La Inteligencia Artificial (IA) esta ganando terreno en diversas áreas y la medicina es una de ellas, por ello recientemente un equipo de científicos ha creado una herramienta de IA que, durante una operación quirúrgica, analiza el ADN de un tumor cerebral y determina su tipo molecular, una información crucial que a día de hoy tarda días o semanas en llegar.
De acuerdo con la agencia EFE el “conocer con detalle el tipo molecular de un tumor proporciona pistas sobre su agresividad, comportamiento y probable respuesta a diversos tratamientos, una información que puede orientar las decisiones postoperatorias”.
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Conocer el tipo molecular de un tumor puede ayudar a los neurocirujanos a decidir cuánto tejido tumoral extraer e incluso si deben o no administrar fármacos antitumorales en el cerebro durante la misma intervención, agregan.
La investigación anteriormente referida está dirigida por investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y se ha publicado este viernes en la revista 'Med'.
"En la actualidad, ni siquiera la práctica clínica más avanzada puede perfilar molecularmente los tumores durante la cirugía. Nuestra herramienta supera este reto extrayendo señales biomédicas hasta ahora desaprovechadas de portaobjetos de patología congelados", afirmó Kun-Hsing Yu, autor principal del estudio y profesor adjunto de informática biomédica en Harvard.
"La capacidad de determinar el diagnóstico molecular intraoperatorio en tiempo real, durante la cirugía, puede impulsar el desarrollo de la oncología de precisión en tiempo real", añadió Yu.
El trabajo de los investigadores aún tiene que obtener el visto bueno de la Agencia estadounidense para la administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) antes de implantarse en los hospitales.
En qué consiste la herramienta de IA
La herramienta, denominada CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), está a disposición gratuita de otros investigadores, se desarrolló utilizando 2,334 muestras de tumores cerebrales de 1,524 personas con glioma procedentes de tres poblaciones de pacientes diferentes.
Cuando se probó con un conjunto de muestras cerebrales, distinguió tumores con mutaciones moleculares específicas con una precisión del 93% y clasificó con éxito tres tipos principales de gliomas con características moleculares distintas que conllevan pronósticos diferentes y responden de forma distinta a los tratamientos.
CHARM también captó con éxito las características visuales del tejido que rodea a las células malignas y pudo detectar zonas reveladoras con mayor densidad celular y más muerte celular dentro de las muestras, ambas señales de tipos de glioma más agresivos.
Los científicos de la ciencia medica ya han diseñado modelos de IA para perfilar otros tipos de cáncer (colon, pulmón, mama), pero los gliomas siguen siendo especialmente difíciles debido a su complejidad molecular y a la enorme variación en la forma y el aspecto de las células tumorales.