Perros entrenados e inteligencia artificial unen sus capacidades para explorar una detección más temprana, accesible y no invasiva
El olfato canino y la inteligencia artificial están abriendo una nueva vía para detectar el cáncer mediante muestras de aliento. Los primeros resultados son prometedores, pero todavía no permiten hablar de una alternativa a las pruebas médicas convencionales.
La capacidad de los perros para localizar personas, explosivos, drogas o determinadas especies animales está ampliamente demostrada. Sin embargo, su extraordinario sistema olfativo también puede reconocer cambios químicos asociados a distintas enfermedades. Ahora, varios proyectos científicos intentan convertir esa capacidad biológica en una herramienta clínica reproducible. La propuesta combina tres elementos: perros entrenados, sensores que registran sus respuestas e inteligencia artificial capaz de interpretar los datos.
Uno de los proyectos más recientes se desarrolla en Bangalore, India. Allí, la empresa Dognosis entrena perros para analizar muestras de aliento y detectar patrones asociados a diferentes tipos de cáncer. La iniciativa, presentada por Deutsche Welle, aspira a ofrecer una prueba rápida, no invasiva y potencialmente asequible.
Pero conviene formular correctamente la noticia: «perros y la IA en la lucha contra el cáncer…», pero la realidad es que los perros no están diagnosticando cáncer y la inteligencia artificial tampoco sustituye al oncólogo. Lo que se investiga es su utilidad como sistema de cribado o triaje previo que permita seleccionar a las personas que deberían someterse a pruebas diagnósticas convencionales.
Un perro no detecta el tumor, detecta su huella química
El organismo humano libera de forma constante miles de sustancias químicas. Algunas son expulsadas mediante el aliento, el sudor, la orina, la saliva o las heces. Entre ellas se encuentran los compuestos orgánicos volátiles, conocidos como COV o VOC por sus siglas en inglés. Determinados procesos metabólicos, inflamatorios o tumorales pueden modificar la concentración y combinación de estos compuestos, generando una especie de firma odorante.
El perro no necesita identificar cada molécula por separado. Aprende a reconocer el patrón olfativo completo, del mismo modo que un perro detector de explosivos puede discriminar un olor objetivo dentro de una mezcla ambiental compleja. La dificultad reside en que no existe necesariamente un único “olor del cáncer”. Cada tipo de tumor, estadio, tratamiento, hábito de vida o enfermedad concurrente puede alterar la muestra. También pueden hacerlo el tabaco, la dieta, la medicación, la edad y las condiciones de conservación.
¿Por qué se utilizan perros?
El sistema olfativo canino combina una elevada sensibilidad con una capacidad excepcional para discriminar mezclas complejas. La cifra frecuentemente citada de hasta 300 millones de receptores olfativos, frente a unos cinco o seis millones en el ser humano, ofrece una referencia aproximada, aunque el número real varía entre individuos y razas.
La ventaja funcional no depende únicamente de los receptores. También intervienen:
- La anatomía nasal y el flujo del aire durante el olfateo.
- La superficie del epitelio olfativo.
- El procesamiento cerebral de la información odorante.
- La frecuencia y el patrón de inhalación.
- La motivación, experiencia y entrenamiento del animal.
Por eso, seleccionar un perro solamente por su raza sería un error. Para este trabajo se necesitan animales con motivación estable, autonomía olfativa, resistencia a la repetición, buena recuperación emocional y baja susceptibilidad a la frustración.
Dognosis: perros, sensores y modelado bayesiano en India
La protagonista de la información publicada por DW es Chloe, una perra de cuatro años entrenada para analizar muestras de aliento humano. Forma parte de un grupo de 15 perros de Dognosis, entre los que predominan los beagles, además de algunos pastores belgas malinois y cruces de pastor.
El procedimiento comienza cuando una persona respira durante aproximadamente diez minutos a través de una mascarilla. Después, la muestra se sella y se traslada al laboratorio para que sea examinada por los perros.
