¿Qué es crossNN y cómo funciona?

CrossNN es una inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Alemán del Cáncer y la Universidad Charité de Berlín. Su tecnología se basa en el análisis de patrones epigenéticos, que son modificaciones químicas sobre el ADN capaces de activar o desactivar genes sin alterar su secuencia original. Una de las más estudiadas es la metilación, un proceso que deja marcas específicas en el genoma —conjunto completo de información genética de una célula— y que varía según el tipo de célula o tumor.

Gracias a estas señales, cada cáncer presenta una firma epigenética única. CrossNN fue entrenado para reconocer estos patrones a partir de más de 8.000 muestras de tumores humanos. El modelo alcanzó una precisión general superior al 97 %, y del 99,1 % en tumores cerebrales, incluso cuando se utilizan datos parciales o provenientes de distintas tecnologías de secuenciación. Esto permite aplicar la herramienta de forma flexible en contextos clínicos reales y diversos.

Diagnóstico sin procedimientos invasivos

Confirmar el tipo de cáncer suele requerir biopsias que no siempre son viables o seguras, sobre todo cuando los tumores se localizan en zonas de difícil acceso. En esos casos, la posibilidad de diagnosticar a partir de ADN tumoral obtenido mediante sangre o líquido cefalorraquídeo ofrece una alternativa menos riesgosa y más accesible para los pacientes.

Esta capacidad resulta especialmente útil en el diagnóstico de tumores cerebrales, donde una cirugía puede implicar un riesgo elevado. CrossNN ha demostrado su precisión en estos escenarios utilizando únicamente muestras indirectas, lo que permite reducir la necesidad de intervenciones quirúrgicas en muchos casos.

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Aplicaciones en tumores raros o de origen incierto

El sistema ha demostrado ser útil en el diagnóstico de tumores poco frecuentes o de origen incierto, un desafío para los métodos tradicionales. A través del análisis epigenético, crossNN puede inferir con precisión el tejido del que proviene el tumor, lo que permite orientar mejor las decisiones terapéuticas.

También es capaz de diferenciar casos con perfiles moleculares muy similares, como ciertos subtipos de cáncer renal. Aunque pueden presentarse márgenes de error en algunos escenarios, su desempeño general supera al de otras herramientas existentes.

Transparencia para uso clínico

Uno de los desafíos frecuentes en inteligencia artificial aplicada a la medicina es la falta de interpretabilidad. Muchos modelos entregan resultados sin ofrecer claridad sobre cómo llegaron a ellos. CrossNN fue diseñado con una estructura simple que permite identificar qué regiones del ADN influyen en cada diagnóstico. Esta característica facilita la validación médica y refuerza la confianza clínica.

Al mismo tiempo, esta transparencia abre la puerta al descubrimiento de nuevos biomarcadores epigenéticos, que podrían tener valor diagnóstico o terapéutico en distintos tipos de cáncer.

Listo para su implementación

Además de ser preciso, el sistema es rápido y adaptable. Puede generar resultados en cuestión de segundos y operar con distintos formatos de datos, desde microarrays hasta tecnologías de secuenciación más recientes. Esto lo hace compatible con diversos flujos de trabajo en hospitales y laboratorios, incluso en contextos con recursos limitados.

Actualmente, el modelo se encuentra en proceso de validación clínica en varios centros del Consorcio Alemán del Cáncer. Su diseño modular permite que se actualice fácilmente con nuevas bases de datos o tecnologías emergentes.

Una herramienta que complementa la medicina de precisión

El desarrollo de crossNN representa un avance importante en la convergencia entre inteligencia artificial, epigenética y diagnóstico oncológico. Poder identificar con precisión el tipo y origen de un tumor a partir de una muestra mínima representa una alternativa concreta a los métodos invasivos y costosos que aún predominan en muchos sistemas de salud.

Esta herramienta no reemplaza el juicio médico, pero ofrece apoyo diagnóstico valioso para mejorar la precisión, reducir los riesgos y avanzar hacia una medicina más personalizada, eficiente y accesible.

Pues bien, la Organización Mundial de la Salud, encargó a un grupo de expertos de diversas instituciones internacionales como la Agencia Australiana de Protección contra la Radiación y Seguridad Nuclear, el Centro de Competencia para Campos Electromagnéticos, Oficina Federal de Protección contra la Radiación alemana, y la Facultad de Medicina, Universidad Mohammed Bin Rashid de Medicina de los Emiratos Árabes Unidos, para que hiciera un análisis sistemático de la literatura científica  y proporcionara una perspectiva clara sobre el tema. 

Una de las principales conclusiones de la investigación publicada en la revista Environment International, es que no hay evidencia concluyente que respalde una relación causal entre el uso de teléfonos móviles y el cáncer cerebral.

El estudio en cuestión es una revisión sistemática de la literatura científica existente, que evalúa la calidad y la fuerza de la evidencia proporcionada por estudios observacionales humanos sobre la posible relación entre la exposición a Campos Electromagnéticos de Radiofrecuencia (RF-EMF )y el riesgo de diferentes tipos de cáncer. 

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En particular, se centró en los tumores del sistema nervioso central, como el glioma, el meningioma, y el neuroma acústico, así como en tumores de la glándula salival y tumores cerebrales en niños y adolescentes.

Los investigadores estudiaron 63 artículos, publicados entre 1994 y 2022, que analizaron 119 combinaciones diferentes de exposición y resultados (E-O, por sus siglas en inglés). Estos estudios involucraron a participantes de 22 países y utilizaron diversas metodologías para evaluar el riesgo de cáncer asociado con la exposición a RF-EMF.

Y como dijimos inicialmente, es que uno de los hallazgos más importantes de esta revisión es que el uso de teléfonos móviles no está asociado con un aumento significativo en el riesgo de desarrollar glioma, meningioma, neuroma acústico, tumores de la glándula pituitaria o tumores de la glándula salival. 

Además, los estudios no mostraron un incremento en los riesgos con el tiempo de uso del teléfono, el tiempo acumulado de llamadas, o el número acumulado de llamadas. Esto es crucial, ya que si existiera una relación causal, cabría esperar que los riesgos aumentaran con un mayor uso del dispositivo.

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Una parte interesante del estudio fue el uso de simulaciones de tendencias temporales de la incidencia de cáncer para evaluar la plausibilidad de los resultados observados. Estas simulaciones mostraron que los aumentos en el riesgo reportados en algunos estudios de casos y controles no eran compatibles con las tasas reales de incidencia de glioma y cáncer cerebral observadas en varios países a lo largo de periodos prolongados.

En otras palabras, si los teléfonos móviles realmente causaran cáncer cerebral, deberíamos haber visto un aumento significativo en los casos de estos tumores en la población general a medida que el uso de teléfonos móviles se ha disparado en las últimas décadas. 

Sin embargo, esto no ha ocurrido, lo que refuerza la conclusión de que no hay una relación causal entre el uso de teléfonos móviles y el cáncer cerebral.

Imagen : Archivo ENTER.CO