La resistencia a la insulina, una condición metabólica común, podría ser mucho más peligrosa de lo que se pensaba.
Un nuevo estudio de la Universidad de Tokio demuestra a gran escala que esta alteración metabólica es un factor de riesgo para 12 tipos diferentes de cáncer, utilizando inteligencia artificial para analizar datos de casi medio millón de personas del UK Biobank.
Esta investigación ofrece una nueva forma de detección práctica y accesible, basada únicamente en datos de chequeos médicos de rutina, y abre la puerta a estrategias de prevención más efectivas.
¿Cómo funciona el modelo AI-IR?
El equipo desarrolló AI-IR (Insulin Resistance derivada de Inteligencia Artificial), una herramienta que utiliza nueve parámetros clínicos estándar para predecir la resistencia a la insulina, evitando la necesidad de pruebas especializadas de laboratorio que normalmente solo están disponibles en clínicas avanzadas.
“Si bien se ha sugerido un posible vínculo entre la resistencia a la insulina y el cáncer, la evidencia a gran escala era limitada. Con AI-IR, proporcionamos la primera prueba poblacional de que la resistencia a la insulina es un factor de riesgo para el cáncer”, explicó Yuta Hiraike, investigador principal del estudio publicado en Nature Communications.
AI-IR no solo predice la resistencia a la insulina con mayor precisión que el índice de masa corporal (IMC) o los criterios del síndrome metabólico, sino que también permite evaluar el riesgo de cáncer y otras enfermedades metabólicas en toda la población.
Por qué el IMC no basta
El IMC es un indicador común, pero limitado: muchas personas con sobrepeso son metabólicamente saludables, mientras que individuos con IMC normal pueden desarrollar resistencia a la insulina.
AI-IR combina nueve parámetros clínicos en una sola métrica, logrando detectar casos que el IMC no identifica. En estudios de validación, el modelo mostró un rendimiento predictivo sólido, comparable a las mediciones directas de resistencia a la insulina.
Aplicaciones clínicas y prevención
Gracias a que AI-IR utiliza datos de chequeos médicos estándar, podría integrarse en consultas médicas rutinarias para:
- Detectar resistencia a la insulina en personas aparentemente sanas.
- Identificar riesgo elevado de diabetes y enfermedades cardiovasculares.
- Predecir la probabilidad de desarrollar distintos tipos de cáncer, incluso en pacientes sin diabetes diagnosticada.
El estudio también validó AI-IR en cohortes de Estados Unidos y Taiwán, confirmando su utilidad a nivel internacional.
Futuro: genética, biología molecular y estrategias de prevención
El equipo de la Universidad de Tokio planea investigar cómo diferencias genéticas influyen en el riesgo de cáncer asociado a la resistencia a la insulina.
La idea es combinar datos poblacionales con biología molecular para desarrollar estrategias de intervención personalizadas que ayuden a prevenir la resistencia a la insulina y sus consecuencias.
Conclusión
Este hallazgo destaca cómo la inteligencia artificial puede transformar la medicina preventiva, identificando riesgos que antes pasaban desapercibidos.
AI-IR no solo ofrece un método más accesible y preciso para detectar resistencia a la insulina, sino que también permite anticiparse al cáncer y otras enfermedades metabólicas antes de que se desarrollen.
Con esta herramienta, los chequeos médicos rutinarios podrían convertirse en una ventana hacia la prevención temprana y la medicina personalizada, marcando un paso importante en la lucha contra el cáncer y la diabetes.