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Los datos combinados de sangre e imágenes ayudan a identificar más casos de cáncer de pulmón

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 13 Nov 2026

El diagnóstico del cáncer de pulmón suele depender de la obtención de muestras de tejido, pero la biopsia puede ser un procedimiento lento, invasivo y, en ocasiones, no concluyente. Algunos pacientes son demasiado frágiles para someterse al procedimiento, mientras que otros pueden requerir muestras repetidas cuando los resultados no son claros.

Los pacientes con sospecha de cáncer de pulmón suelen someterse a una tomografía computarizada (TC), que puede aportar información diagnóstica adicional. Nuevos hallazgos demuestran que combinar marcadores tumorales en sangre con datos de TC podría mejorar la detección del cáncer de pulmón.


Imagen: Hao Cao en imagen de archivo. (Foto cortesía de Jarno Verhoef/Catharina Hospital)
Imagen: Hao Cao en imagen de archivo. (Foto cortesía de Jarno Verhoef/Catharina Hospital)

El Hospital Catharina (Eindhoven, Países Bajos) y la Universidad Tecnológica de Eindhoven (TU/e) están evaluando un enfoque diagnóstico combinado que integra análisis de sangre con información de imagen de TC. Los análisis de sangre miden marcadores tumorales, que son sustancias en la sangre que pueden indicar cáncer. La evaluación de la TC incluye la valoración radiológica del tamaño, la forma y otras características de las lesiones pulmonares sospechosas.

Los investigadores utilizaron datos de 346 pacientes divididos en dos grupos de estudio. En el primer grupo, los análisis de sangre por sí solos identificaron aproximadamente al 62% de los pacientes con cáncer de pulmón. Cuando la evaluación de la TC realizada por el radiólogo se añadió a los resultados de los análisis de sangre en un modelo informático, la detección aumentó a aproximadamente el 78%.

El equipo también evaluó si la inteligencia artificial (IA) podía analizar automáticamente las tomografías computarizadas. Se utilizó un modelo de aprendizaje profundo para reconocer patrones en imágenes médicas y combinar esa información con los resultados de los análisis de sangre. La combinación de los análisis de sangre y la IA reconoció aproximadamente el 76% de los casos de cáncer de pulmón, mientras que el mismo enfoque alcanzó el 73% en un segundo grupo independiente de pacientes.

La investigación se presentó a finales de octubre en el Congreso de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO) en Madrid por Hao Cao, candidato a doctorado, quien recibió un ESMO Merit Award por el trabajo.

El método no está destinado a sustituir la biopsia en esta etapa, y un resultado negativo no puede descartar el cáncer de pulmón. Tampoco puede determinar aún el tipo específico de cáncer de pulmón, lo cual sigue siendo importante para elegir el tratamiento. Se prevé una validación adicional en la práctica clínica habitual antes de que el enfoque pueda utilizarse para apoyar la toma de decisiones médicas.

“Usando solo análisis de sangre, pudimos identificar alrededor del 62 por ciento de los pacientes con cáncer de pulmón. Esa es información útil, pero también significa que aún pasamos por alto a una proporción de pacientes. Así que empezamos a estudiar si podíamos mejorar esa cifra añadiendo otra información”, dijo Hao Cao, quien trabaja en el Laboratorio Clínico General del Hospital Catharina.

“Eso supone una mejora clara. La sangre nos dice algo, pero las imágenes aportan otra información. Al utilizarlas juntas, obtenemos una imagen más completa”, dijo Cao.

Enlaces relacionados:
Catharina Ziekenhuis
Universidad Tecnológica de Eindhoven


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