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Evaluación y uso del Modelo
Descripción
Modelo D7 - Marcadores tumorales y oncológicos: PSA, CEA, CA-125, AFP, LDH
El modelo se evalúa tanto en forma formal como empírica. La evaluación formal determina en qué medida la red lógica se basa en principios físicos o en relaciones matemáticas ajustadas a la realidad pero sin sustento causal, y en qué medida cada variable proviene de un principio general o de un ajuste específico a la operación observada. La evaluación empírica, en paralelo, corre experimentos o compara con datos medidos para validar que el modelo predice correctamente lo que va a ocurrir.
Tras estas validaciones —y con las incertidumbres y resguardos que corresponda mantener— el modelo puede usarse en simuladores que pronostican el comportamiento del sistema según la situación que se está estudiando.
ID:3600
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: PSA y refinamiento del riesgo prostático
El PSA aumenta por volumen y zona prostática, inflamación o cáncer, por lo que su concentración aislada tiene especificidad limitada. En la zona gris de 4–10 ng/mL, el riesgo se refina con la fracción libre y la velocidad anual: una fracción libre menor de 15% y un aumento mayor de 0.75 ng/mL/año se asocian a mayor riesgo. Tras prostatectomía completa, el PSA debería caer por debajo de 0.1 ng/mL; cualquier valor detectable indica tejido tumoral vivo y recidiva bioquímica antes de la imagen.
Grupo 2: Grupo 2: CEA y seguimiento de recidiva
El CEA se usa principalmente para seguimiento de cáncer colorrectal o pulmonar ya diagnosticado. Tras resección completa debe descender hasta normalizarse en unas 4–6 semanas; una nueva elevación durante el seguimiento anticipa la recidiva clínica o radiológica aproximadamente 2–5 meses. Importan tanto el nivel como su evolución temporal.
Grupo 3: Grupo 3: CA-125 y respuesta a quimioterapia
El CA-125 se sigue durante y después de la quimioterapia del cáncer de ovario. Una caída hasta al menos la mitad del valor inicial hacia el tercer mes indica respuesta, y el descenso se describe como exponencial. Una caída más rápida se correlaciona con mayor supervivencia posterior.
Grupo 4: Grupo 4: AFP y diagnóstico de cáncer hepático
En un paciente con cirrosis, una AFP superior a 400 ng/mL combinada con una imagen hepática compatible permite diagnosticar cáncer primario de hígado sin biopsia. La relación es un criterio conjunto: el umbral bioquímico por sí solo no constituye en la narrativa el diagnóstico completo.
Grupo 5: Grupo 5: LDH, metabolismo tumoral y necrosis
La LDH no es específica de un tumor: refleja fermentación de glucosa por células tumorales aun con oxígeno disponible y también necrosis tumoral espontánea. Su elevación se asocia al pronóstico en varios cánceres; en melanoma avanzado, superar dos veces el límite superior normal reclasifica a peor pronóstico. Una muerte tumoral masiva también eleva LDH y participa en la lectura del síndrome de lisis tumoral.
Grupo 6: Grupo 6: Bayes, prevalencia y valor predictivo
El valor predictivo positivo de un marcador depende críticamente de sensibilidad, especificidad y prevalencia de enfermedad en la población examinada. Con sensibilidad de 80% y especificidad de 95%, el texto ilustra que una prevalencia de 1% produce un valor predictivo positivo cercano a 14%, mientras una prevalencia de 20% lo eleva a cerca de 76%. Esta dependencia explica por qué los marcadores son más útiles en seguimiento de pacientes ya diagnosticados que como cribado poblacional general.
Grupo 7: Grupo 7: Integración oncológica de marcadores
La práctica oncológica combina los marcadores según su función clínica: refinamiento de riesgo, seguimiento terapéutico, detección precoz de recidiva, diagnóstico inicial y pronóstico. Ningún marcador aislado es suficientemente sensible y específico para cribado poblacional general, salvo una excepción parcial del PSA en contextos específicos. La utilidad global aumenta cuando la probabilidad previa de enfermedad ya es alta.
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