GINECOLOGÍA

La inteligencia artificial mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de mama

Instituto Karolinska · 06 octubre 2021

Investigadores del Instituto Karolinska (Suecia) han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que mejora el diagnóstico de los tumores de cáncer de mama y la capacidad de predecir el riesgo de recidiva.

La mayor precisión diagnóstica puede conducir a un tratamiento más personalizado para el amplio grupo de pacientes de cáncer de mama con tumores de riesgo intermedio. Los resultados se publican en Annals of Oncology.

Cada año alrededor de 2 millones de mujeres desarrollan cáncer de mama en todo el mundo. En el procedimiento de diagnóstico, un patólogo analiza y clasifica muestras de tejido del tumor y las clasifica según su riesgo en bajo (grado 1), medio (grado 2) o alto (grado 3). Esto ayuda al médico a determinar el tratamiento más adecuado para la paciente.

"Aproximadamente la mitad de las pacientes con cáncer de mama tienen un tumor de grado 2, lo que desgraciadamente no ofrece una orientación clara sobre el tratamiento que debe recibir -afirma la primera autora del estudio, Yinxi Wang-. En consecuencia, algunas pacientes reciben un tratamiento excesivo con quimioterapia, mientras que otras corren el riesgo de ser infratratadas. Es este problema el que hemos intentado resolver".

Recientemente, los hospitales han empezado a hacer un uso limitado de los diagnósticos moleculares para mejorar la precisión de la evaluación del riesgo de cáncer de mama, pero estos métodos suelen ser costosos y requerir mucho tiempo. Los investigadores del Instituto Karolinska han desarrollado y evaluado un método basado en la IA para el análisis de tejidos. El estudio muestra que este método puede dividir a las pacientes con tumores de grado 2 en dos subgrupos, uno de alto y otro de bajo riesgo, que se distinguen claramente en cuanto al riesgo de recidiva.

"Una gran ventaja del método es que es rentable y rápido, ya que se basa en imágenes de microscopio de muestras de tejido teñidas, lo que ya forma parte del procedimiento hospitalario -afirma el coautor Johan Hartman-. Nos permite ofrecer este tipo de diagnóstico a más personas y mejora nuestra capacidad para dar el tratamiento adecuado a cualquier paciente".

El modelo de IA ha sido entrenado para reconocer las características de las imágenes microscópicas de alta resolución de pacientes clasificadas con tumores de grado 1 y grado 3. El estudio se basa en un amplio banco de imágenes microscópicas de 2.800 tumores.

"Es fantástico que el aprendizaje profundo pueda ayudarnos a desarrollar modelos que no solo reproduzcan lo que los médicos especialistas hacen hoy en día, sino que también nos permitan extraer información más allá del alcance del ojo humano", afirma el coautor Mattias Rantalainen.

El método aún no está listo para su aplicación clínica, pero una empresa recién creada, Stratipath AB, que cuenta con el apoyo de KI Innovations, está desarrollando un producto aprobado por las autoridades sanitarias. Los investigadores seguirán evaluando el método con el objetivo de sacar un producto al mercado en 2022.

Referencia: Ann Oncol. 2021 Sep 29. doi: 10.1016/j.annonc.2021.09.007