Una herramienta de IA predice la recurrencia del esófago de Barrett después del tratamiento.

Tras la erradicación endoscópica, la enfermedad puede reaparecer, lo que hace que la vigilancia a largo plazo sea esencial, aunque imprecisa. Los protocolos de seguimiento uniformes pueden someter a los pacientes de bajo riesgo a procedimientos innecesarios, a la vez que se pasa por alto la recaída temprana en pacientes de alto riesgo. Para abordar este problema, investigadores estadounidenses han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para predecir la recurrencia y estimar su momento.

Desarrollado por investigadores del Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado (Aurora, Colorado, EE. UU.) y colaboradores de todo Estados Unidos, el modelo de aprendizaje automático analiza variables clínicas rutinarias de pacientes tratados con terapia de erradicación endoscópica. El estudio que describe el desarrollo y la validación de la herramienta se publicó en Clinical Gastroenterology and Hepatology el 7 de abril de 2026. El objetivo es facilitar la vigilancia adaptada al riesgo tras el tratamiento de la displasia esofágica de Barrett y el adenocarcinoma esofágico en estadio temprano.

Los investigadores recopilaron datos de más de 2.500 pacientes que se sometieron a terapia de erradicación endoscópica y a quienes se les realizó un seguimiento a lo largo del tiempo para determinar si el tejido de Barrett, la displasia o el cáncer reaparecieron y cuándo. El modelo se entrenó para evaluar simultáneamente múltiples factores, como la edad, el peso corporal, la extensión del segmento de Barrett, la necesidad de sesiones de tratamiento adicionales y la gravedad de los cambios histológicos al momento del diagnóstico. Aprendió patrones en estas variables que no son fácilmente reconocibles por los médicos.

Casi tres de cada diez pacientes experimentaron una recaída tras un tratamiento exitoso, y esta se produjo generalmente unos dos años después de la terapia. En las pruebas, el modelo alcanzó una precisión superior al 90 % en la identificación de pacientes con alta probabilidad de recaída y en la estimación del momento de la misma. El rendimiento se mantuvo al evaluarlo tanto en pacientes similares a los de la cohorte de entrenamiento como en diferentes grupos de pacientes procedentes de otras fuentes.

Estas predicciones podrían permitir un seguimiento personalizado que intensifique la vigilancia endoscópica en pacientes de mayor riesgo y reduzca la carga de procedimientos en aquellos de menor riesgo. Un enfoque basado en el riesgo también podría disminuir la ansiedad del paciente y mejorar la asignación de recursos endoscópicos. Esta herramienta se presenta como un complemento a los protocolos de atención postratamiento existentes.

El trabajo previsto permitirá validar aún más el modelo utilizando conjuntos de datos internacionales mediante colaboraciones en los Países Bajos, el Reino Unido, Bélgica y Suiza. El objetivo es confirmar su generalización para que el modelo pueda aplicarse ampliamente. De validarse, este enfoque podría ofrecer una herramienta fiable y universal para guiar la vigilancia tras la terapia de erradicación endoscópica del esófago de Barrett.

“La detección precoz de la displasia relacionada con el esófago de Barrett y el adenocarcinoma esofágico asociado puede salvar vidas. Identificar la recurrencia en forma de esófago de Barrett, displasia relacionada con el esófago de Barrett y adenocarcinoma esofágico relacionado con el esófago de Barrett de forma temprana, especialmente en pacientes de alto riesgo que se han sometido a terapia de erradicación endoscópica, crea oportunidades para un tratamiento oportuno antes de que el cáncer se desarrolle o progrese”, afirmó el Dr. Sachin Wani, director ejecutivo del Centro de Excelencia Esofágica y Gástrica Rady del Centro Oncológico Anschutz de la Universidad de Colorado.

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University of Colorado Anschutz Cancer Center