Epidemiología / Inteligencia Artificial
Los perros y la IA trabajan juntos para detectar el cáncer: un método no invasivo
Una plataforma biohíbrida alcanzó una sensibilidad global del 93,9% y una especificidad del 94,3% en la identificación de cuatro variedades de cáncer
![Los perros huelen el cancer de intestino.](https://estaticos-cdn.prensaiberica.es/clip/46d40993-7560-49c6-b6ac-cce64f6de8e6_16-9-discover-aspect-ratio_default_0.jpg)
Los perros huelen el cancer de intestino. / AGENCIA SINC.
Redacción T21
Un nuevo estudio confirma que un sistema de Inteligencia Artificial (IA), unido a perros especialmente entrenados para identificar el "olor" del cáncer en las personas, ha logrado descubrir con éxito cuatro tipos de cáncer en el 94% de los casos. Se ha comprobado la efectividad del método de detección en el cáncer de mama, pulmón, colorrectal y próstata.
Según los resultados de una investigación publicada en la revista Scientific Reports, la firma israelí SpotitEarly ha demostrado la efectividad de un método no invasivo para detectar múltiples tipos de cáncer, utilizando una combinación de perros especialmente entrenados e Inteligencia Artificial (IA). El innovador enfoque de detección se evaluó en un estudio en el que participaron 1.386 voluntarios, logrando elevadas tasas de sensibilidad y especificidad para la detección temprana del cáncer.
De acuerdo a un artículo publicado en Cancer Connect, los participantes proporcionaron muestras de aliento exhalando en máscaras quirúrgicas, que luego se analizaron utilizando el nuevo sistema biohíbrido. El esquema combinó seis perros labradores capacitados en la identificación de compuestos orgánicos volátiles específicos del cáncer (COV) en las muestras de aliento, con el posterior procesamiento de los datos a partir de herramientas de IA.
Un método no invasivo y más accesible
A diferencia de los métodos tradicionales como las mamografías o colonoscopias, esta técnica evita la exposición a la radiación y los procedimientos invasivos. Además, el método es simple y puede ser potencialmente más accesible para las poblaciones desatendidas o de bajos recursos. Vale recordar que las estrategias convencionales de detección del cáncer a menudo enfrentan barreras como el bajo cumplimiento, el coste y la disponibilidad limitada en las zonas rurales.
Sin embargo, la identificación temprana de tumores puede mejorar significativamente las tasas de supervivencia. Según informa Science News, el equipo científico entrenó a los perros labradores para oler muestras de aliento y sentarse si olfateaban cáncer de mama, pulmón, colorrectal o próstata. Buscando “leer” con mayor precisión el lenguaje corporal de los animales, un modelo de IA que se basa en el aprendizaje automático y la visión por ordenador logró interpretar al detalle las indicaciones de los canes.
![Uno de los perros que pueden detectar el cáncer junto a herramientas de IA.](https://estaticos-cdn.prensaiberica.es/clip/edf7ca8c-2c50-4279-8cc3-f691849a57b8_alta-libre-aspect-ratio_default_0.jpg)
Uno de los perros que pueden detectar el cáncer junto a herramientas de IA. / Crédito: SpotitEarly.
Alta efectividad
El nuevo sistema permitió detectar cánceres en etapa temprana con una sensibilidad del 94,8%. La plataforma biohíbrida llegó a una sensibilidad global para los cuatro tipos de cáncer analizados del 93,9%, con una especificidad del 94,3%. Las tasas de sensibilidad más altas se consiguieron en el cáncer de mama y de pulmón, con un 95%. En el cáncer de próstata se alcanzó una efectividad del 93% y en el colorrectal del 90%.
Además, el sistema identificó otros tumores malignos no incluidos en su entrenamiento con una sensibilidad del 81,8%. Ahora, SpotitEarly está planificando un ensayo clínico más grande en los Estados Unidos y tiene como objetivo informar los primeros resultados en 2026, mientras entrena a otras variedades de perros que simplifiquen y hagan más rápida la etapa de entrenamiento.
Referencia
Non-invasive multiple cancer screening using trained detection canines and artificial intelligence: a prospective double-blind study. Elizabeth Half et al. Scientific Reports (2024). DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-024-79383-2
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