Los animales trabajan sobre plataformas automatizadas y reciben una recompensa alimentaria mediante dispensadores. Según la empresa, las sesiones operativas se limitan a unos 30 o 45 minutos diarios, una decisión razonable porque la fatiga, la saciedad, la habituación y la pérdida de motivación pueden afectar directamente al rendimiento.
Los perros llevan dispositivos adaptados que registran variables fisiológicas y conductuales. El objetivo no es depender únicamente de una señal visible -sentarse, detenerse o rascar-, sino recopilar varias respuestas y convertirlas en datos analizables.
La función real de la inteligencia artificial
La IA no huele la muestra. El sensor biológico continúa siendo el perro. El sistema tecnológico intenta interpretar de manera objetiva aspectos como:
- La aproximación o permanencia ante una muestra.
- Los cambios en el patrón respiratorio.
- El movimiento corporal.
- La duración del olfateo.
- Determinadas respuestas fisiológicas.
- La decisión individual de varios perros.
En el estudio de Dognosis, las respuestas caninas se integraron mediante un modelo de fusión bayesiana. En términos sencillos, el sistema combina las decisiones de distintos perros y calcula la probabilidad de que la muestra pertenezca a una persona con cáncer. Esta capa estadística busca reducir uno de los principales problemas históricos de la detección médica canina: la variabilidad entre animales, sesiones, guías y centros de entrenamiento.
La tecnología no corrige un mal entrenamiento
Ningún algoritmo puede compensar una muestra contaminada, una asociación olfativa incorrecta o un perro que trabaja bajo estrés. La IA puede detectar patrones, pero también puede aprender sesgos presentes en los datos. Si las muestras positivas proceden siempre de un hospital y las negativas de otro, por ejemplo, el perro podría aprender diferencias ambientales o de manipulación en lugar del olor asociado al cáncer. El algoritmo podría consolidar ese mismo error y presentarlo como una predicción aparentemente precisa.
Por eso son imprescindibles el doble ciego, la aleatorización, los controles adecuados, la estandarización de las muestras y la validación en poblaciones diferentes.
Qué resultados ha obtenido el estudio de Dognosis
El estudio de fase II, publicado en 2026 en el Journal of Clinical Oncology, incluyó 1.502 participantes procedentes de seis hospitales de Karnataka: 283 personas con cáncer confirmado mediante biopsia y 1.219 controles sanos o con enfermedades crónicas no oncológicas y lesiones benignas.
Participaron siete perros entrenados para detectar siete grandes grupos tumorales, incluidos cánceres de cabeza y cuello, mama, pulmón y tórax, aparato digestivo, sistema genitourinario y tumores ginecológicos.
El sistema combinado alcanzó:
- Sensibilidad del 90,8 %: capacidad para identificar correctamente muestras positivas.
- Especificidad del 91,3 %: capacidad para reconocer correctamente muestras negativas.
- Área bajo la curva de 0,962, indicador de una elevada capacidad global de discriminación.
Los autores también comunicaron resultados superiores al 90 % en enfermedad temprana. Estos datos son relevantes porque proceden de una muestra considerablemente mayor que la utilizada en muchos estudios caninos anteriores. No obstante, la investigación fue financiada por Dognosis India, un conflicto de interés que debe declararse y que refuerza la necesidad de replicaciones totalmente independientes. El artículo puede consultarse mediante su DOI en el Journal of Clinical Oncology.
La publicación científica emplea los términos sensibilidad y especificidad, mientras que algunas noticias hablan de una “precisión del 90 %”. No son conceptos intercambiables. Para evaluar una herramienta de cribado importa saber cuántos casos reales detecta, cuántos omite y cuántas falsas alarmas genera.
No es el único proyecto, la experiencia de SpotitEarly
La investigación desarrollada en India no constituye un caso aislado. En 2024, un estudio prospectivo y doble ciego evaluó otra plataforma híbrida desarrollada por la empresa israelí SpotitEarly. Participaron 1.386 personas. De ellas, 338 tenían cáncer y 1.048 actuaron como controles. El sistema fue entrenado para detectar tumores de mama, pulmón, próstata y colorrectales mediante muestras de aliento.
