Cuando suena un disparo en una habitación, el eco rebota en las paredes durante un buen rato. Aunque nadie haya visto el disparo, ese eco permite deducir que algo ha ocurrido. Algo parecido sucede con las enfermedades del cerebro: el tumor puede no estar en la muestra de tejido que se analiza, pero el tejido sano que lo rodea ya ha cambiado. Estos cambios se denominan tejido reactivo y son como el eco de la enfermedad.

Los científicos tomaron 245 muestras de tejido cerebral de 186 pacientes. De cada muestra, eliminaron manualmente las zonas con tumor para dejar solo el tejido reactivo. Luego cortaron las muestras en pequeños cuadrados y se los mostraron a un ordenador. El ordenador aprendió a distinguir tres casos: tumor, inflamación y tejido sano. Al principio parecía que solo había aprendido a diferenciar muestras grandes de pequeñas, y no enfermedad de salud. Pero cuando la tarea se volvió más compleja, por ejemplo, determinar el tipo de tumor o su origen, el tamaño ya no ayudaba, y el ordenador seguía acertando más de lo que cabría esperar al azar.

Esto significa que incluso en una muestra 'vacía', sin tumor, queda una señal de la enfermedad. Antes, estas muestras se consideraban inútiles y el médico no podía diagnosticar. Ahora existe una manera de extraer información de ellas. Eso sí, hay que ser prudentes: el ordenador a veces se fija en la sangre que ha entrado en la muestra durante la extracción, y no en la enfermedad en sí. Por eso, los científicos proponen comprobar siempre que el modelo no se deje engañar por un artefacto técnico. El eco de la enfermedad se puede oír, pero primero hay que asegurarse de que no es solo ruido de fondo.