Un equipo multidisciplinar de la USC, IDIS, y hospitales del SERGAS desarrolla modelos predictivos basados en datos multiómicos salivales para detectar de forma temprana el cáncer oral.
Diagnosticar el cáncer oral de forma precoz, no invasiva y accesible podría estar mucho más cerca gracias a un proyecto de investigación que acaba de ponerse en marcha en Galicia. La iniciativa, liderada por la Dra. Inmaculada Tomás Carmona, catedrática de Estomatología, investigadora principal del proyecto y responsable del Oral Sciences Research Group de la Universidade de Santiago de Compostela (USC), cuenta con la participación del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), del Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (CiTIUS) y de tres de los principales hospitales del Servicio Galego de Saúde (SERGAS).
El proyecto, titulado “Desarrollo de modelos predictivos de Machine Learning basados en datos multiómicos salivales para el diagnóstico del cáncer oral”, ha sido financiado en la edición 2025 de las ayudas a la investigación médica de la Fundación Mutua Madrileña. Su objetivo es mejorar el diagnóstico del cáncer oral combinando tecnologías de secuenciación del microbioma y análisis proteómico salival con algoritmos avanzados de inteligencia artificial.
“Llevamos más de diez años trabajando en esta línea de investigación, explorando el enorme potencial de la saliva a través del estudio del microbioma y el proteoma para el diagnóstico de enfermedades orales. La incorporación de técnicas de inteligencia artificial ha supuesto un punto de inflexión: nos permite integrar de forma eficiente datos biológicos complejos y generar modelos predictivos con una precisión que hasta hace poco era impensable. Esta combinación no solo puede mejorar la detección precoz del cáncer oral, sino que abre nuevas vías para personalizar el tratamiento y el seguimiento de los pacientes”, explica la Dra. Inmaculada Tomás, investigadora principal del proyecto.
A partir de esta información multiómica -es decir, datos que integran distintos niveles biológicos como bacterias y proteínas-, se entrenarán modelos predictivos capaces de identificar la presencia del cáncer oral, así como su grado de severidad y evolución tras el tratamiento. El proyecto contempla modelos binarios y multiclase, evaluando además su precisión diagnóstica frente a factores de riesgo como el tabaco o el alcohol, y validando su rendimiento en cohortes externas.
Colaboración hospitalaria de referencia en Galicia
El estudio cuenta con la participación de tres grandes hospitales gallegos a través de sus jefes de Servicio de Cirugía Maxilofacial:
- Dr. Abel García García, jefe de Servicio en el Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, catedrático en el área de Estomatología de la USC e investigador del IDIS.
- Dr. José Luis López Cedrún, jefe de Servicio en el Hospital Universitario de A Coruña.
- Dr. Pedro Martínez Seijas, jefe de Servicio en el Complejo Universitario Hospitalario de Vigo.
Estos profesionales aportarán su experiencia clínica y facilitarán el reclutamiento de pacientes, asegurando la aplicabilidad real de los modelos en entornos asistenciales.
Hacia un diagnóstico accesible, rápido y personalizado
La principal aspiración del equipo investigador es que esta tecnología pueda integrarse en hospitales y centros de atención primaria, permitiendo un diagnóstico salival rápido, indoloro y con gran precisión. Actualmente, el cáncer oral presenta tasas de curación superiores al 70% si se detecta en fases iniciales, lo que refuerza el potencial impacto clínico del proyecto.
Además, los modelos podrían emplearse en programas de cribado en poblaciones de riesgo -como fumadores o consumidores crónicos de alcohol- y reducir el número de biopsias innecesarias, así como los costes asociados al diagnóstico tardío. A largo plazo, se prevé también la posibilidad de desarrollar kits diagnósticos comerciales y extender esta tecnología a otras patologías oncológicas detectables en saliva.
Gracias al respaldo de la Fundación Mutua Madrileña, esta investigación sitúa a Galicia en la vanguardia de la medicina personalizada, integrando ciencia, tecnología e innovación clínica con un claro beneficio social.