Los resultados publicados en Scientific Reports fueron:
- Sensibilidad global del 93,9 %.
- Especificidad del 94,3 %.
- Sensibilidad del 94,8 % en estadios 0, I y II.
- Sensibilidad del 95 % en cáncer de mama y pulmón.
- Sensibilidad del 93 % en cáncer de próstata.
- Sensibilidad del 90 % en cáncer colorrectal.
El estudio también detectó algunos tumores para los que el sistema no había sido entrenado, aunque con una sensibilidad inferior, del 81,8 %. La investigación fue financiada por SpotitEarly y dos de sus autores estaban vinculados a la compañía, información relevante para interpretar sus conclusiones. Los datos completos están disponibles en la publicación científica de acceso abierto.
La propia empresa reconoce que su prueba no pretende sustituir los programas de cribado actuales y que continúa en desarrollo y validación, sin aprobación de la FDA estadounidense.
Dos estudios prometedores no equivalen a una tecnología consolidada
Los resultados de Dognosis y SpotitEarly son llamativamente similares, pero eso no basta para garantizar su funcionamiento en la población general. En ambos trabajos existe una proporción de personas con cáncer muy superior a la habitual en un programa de cribado. Este detalle es decisivo.
Imaginemos una población de 10.000 personas en la que el 1 % tenga realmente cáncer. Una prueba con un 91 % de sensibilidad y un 91 % de especificidad detectaría aproximadamente 91 de los 100 cánceres, pero también podría señalar como positivas a cerca de 890 personas sanas. En ese escenario, la mayoría de los resultados positivos serían falsas alarmas que necesitarían pruebas adicionales.
Esto no invalida la herramienta, pero demuestra que una buena sensibilidad y especificidad no garantizan por sí solas un cribado eficiente. También deben estudiarse el valor predictivo, el coste, la capacidad de seguimiento y el impacto psicológico y sanitario de los falsos positivos.
Qué dice el conjunto de la evidencia científica
Los perros llevan más de dos décadas participando en estudios sobre cáncer de pulmón, mama, próstata, vejiga, ovario y colon, entre otros. Algunas investigaciones han comunicado resultados muy altos. Un estudio doble ciego publicado en 2006, por ejemplo, obtuvo una sensibilidad y especificidad cercanas al 99 % para cáncer de pulmón y una sensibilidad del 88 % para cáncer de mama mediante muestras de aliento. Sin embargo, eran trabajos piloto con poblaciones y protocolos específicos.
Una revisión sistemática publicada en 2022 examinó 62 estudios de detección médica mediante perros y ratas. Encontró resultados extremadamente variables: desde sensibilidades del 17 % y especificidades del 29 % hasta valores del 100 %. Solo seis estudios habían reproducido condiciones de doble ciego semejantes a un cribado real. La revisión concluyó que el riesgo de sesgo era elevado y que la calidad general de la evidencia todavía era baja. Este contraste es fundamental. La capacidad biológica del perro resulta verosímil; su conversión en una prueba clínica fiable continúa siendo el verdadero desafío.
El adiestramiento detrás del resultado
Desde la perspectiva del entrenamiento canino, la detección médica comparte principios con otras especialidades, pero plantea dificultades particulares. El olor objetivo no suele estar formado por una sustancia única y estable. Es un patrón biológico variable, presente en concentraciones muy bajas y condicionado por múltiples factores.
Construcción del olor objetivo
El entrenamiento debe permitir que el perro generalice entre pacientes con el mismo tipo de cáncer sin memorizar una muestra concreta. Al mismo tiempo, debe discriminar el cáncer frente a enfermedades benignas, procesos inflamatorios, medicamentos y hábitos que podrían producir perfiles odorantes parecidos.
Esto exige:
- Un banco de muestras amplio y diverso.
- Controles clínicamente relevantes.
- Separación estricta entre entrenamiento y evaluación.
- Manipulación idéntica de muestras positivas y negativas.
- Introducción progresiva de distractores.
- Registro de cada sesión y de cada decisión.
- Pruebas periódicas completamente ciegas.
