Un descubrimiento realizado por investigadores de la Universidad de Columbia Británica promete mejorar la atención de los pacientes con cáncer de endometrio, una de las neoplasias malignas ginecológicas más comunes.
Utilizando inteligencia artificial (IA) para buscar patrones en miles de imágenes de células cancerosas, los investigadores han identificado un subconjunto distinto de cánceres de endometrio que ponen a los pacientes en alto riesgo de recurrencia y muerte, pero que de otro modo no serían reconocidos por la patología convencional y el diagnóstico molecular. .
Los resultados se publicaron hoy. Comunicaciones de la naturalezaayudará a los médicos a identificar pacientes con enfermedades de alto riesgo que pueden beneficiarse de un tratamiento más completo.
“El cáncer de endometrio es una enfermedad heterogénea, y algunas pacientes tienen más probabilidades que otras de que el cáncer regrese”, dijo la Dra. Jessica McAlpine, profesora y doctora Chiu Wei, catedrática de Oncología Ginecológica de la UBC y científica cirujana y oncóloga de BC. Hospital General de Vancouver. “Es fundamental identificar a los pacientes con enfermedades de alto riesgo para que podamos intervenir y, con suerte, prevenir la recurrencia. Este enfoque basado en IA ayudará a garantizar que cualquier paciente potencialmente no pierda la oportunidad de realizar intervenciones que salven vidas”.
Atención médica impulsada por IA
El descubrimiento se basa en el trabajo del Dr. McAlpine y sus colegas de la Iniciativa de Cáncer Ginecológico de BC, una colaboración multiinstitucional entre la UBC, BC Cancer, Vancouver Coastal Health y BC Women’s Hospital, quienes en 2013 demostraron que ayudar a que el cáncer de endometrio se pueda tratar. clasificado. Cuatro subtipos basados en las características moleculares de las células cancerosas, cada uno de los cuales plantea un nivel diferente de riesgo para los pacientes.
Luego, el Dr. McAlpine y su equipo desarrollaron una innovadora herramienta de diagnóstico molecular, llamada ProMiSE, que puede distinguir con precisión entre subtipos. La herramienta ahora se utiliza para guiar las decisiones de tratamiento en Columbia Británica, partes de Canadá e internacionalmente.
Aún así, persisten desafíos. El subtipo molecular más prevalente, que comprende aproximadamente el 50% de todos los casos, es en gran medida una categoría general de cáncer de endometrio que carece de características moleculares discernibles.
“En esta categoría tan grande hay pacientes que tienen muy buenos resultados y otros cuyos resultados de cáncer son muy malos. Pero hasta ahora, hemos carecido de las herramientas para tratar adecuadamente a aquellos en riesgo”, dijo. Doctor McAlpine.
El Dr. McAlpine recurrió a su colaborador y experto en aprendizaje automático, el Dr. Ali Bashashti, profesor asistente de ingeniería biomédica y patología y medicina de laboratorio en la UBC, para intentar segmentar aún más las categorías utilizando métodos avanzados de IA.
El Dr. Bashashti y su equipo desarrollaron un modelo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo que analiza imágenes de muestras de tejido recolectadas de pacientes. La IA fue entrenada para distinguir entre diferentes subtipos y, después de analizar más de 2.300 imágenes de tejido canceroso, identificó un nuevo subgrupo con una tasa de supervivencia significativamente menor.
“El poder de la IA es que puede observar objetivamente grandes conjuntos de imágenes e identificar patrones que escapan a los patólogos humanos”, dijo el Dr. Bashashti. “Es como buscar una aguja en un pajar. Nos dice que este grupo de cánceres con estas características son los peores y representan un alto riesgo para los pacientes”.
Llevando el descubrimiento a los pacientes
El equipo ahora está explorando cómo se puede integrar la herramienta de inteligencia artificial en la práctica clínica junto con los diagnósticos moleculares y patológicos tradicionales, gracias a una subvención del Terry Fox Research Institute.
“Los dos trabajan de la mano, proporcionando una capa adicional a las pruebas que ya estamos haciendo con IA”, dijo el Dr. McAlpine.
Una ventaja del enfoque basado en IA es que es rentable y fácil de implementar en todas las geografías. La IA analiza imágenes recopiladas habitualmente por patólogos y proveedores de atención médica, incluso en hospitales pequeños en comunidades rurales y remotas, y solicita segundas opiniones sobre los diagnósticos que se comparten mientras se realizan.
El uso combinado de análisis molecular y basado en inteligencia artificial podría permitir que muchos pacientes permanezcan en sus comunidades de origen para una cirugía menos intensiva, al tiempo que garantiza que aquellos que necesitan tratamiento en un importante centro oncológico puedan hacerlo.
“Lo que realmente nos resulta convincente es la oportunidad de lograr una mayor equidad y acceso”, afirmó el Dr. Bashashti. “A la IA no le importa si estás en un gran centro urbano o en una comunidad rural, simplemente estará disponible, por lo que nuestra esperanza es que realmente pueda cambiar la forma en que diagnosticamos el cáncer de endometrio en pacientes de todo el mundo y cómo tratarlo. “
