La inteligencia artificial prevé qué cáncer de mama será más invasivo
La Inteligencia Artificial (IA) ha permitido el avance en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades que hasta hace bien poco era impensable. Uno de sus últimos logros, según una nueva investigación de la Universidad Case Western Reserve de Estados Unidos, es la predicción de qué pacientes diagnosticadas con el cáncer de mama premaligno, en etapa 0, probablemente acabarán padeciendo un cáncer avanzado e invasivo. De este modo, los médicos pueden anticiparse y aplicar terapias adicionales además de la cirugía.
Una vez que una tumorectomía del tejido mamario revela la presencia de un tumor precanceroso, la mayoría de las mujeres se someten a una cirugía para extirpar el resto del tejido afectado y algunas también reciben radioterapia, según Anant Madabhushi, profesora de ingeniería biomédica de la citada universidad.
«Las pruebas actuales clasifican a los pacientes según el riesgo: alto, bajo e indeterminado. Aunque en cualquier caso se trata a los ‘indeterminados’ con radiación», sostiene Madabhushi, que forma parte del Centro de Imágenes Computacionales y Diagnóstico Personalizado (Ccipd) que está al frente de esta investigación. Según su criterio, los médicos “erran en la precaución, dado que estos pacientes deberían clasificarse como de riesgo bajo”.
Pacientes con sobretratamiento
“Probablemente estemos sobretratando a los pacientes”, apunta la profesora. El cáncer de mama en etapa 0 es el tipo más común y se conoce clínicamente como ‘carcinoma ductal in situ’ (DCIS), lo que indica que el crecimiento de células cancerosas comienza en los conductos lácteos.
De hecho, los datos de la American Cancer Society indican que en Estados Unidos se diagnostican 60.000 casos cada año, lo que supone que uno de cada cinco nuevo cánceres de mama son DCIS. De media, las mujeres con un tipo de cáncer de seno que no se ha expandido más allá del tejido mamario viven al menos cinco años después del diagnóstico.
El investigador principal del Ccipd, Haojia Li, empleó un programa informático para analizar la arquitectura espacial, la textura y la orientación de las células y núcleos individuales de las muestras de tejido de lumpectomía escaneadas y digitalizadas de 62 pacientes con DCIS.
Los resultados fueron reveladores: tanto el tamaño como la orientación de los tumores caracterizados como «indeterminados» suelen ser, por lo general, confirmados como de bajo riesgo por la “costosa” prueba genética Oncotype DX. De este modo, Li ha podido comprobar, mediante la IA, cuáles son las características que distinguían a los grupos de pacientes de alto y bajo riesgo que han sido diagnosticados por Oncotype al poder predecir la probabilidad de progresión de DCIS a carcinoma ductal invasivo en un conjunto independiente de 30 pacientes.
«Esto podría servir para determinar quién realmente necesita la radioterapia o quién necesita la prueba genética Oncotype, que también es muy costosa», concluye el profesor.
- Fuente: Redacción Médica
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