El efecto del guía y el riesgo de condicionamiento involuntario
El perro puede responder a cambios mínimos en la postura, la respiración o la atención del entrenador. Es el conocido efecto Clever Hans: el animal parece resolver el problema planteado, pero en realidad está leyendo señales humanas involuntarias. Por esa razón, ni el perro, ni el guía, ni la persona que registra la respuesta deberían conocer la ubicación o clasificación de la muestra durante las pruebas de validación. La automatización ayuda a limitar esta influencia, aunque no elimina la necesidad de controles metodológicos.
Bienestar animal: una condición científica, no un complemento
El bienestar de los perros no debe justificarse únicamente por motivos éticos. También determina la validez de los resultados. Un animal fatigado, frustrado, sometido a demasiadas repeticiones o dependiente de la ayuda gestual del entrenador pierde estabilidad. Lo mismo ocurre si el trabajo se mantiene cuando disminuyen la motivación, la concentración o la calidad del olfateo.
Un programa responsable debería contemplar:
- Participación voluntaria y posibilidad real de abandonar la tarea.
- Sesiones breves adaptadas a cada individuo.
- Refuerzo positivo y ausencia de presión coercitiva.
- Días de descanso y actividades fuera del contexto laboral.
- Seguimiento veterinario y conductual.
- Criterios claros de retirada y jubilación.
- Una vida social y ambientalmente completa.
El perro no es un consumible de laboratorio. Es un organismo vivo que forma parte del sistema de medición, y su estado físico y emocional influye en cada resultado.
¿Pueden los perros y la IA revolucionar el diagnóstico del cáncer?
La combinación tiene potencial, especialmente como instrumento de triaje no invasivo y de bajo coste en lugares con recursos sanitarios limitados. La recogida del aliento es sencilla, no utiliza radiación y podría facilitar el acceso a una primera evaluación.
La necesidad es real. La Organización Mundial de la Salud estima que el cáncer causó cerca de 10 millones de muertes en 2024, aproximadamente una de cada seis a escala mundial. También recuerda que muchos tumores pueden tratarse con mejores resultados cuando se detectan de forma temprana.
No obstante, antes de implantar estos sistemas habrá que demostrar:
- Que los resultados se reproducen en laboratorios independientes.
- Que funcionan en población asintomática y con baja prevalencia.
- Que mantienen el rendimiento en distintos países y grupos demográficos.
- Que las muestras pueden recogerse, transportarse y conservarse de forma estandarizada.
- Que el sistema ofrece ventajas clínicas y económicas frente a otras alternativas.
- Que existe capacidad sanitaria para confirmar y atender los resultados positivos.
- Que el bienestar de los perros puede garantizarse a largo plazo.
En conclusión…
La evidencia actual demuestra que los perros pueden aprender a discriminar perfiles odorantes asociados a diferentes tipos de cáncer. Los estudios de Dognosis y SpotitEarly representan un avance importante porque incorporan poblaciones más amplias, protocolos ciegos y herramientas estadísticas destinadas a reducir la variabilidad de la respuesta canina.
La inteligencia artificial aporta valor al integrar señales de varios animales, cuantificar respuestas sutiles y generar una estimación estandarizada. Sin embargo, no transforma automáticamente el olfato canino en una prueba diagnóstica validada.
Persisten limitaciones importantes: financiación empresarial, prevalencias experimentales alejadas de algunos escenarios de cribado, falta de replicaciones externas y ausencia de evidencia suficiente sobre impacto clínico, coste-efectividad y rendimiento sostenido. Por tanto, la conclusión rigurosa no es que los perros ya diagnostican el cáncer. La conclusión es más precisa y, científicamente, más interesante: el olfato canino puede convertirse en un biosensor útil cuando se integra en un sistema tecnológico, metodológico y clínico bien controlado.
Estamos ante una línea de investigación seria y prometedora, pero aún experimental. Su futuro dependerá menos de los titulares espectaculares y más de la calidad de la validación científica, la transparencia de los datos y el respeto al bienestar de los perros que hacen posible cada prueba.
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