Desarrollan una IA avanzada para el diagnóstico y pronóstico de múltiples tipos de cáncer

iSanidad, 15 Septiembre 2024

El nuevo modelo, denominado Chief, supera a las herramientas actuales al diagnosticar, predecir resultados y detectar perfiles moleculares en 19 tipos de cáncer con una precisión sin precedentes

Redacción
Investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard han creado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) que podría revolucionar el diagnóstico y tratamiento del cáncer. Este sistema, denominado Chief (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), ha sido diseñado para realizar múltiples tareas relacionadas con el cáncer en una amplia variedad de tipos de tumores. Supera así las limitaciones de los modelos de IA actuales, que suelen estar especializados en tareas específicas y en unos pocos tipos de cáncer.

El modelo Chief, publicado en Nature ( 2024 Sep 4.doi: 10.1038/s41586-024-07894) se distingue por su capacidad para analizar diapositivas digitales de tejidos tumorales. De esta manera detecta células cancerosas, prediciendo perfiles moleculares y pronosticando la supervivencia del paciente con una precisión que supera hasta en un 36% a otros sistemas de IA avanzados. Según el equipo liderado por Kun-Hsing Yu, profesor adjunto de informática biomédica en Harvard, esta herramienta también es capaz de identificar características del microambiente tumoral que están relacionadas con la respuesta del paciente a tratamientos como la cirugía, quimioterapia, radiación e inmunoterapia.

Lo que hace único a Chief es su capacidad para analizar imágenes de tejidos tanto de forma específica como global. El modelo se ha entrenado inicialmente con 15 millones de imágenes sin etiquetar y luego con 60.000 imágenes de portaobjetos completos pertenecientes a 19 sitios anatómicos que permitieron extraer la representación necesaria para la detección de células cancerosas, identificación del origen del tumor, la caracterización del perfil molecular y la predicción pronostica.  Además, ha sido capaz de relacionar cambios específicos en una región con el contexto general del tejido. Esta versatilidad le permite interpretar las imágenes de manera holística, independientemente del tipo de cáncer o de la técnica utilizada para digitalizar las muestras.

El equipo de Harvard validó después Chief en más de 19.400 imágenes de 32 conjuntos de datos independientes provenientes de 24 hospitales de todo el mundo. Los resultados fueron impresionantes. El sistema logró una precisión de casi el 94% en la detección del cáncer y un 96% en la identificación de células cancerosas en biopsias de múltiples tipos de cáncer, incluyendo esófago, estómago, colon y próstata. Además, el modelo mantuvo una precisión superior al 90% al analizar portaobjetos de tumores extirpados quirúrgicamente que nunca había visto antes.

Además de diagnosticar, Chief puede ser una alternativa rápida y económica a la secuenciación genómica. Identifica patrones celulares que indican aberraciones genómicas específicas. Con más entrenamiento y datos moleculares, los investigadores creen que podrá anticipar los beneficios y efectos secundarios de nuevos tratamientos contra el cáncer, además de los tratamientos estándar.

Este avance, dicen los investigadores, podría ser un cambio fundamental en la manera en que se diagnostican y tratan los cánceres a nivel global, permitiendo una evaluación más rápida y precisa, y ayudando a identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de tratamientos experimentales dirigidos a ciertas variaciones moleculares.