Medicina de precisión, nuevo rumbo al futuro del cáncer

Durante décadas, la palabra cáncer estuvo asociada a un pronóstico incierto y, en muchos casos, limitado. Hoy, esa percepción está cambiando de forma acelerada. “Cuando yo estudiaba Medicina, el cáncer era prácticamente una sentencia en muchos casos. Ahora no”, afirma Enrique de Álava, patólogo y responsable del Plan de Medicina Personalizada y de Precisión 2023-2027 en Andalucía. “Estamos avanzando no solo hacia más supervivencia, sino hacia una mejor supervivencia, con más calidad de vida”.

Ese cambio de significado no es retórico. Tiene una base científica, tecnológica y organizativa muy concreta: la medicina personalizada de precisión, un enfoque que permite adaptar el diagnóstico y el tratamiento a las características biológicas de cada tumor y de cada paciente. “Sin un diagnóstico de precisión no hay una terapia de precisión”, subraya De Álava. “La medicina personalizada empieza siempre por el diagnóstico”.

La oncología ha dejado de clasificar los tumores únicamente por su localización o su estadio clínico. La incorporación progresiva de biomarcadores, plataformas genómicas y técnicas de secuenciación ha permitido identificar alteraciones moleculares específicas que explican el comportamiento de cada tumor. “Hoy hablamos de subtipos moleculares, de alteraciones concretas que hacen que un tumor crezca o se disemine, y frente a las que existen tratamientos dirigidos”, explica.

Ese salto hacia la oncología de precisión ya se está produciendo en la práctica clínica diaria. “El paso fundamental que está dando la oncología actualmente es la incorporación definitiva de la genómica tumoral en el diagnóstico y en el tratamiento”, explica la oncóloga Ana Casas, miembro honorífico del grupo académico de investigación SOLTI. Según detalla, este enfoque permite “definir subtipos moleculares, predecir el riesgo de recaída y decidir tratamientos más dirigidos y menos tóxicos”. En tumores como el cáncer de pulmón, añade, la identificación de alteraciones concretas, aunque afecten a pequeños subgrupos de pacientes, “ha cambiado por completo el pronóstico, permitiendo supervivencias de cinco o incluso diez años donde antes no existían opciones”. Para Casas, el horizonte deja entrever que “en muy poco tiempo no será aceptable tratar ningún cáncer sin haber realizado previamente un diagnóstico genómico del tumor”.

Objetivo: evitar toxicidades

Este cambio ha tenido un impacto directo en los tratamientos oncológicos. “La gran ventaja es que podemos ser mucho más selectivos: tratar a quien realmente se va a beneficiar y evitar toxicidades innecesarias en quienes no lo harán”, señala De Álava. El objetivo ya no es solo prolongar la vida, sino hacerlo con menos efectos secundarios y mejor calidad de vida.

En este contexto, el diagnóstico molecular se convierte en la puerta de entrada a la innovación terapéutica. “Podemos tener los mejores fármacos del mundo, pero si no identificamos correctamente a los pacientes candidatos, la innovación no llega a quien la necesita”, advierte.

Vivir más, vivir mejor

El avance de la oncología de precisión se produce además en un contexto de aumento sostenido de los diagnósticos. Según el informe Las cifras del cáncer en España 2026, presentado por la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) con motivo del Día Mundial del Cáncer, este año se diagnosticarán 301.884 nuevos casos en nuestro país. Coincidiendo con el 50.º aniversario de la sociedad científica, su presidente, Javier de Castro, subraya que “el objetivo actual no es solo vivir más, sino vivir mejor, con menos toxicidad, más atención a los efectos a largo plazo y más apoyo a los supervivientes”.

Para De Álava, estos datos refuerzan la necesidad de transformar el sistema sanitario. “Responder a un mayor número de casos con las mismas herramientas de hace veinte años no es una opción. Necesitamos más innovación en el diagnóstico y en las terapias de precisión”.

Tecnología disponible, retos organizativos pendientes

Sin embargo, el despliegue de esta oncología de precisión no es todavía homogéneo. “Tenemos una cartera de biomarcadores a nivel nacional, pero no está implementada de la misma manera en todas las comunidades autónomas, y eso genera inequidad”, advierte la oncóloga Carmen Beato. A su juicio, una de las principales barreras es la falta de recursos humanos especializados. “No todos los hospitales cuentan con biólogos moleculares, bioinformáticos o genetistas que puedan interpretar los resultados, aunque dispongan de la tecnología”, señala. De ahí la importancia de trabajar en red. “Los hospitales grandes pueden actuar como nodos que den soporte a centros más pequeños, pero necesitamos circuitos asistenciales estandarizados para que el acceso a la medicina de precisión sea equitativo y sostenible en el tiempo”.

