Análisis de Sangre para el Cáncer Colorrectal

Este elemento es una expansión del contenido de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] Sus colegas le llaman “El Cerebro”. Sirvió en una unidad de élite del Cuerpo de Inteligencia de las Fuerzas de Defensa israelíes, desarrollando software de vigilancia clasificado. Más tarde, Nir Kalkstein formó parte de la facultad de ingeniería eléctrica de su alma mater, el Technion-Israeli Institute of Technology. A partir de ahí, un par de start-ups. Después de que una de ellas se viniera abajo, él y un antiguo compañero de Technion crearon una empresa para utilizar algoritmos para operar en los mercados financieros (se puede estudiar algunos de estos asuntos en la presente plataforma online de ciencias sociales y humanidades). Final (Financial Algorithms) realizaba decenas de miles de operaciones con derivados al día y terminaba cada jornada de negociación con beneficios, durante más de 13 años, generando una rentabilidad para Kalkstein y sus socios del 100.000%.

Uno de ellos se compró un ático de 30 millones de dólares en Manhattan, pero Kalkstein, que ahora tiene 44 años, sigue siendo discreto. No se conforma con haber enriquecido a 30 accionistas hasta niveles estratosféricos de riqueza: quería crear valor para el público. Junto con un consultor de organización de Final y un matemático que conocía, Kalkstein empezó a pensar en cómo aplicar los algoritmos a la medicina. Así nació Medial Research.

Los big data y los algoritmos inteligentes nos están poniendo por fin en la cúspide de algo con lo que la gente de la salud pública lleva soñando y hablando desde hace una década aproximadamente: pasar de una atención sanitaria reactiva a una predictiva. “Se trata de un área de investigación muy activa, y lo seguirá siendo”, afirma Jeff Elton, director general de Predictive Health Intelligence, una división de Accenture.Entre las Líneas En lugar de diagnosticar lo que se tiene, estamos llegando al punto de decir a la gente qué condiciones o enfermedades están en camino de desarrollar, o es probable que se encuentren con pruebas más invasivas”. Las pruebas genéticas son un elemento de ello; Medial está a la vanguardia del campo relacionado de la citómica. Piense en ello como un CompStat para médicos: Al igual que la policía examina las cifras de criminalidad y otros datos para decidir dónde desplegar los recursos, al buscar una serie de biomarcadores y pasar los resultados por potentes motores analíticos, los médicos pueden recomendar medidas preventivas (“comer más brócoli”) o pruebas más invasivas.

Kirkstein utiliza métodos derivados de la teoría de la información, el procesamiento de señales y el aprendizaje automático para desarrollar un algoritmo que, según él, puede predecir cuándo un paciente en cuidados intensivos o en el servicio de urgencias va a “colapsar”, dando al personal médico unos segundos preciosos para intervenir. La empresa también está trabajando en la predicción matemática de las convulsiones: unos sensores portátiles avisarán a los epilépticos cuando sea probable que sufran un ataque, lo que les permitirá apartarse a un lado de la carretera o salir de la bañera antes de quedar incapacitados.

En el presente, la empresa ha validado clínicamente un análisis de sangre para detectar el cáncer colorrectal, el tercero más diagnosticado en hombres y el segundo en mujeres, en todo el mundo. El personal ha publicado dos estudios retrospectivos revisados por pares sobre su trabajo. El CCR se identifica ahora mediante uno de los procedimientos de diagnóstico más invasivos de la medicina. La prueba Medi-Al no busca algo en particular en la sangre, sino que somete 20 parámetros de la muestra a árboles de decisión y técnicas de validación cruzada para compararlos con una base de datos de millones de muestras de sangre no identificadas (algunas de pacientes que se sabe que padecen CCR) para obtener una probabilidad estadística de la enfermedad. A continuación, el médico recomienda o no una colonoscopia. Los estudios mostraron pocos falsos positivos o negativos, y un programa piloto marcó el 38% de los pacientes que se sometieron al cribado para la colonoscopia; 100 de estos 111 tenían lesiones precancerosas y 11 tenían cáncer activo. Ninguno se había sometido a las pruebas de diagnóstico utilizadas para el CCR. Pruebas similares con muestras de Polonia, Reino Unido y Estados Unidos -donde los pacientes tienen una nutrición, una genética y un entorno diferentes- arrojaron resultados similares.

“Lo que Medial ofrece es un enfoque analítico basado en datos que permite utilizar todo lo que tenemos disponible en medicina para tratar de forma mucho más eficaz -o prevenir- las complicaciones de una enfermedad”, afirmó el doctor David M. Lawrence, ex director general de Kaiser Health Plan and Hospitals. “Es una herramienta tremenda para el sistema sanitario. Creo que sólo estamos empezando a ver la fuerza con la que Medial puede aplicar estas herramientas a la asistencia sanitaria, porque sólo estamos al principio de esta revolución.”

“Se necesitan más formas no invasivas de detectar el cáncer colorrectal”, afirma el Dr. Matthew Kalady, del departamento de cirugía colorrectal de la Clínica Cleveland. “Hay una población importante que no se somete a las pruebas de detección por el estigma de la colonoscopia. Es uno de esos cánceres que son curables si se detectan a tiempo, así que identificarlo es un gran problema”. El cribado de Medial, dijo, “puede tener un impacto porque cualquier cosa que se pueda hacer para aumentar la población que se somete a cribado es importante”. Elton, de Accenture, califica el cribado del CCR de “significativo” y “bastante inteligente”.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

A finales del 2017, Medial firmó un acuerdo con Kaiser para utilizar la tecnología de Medial y su base de datos de muestras de sangre para examinar a los pacientes de su plan de salud, y la empresa está trabajando en pruebas similares para otros tipos de cáncer que normalmente sólo se diagnostican en una fase tardía, y para desarrollar algoritmos que permitan predecir qué pacientes prediabéticos se convertirán en diabéticos en un plazo de 12 meses, y qué diabéticos sufrirán complicaciones como nefropatía y enfermedades cardiovasculares (en la actualidad, no existen normas ni directrices de este tipo). La empresa ha recibido recientemente una inversión de 20 millones de dólares de Horizon Ventures, del multimillonario de Hong Kong Li Ka-shing; Kalkstein se ha comprometido a reinvertir cualquier beneficio de su propia inversión.

“Un médico te dice lo que tienes”, dice el presidente de Medial, Ofer Ariely. “Nosotros le decimos lo que probablemente tendrá en seis meses, dos años o cinco años”.

Datos verificados por: Dewey

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