Puede la IA ofrecer un pronóstico más preciso del cáncer?
Por Elizabeth Millard
1 de septiembre de 2022 - Es difícil averiguar cómo será el camino que le espera a un paciente con cáncer. Se tienen en cuenta muchos datos, como la salud del paciente y sus antecedentes familiares, el grado y el estadio del tumor y las características de las células cancerosas. Pero, en última instancia, las perspectivas se reducen a los profesionales de la salud que analizan los hechos.
Esto puede dar lugar a una "variabilidad a gran escala", afirma el doctor Faisal Mahmood, profesor adjunto de la División de Patología Computacional del Brigham and Women's Hospital. Los pacientes con cánceres similares pueden acabar con pronósticos muy diferentes, y algunos son más (o menos) precisos que otros, afirma.
Por eso, él y su equipo desarrollaron un programa de inteligencia artificial (IA) que puede formar una evaluación más objetiva -y potencialmente más precisa-. El objetivo de la investigación era saber si la IA era una idea viable, y los resultados del equipo se han publicado en Cancer Cell.
Y dado que el pronóstico es clave a la hora de decidir los tratamientos, una mayor precisión podría significar un mayor éxito del tratamiento, afirma Mahmood.
"Esta tecnología tiene el potencial de generar evaluaciones de riesgo más objetivas y, en consecuencia, decisiones de tratamiento más objetivas", afirma.
Creación de la IA
Los investigadores desarrollaron la IA utilizando datos del Atlas del Genoma del Cáncer, un catálogo público de perfiles de diferentes tipos de cáncer.
Su algoritmo predice los resultados del cáncer basándose en la histología (una descripción del tumor y la rapidez con la que es probable que crezcan las células cancerosas) y la genómica (utilizando la secuenciación del ADN para evaluar un tumor a nivel molecular). La histología ha sido el estándar de diagnóstico durante más de 100 años, mientras que la genómica se utiliza cada vez más, señala Mahmood.
"Ambos se utilizan ahora habitualmente para el diagnóstico en los principales centros oncológicos", afirma.
Para probar el algoritmo, los investigadores eligieron los 14 tipos de cáncer con más datos disponibles. Cuando se combinaron la histología y la genómica, el algoritmo ofreció predicciones más precisas que con cualquiera de las dos fuentes de información por separado.
Y no sólo eso, sino que la IA utilizó otros marcadores -como la respuesta inmunitaria del paciente al tratamiento- sin que se le pidiera que lo hiciera, según descubrieron los investigadores. Esto podría significar que la IA puede descubrir nuevos marcadores que aún no conocemos, afirma Mahmood.
El futuro
Aunque es necesario seguir investigando -incluyendo pruebas a gran escala y ensayos clínicos-, Mahmood confía en que esta tecnología se utilizará en pacientes reales algún día, probablemente en los próximos 10 años.
"En el futuro, veremos modelos de inteligencia artificial a gran escala capaces de incorporar datos de múltiples modalidades", afirma, como radiología, patología, genómica, historiales médicos e historia familiar.
Cuanta más información pueda incorporar la IA, más precisa será su evaluación, afirma Mahmood.
"Entonces podremos evaluar continuamente el riesgo del paciente de forma computacional y objetiva".