Desde el punto de vista científico y tecnológico, el responsable del plan andaluz es claro: el conocimiento existe y la tecnología también. “No es un problema científico ni tecnológico. Sabemos qué hay que hacer y tenemos la maquinaria para hacerlo”, afirma. Los principales retos están en la organización del sistema y en los recursos humanos.

Uno de los déficits más relevantes es la falta de perfiles especializados para interpretar los datos genómicos. “España ha ido tarde en el reconocimiento de la genética clínica como especialidad, y eso tiene un impacto directo en la implantación real de la medicina de precisión”, explica. Sin profesionales formados y estables, los datos pierden valor clínico.

A ello se suma la necesidad de ordenar el despliegue territorial. “No todos los hospitales pueden tener toda la tecnología, pero todos los pacientes deben poder acceder a ella”, insiste. El modelo pasa por trabajar en red, con centros de referencia que den soporte a hospitales más pequeños, algo especialmente relevante en Andalucía, una comunidad extensa y con dispersión geográfica. “Una persona tiene que tener las mismas oportunidades viva en una gran ciudad o en una zona rural”.

La medicina personalizada no se limita al tratamiento del cáncer ya diagnosticado. También abre nuevas vías en la prevención y la detección precoz. “Entender mejor los riesgos individuales y los factores biológicos que preceden al cáncer nos permitirá anticiparnos”, apunta De Álava. En este sentido, el aumento de casos en adultos jóvenes preocupa especialmente. “Es un reto emergente que nos obliga a investigar más las causas biológicas, ambientales y relacionadas con los estilos de vida”, señala. La oncología del futuro, añade, no se juega solo en el quirófano o en la consulta, sino también en la capacidad del sistema para prevenir, investigar y garantizar un acceso equitativo a la innovación. “El cáncer está cambiando de significado para la sociedad”, concluye. “La clave es que ese cambio llegue a todos los pacientes, sin excepciones”.

Rol decisivo de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) empieza a desempeñar un papel decisivo en uno de los grandes retos de la oncología: el diagnóstico precoz. En patologías como el cáncer de próstata, su aplicación ya está permitiendo detectar cambios tumorales “con años de antelación al ojo humano”, especialmente en las fases iniciales, cuando las alteraciones del tejido son todavía muy sutiles, explica Ángel Alberich-Bayarri, CEO de Quibim.

Según detalla, la incorporación de algoritmos de IA supone un salto cualitativo frente a la práctica radiológica convencional. “El modelo estándar se basa en la doble lectura de las imágenes por dos radiólogos, un proceso que genera una elevada variabilidad entre observadores”, señala. La IA, en cambio, “aporta una precisión significativamente superior, reduce falsos positivos y negativos y permite una mejor previsión de la evolución de la enfermedad”, lo que facilita decisiones clínicas más ajustadas sobre la necesidad real de tratamiento.

Más allá de la interpretación de imágenes, estas herramientas empiezan a integrarse en todo el proceso asistencial. “Los hallazgos de la IA se transfieren a dispositivos de guiado de biopsia y a otros sistemas implicados en el tratamiento, incluidos robots quirúrgicos”, apunta Alberich-Bayarri. Desde la perspectiva del paciente, añade, el impacto es directo: “Detectar antes significa actuar antes y aliviar antes la angustia, además de priorizar de forma inmediata los casos más urgentes”.

El principal obstáculo para su despliegue a gran escala no es tecnológico, sino organizativo y estratégico. “Renovar equipos de imagen es necesario, pero no suficiente. Sin software capaz de procesar esas imágenes con criterios cuantitativos, reproducibles y basados en evidencia, parte de la inversión pierde su potencial”, advierte. En este sentido, subraya que la equidad diagnóstica no depende solo del equipamiento, sino de garantizar interpretaciones homogéneas y de alta calidad en todos los centros.

Para Alberich-Bayarri, la IA aplicada a la salud trasciende el ámbito clínico. “Es también un vector de política industrial y autonomía estratégica”, afirma, recordando que países como Estados Unidos o Reino Unido han apostado de forma temprana por estas tecnologías para generar capacidades propias y ventajas competitivas en sectores de alto valor añadido.