La herramienta de IA ‘lee’ los tumores cerebrales durante la cirugía para ayudar a guiar las decisiones

Los científicos han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de descifrar el código genético de un tumor cerebral en tiempo real, durante la cirugía, un avance que dicen podría acelerar el diagnóstico y personalizar el tratamiento de los pacientes.

Los investigadores entrenaron la herramienta de IA para reconocer las diferentes características genéticas de los gliomas, un grupo de tumores que constituyen la forma más común de cáncer cerebral entre los adultos.

Sin embargo, no todos los gliomas son iguales. A la mayoría de las personas se les diagnostica uno de los tres subtipos, cada uno de los cuales tiene diferentes características genéticas y, lo que es más importante, diferentes grados de agresividad y opciones de tratamiento.

En este momento, los médicos llamados patólogos pueden analizar los gliomas en busca de esos marcadores genéticos, en lo que se conoce como diagnóstico molecular. Pero el proceso toma de días a semanas, dijo Dr. Kun-Hsing Yuel investigador principal del nuevo estudio.

Por el contrario, la herramienta de inteligencia artificial que su equipo está desarrollando puede permitir el diagnóstico molecular en 10 a 15 minutos. Eso significa que podría hacerse durante la cirugía, según Yu, profesor asistente de informática biomédica en la Escuela de Medicina de Harvard, en Boston.

La tecnología, llamada CHARM, también aparece alta en la escala de precisión. Cuando el equipo de Yu lo puso a prueba con muestras de glioma que nunca antes había «visto», la herramienta de IA tuvo una precisión del 93 % para distinguir los tres subtipos moleculares diferentes.

Ser capaz de hacer tales distinciones en la sala de operaciones es fundamental, dijeron Yu y otros expertos, porque podría cambiar la forma en que se trata a un paciente.

Algunos gliomas son menos agresivos y los cirujanos pueden ser más conservadores al extirpar el tejido cerebral, lo que puede minimizar los efectos secundarios.

Otros gliomas, como el glioblastoma, son muy agresivos. Por lo tanto, los cirujanos intentarán extirpar la mayor cantidad posible de cáncer y, a veces, implantarán «obleas» de medicamentos de quimioterapia de liberación lenta directamente en el cerebro.

«Esta tecnología innovadora tiene el potencial de guiar las decisiones quirúrgicas al proporcionar un diagnóstico molecular en tiempo real durante las cirugías de tumores cerebrales», dijo atique ahmedprofesor asociado de cirugía neurológica en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern en Chicago.

Ahmed, que no participó en el estudio, calificó la precisión del 93 % de la herramienta como «impresionante», pero señaló que se puede mejorar.

«Es importante recordar que la inexactitud del 7% no es solo un número», dijo. «Representa a pacientes con enfermedades muy agresivas que podrían beneficiarse enormemente de diagnósticos más precisos».

Yu estuvo de acuerdo en que el rendimiento se puede refinar aún más y CHARM aún no está listo para el horario de máxima audiencia. Tiene que ser probado en entornos del mundo real, dijo, y aprobado por la Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU.

Los investigadores están trabajando con varios hospitales en diferentes áreas del mundo para poner CHARM a prueba en el mundo real.

El interés en usar IA en diagnósticos médicos se ha disparado en los últimos años. La esperanza es que los algoritmos de IA ayuden a los especialistas a analizar imágenes (por ejemplo, de mamografías o tomografías computarizadas) para obtener un veredicto más rápido y preciso.

Nadie quiere reemplazar a los médicos, enfatizó Yu. «Queremos utilizar la IA como una herramienta».

CHARM es un acrónimo mucho más fácil de recordar para Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine. El equipo de Yu desarrolló la herramienta utilizando más de 2300 muestras de tumores congelados de 1524 pacientes tratados por glioma en varios hospitales de EE. UU.

El trabajo, descrito en línea el 7 de julio en la revista Medicina, no es el único esfuerzo para mejorar el diagnóstico de glioma usando IA.

Se están estudiando otras herramientas, incluida una llamada DeepGlioma. Dr. Daniel Orringerneurocirujano del Centro Oncológico Perlmutter de NYU Langone en la ciudad de Nueva York, es uno de los investigadores de ese proyecto.

Dijo que en este momento, el diagnóstico molecular del glioma no solo requiere mucho tiempo y es costoso, sino que no está disponible en todos los hospitales donde se trata a los pacientes. La IA tiene el potencial de «democratizar las pruebas moleculares», dijo Orringer.

CHARM, dijo, es «particularmente atractivo» en ese sentido, porque en última instancia podría usarse en cualquier hospital que tenga la capacidad de digitalizar diapositivas de histología (imágenes microscópicas de muestras de tumores de pacientes).

Yu hizo un comentario similar. Las otras herramientas de IA en desarrollo para el glioma requieren un tipo especial de microscopio que no está disponible en todos los hospitales, incluso en los países ricos, y mucho menos en el mundo en desarrollo, dijo.

Y aunque el estudio actual se centró en el glioma, Yu dijo que CHARM podría entrenarse para ayudar a diagnosticar otros tipos de tumores cerebrales también.

Ahmed llamó prometedora esa «versatilidad» potencial.

«El desarrollo de CHARM representa un avance significativo en la búsqueda de un diagnóstico molecular rápido y preciso durante las cirugías de tumores cerebrales», dijo.

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