueba m\u00e1s adecuada considerando:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Coste de la prueba
        <\/li>\n\n\n\n
      • Informaci\u00f3n que aporta
        <\/li>\n\n\n\n
      • Molestia para el paciente
        <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Para riesgos bajos, la mayor\u00eda de la poblaci\u00f3n no necesitar\u00eda pruebas. En riesgo alto, se recomiendan test m\u00e1s sensibles para minimizar falsos negativos<\/strong> y aumentar la eficacia del cribado.<\/p>\n\n\n\n

        El modelo se desarroll\u00f3 combinando conocimiento experto<\/strong> y aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> a partir de datos de dos millones de pacientes<\/strong>, complementando la informaci\u00f3n con entrevistas a m\u00e9dicos y revisi\u00f3n de literatura cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

        Futuro del cribado personalizado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Los hallazgos del estudio ser\u00e1n utilizados para evaluar nuevas tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n precoz de c\u00e1ncer colorrectal<\/strong> dentro del proyecto Oncoscreen, desarrollado por centros de investigaci\u00f3n y universidades colaboradoras.<\/p>\n\n\n\n

        \u201cLa estrategia personalizada no solo mejora la detecci\u00f3n temprana, sino que tambi\u00e9n permite un uso m\u00e1s eficiente de los recursos sanitarios\u201d, concluyen los autores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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