DETECTARÁ SI VA A FUNCIONAR

La inteligencia artificial que dicta si debes recibir inmunoterapia o no

Un equipo de investigadores estadounidenses sostiene que, gracias a la inteligencia artificial, son capaces de determinar qué pacientes con cáncer de pulmón deben beneficiarse de una

Foto: Una radiografía muestra un cáncer de pulmón. (iStock)
Una radiografía muestra un cáncer de pulmón. (iStock)

Un equipo de investigadores estadounidenses sostiene que, gracias a la inteligencia artificial, son capaces de determinar qué pacientes con cáncer de pulmón deben beneficiarse de una inmunoterapia y quiénes no, en función de las posibilidades de éxito que la máquina detecte.

Científicos del laboratorio de imágenes digitales de la Universidad Case Western Reserve, que ya son pioneros en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para predecir si la quimioterapia tendrá éxito, ahora pueden determinar qué pacientes de cáncer de pulmón se beneficiarán de inmunoterapia.

Están enseñando a un ordenador a encontrar cambios nunca antes vistos en los patrones de las tomografías computarizadas tomadas cuando el cáncer de pulmón se diagnostica por primera vez en comparación con las exploraciones tomadas después de los primeros 2-3 ciclos de tratamiento de inmunoterapia.

Costosa y para pocos

"Esta investigación realmente parece estar reflejando algo sobre la biología misma de la enfermedad, sobre cuál es el fenotipo más agresivo, y es una información que los oncólogos no tienen actualmente", ha señalado Anant Madabhushi, del Centro para Imágenes Computacionales y Diagnóstico Personalizado (CCIPD), centro que se ha convertido en líder mundial en la detección, diagnóstico y caracterización de varios tipos de cáncer y otras enfermedades mediante el mallado de imágenes médicas, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

"El 42% de los nuevos pacientes diagnosticados con cáncer pierdan sus ahorros en el primer año tras el diagnóstico"

Actualmente, solo alrededor del 20% de todos los pacientes con cáncer se benefician de la inmunoterapia, un tratamiento mucho más costoso que difiere de la quimioterapia en que usa medicamentos para ayudar a su sistema inmunitario a combatir el cáncer, mientras que la quimioterapia usa medicamentos para matar directamente las células cancerosas.

"Aunque la inmunoterapia ha cambiado todo el ecosistema del cáncer, también sigue siendo extremadamente cara, alrededor de 200.000 dólares por paciente y año", ha explicado a Medical Xpress Madabhushi. "Esto es parte de la toxicidad financiera que acompaña al cáncer y da como resultado que aproximadamente el 42% de todos los nuevos pacientes diagnosticados con cáncer pierdan sus ahorros en el primer año tras el diagnóstico".

Densidad del tumor antes y después de inmunoterapia. Foto: Western Reserve University
Densidad del tumor antes y después de inmunoterapia. Foto: Western Reserve University

Con este nuevo sistema, según Madabhushi, se ayudará a los oncólogos a saber qué pacientes se beneficiarían realmente de la terapia, y quiénes no. Al mismo tiempo, colaborará a "hacer un mejor trabajo de emparejar qué pacientes responderán a la inmunoterapia en lugar de tirar 800,000 por el desagüe", refiriéndose a los cuatro de cada cinco pacientes que no obtiene resultados de las terapias de inmunoterapia.

En un estudio, publicado en la revista científica 'Cancer Immunology Research', Madabhushi y otros colegas de diferentes instituciones norteamericanas, han revelado la capacidad del programa de ordenador para notar los cambios en la textura, el volumen y la forma de una lesión dada, no sólo su tamaño.

El tamaño no solo importa

"Esto es importante porque cuando un médico decide basándose solo en imágenes de tomográficas computerizadas si un paciente ha respondido a la terapia, a menudo se basa en el tamaño de la lesión", ha indicado Mohammadhadi Khorrami, también del CCIPD. "Hemos descubierto que el cambio en la textura es un mejor predictor de si la terapia está funcionando".

Esta investigación ha ganado el Premio al Mérito de la Conquer Cancer Foundation de la ASCO 2019

"A veces, por ejemplo, el nódulo puede aparecer más grande después de la terapia debido a otra razón, digamos un vaso roto dentro del tumor, pero la terapia realmente está funcionando. Ahora, tenemos una forma de saberlo", ha añadido Khorrami.

El estudio inicial usó tomografías computarizadas de 50 pacientes para entrenar a la máquina y crear un algoritmo matemático para identificar los cambios en la lesión. El siguiente paso será probar el programa en casos obtenidos de otros sitios y en diferentes agentes de inmunoterapia. Esta investigación recientemente ha ganado el Premio al Mérito de la Conquer Cancer Foundation de la American Society of Clinical Oncology (ASCO) 2019.

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