Por revistaeyn.com
Investigadores de Mayo Clinic y colaboradores han demostrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede analizar preparaciones histopatológicas de rutina para ayudar a los profesionales clínicos a clasificar los meningiomas, el tumor cerebral primario más frecuente en adultos, y comprender mejor el riesgo de recurrencia tumoral de un paciente.
El estudio, publicado en The Lancet Digital Health, demuestra que los modelos de aprendizaje profundo pueden facilitar la extracción de información molecular y pronóstica a partir de preparaciones estándar teñidas con hematoxilina y eosina (H&E) — el mismo tipo de imágenes tisulares que ya se utiliza habitualmente en la práctica clínica.
Esta información suele obtenerse mediante el perfil de metilación del ADN, una prueba genética avanzada que proporciona valiosa información diagnóstica y pronóstica, pero que puede resultar costosa, requerir mucho tiempo y no está disponible en muchos hospitales.
“Este es uno de los muchos estudios en los que podemos aprovechar el potencial de la patología digital al incorporar a los algoritmos de IA el conocimiento genómico y molecular acumulado durante las últimas dos décadas”, afirma Gelareh Zadeh, M.D., Ph.D., jefa del Departamento de Neurocirugía de Mayo Clinic en Rochester.
Los meningiomas pueden presentar comportamientos muy diversos. Algunos crecen lentamente y pueden no reaparecer nunca tras el tratamiento, mientras que otros son más agresivos y tienen una mayor probabilidad de recurrencia. Comprender ese riesgo es fundamental para los pacientes y los equipos asistenciales a la hora de decidir si será necesario un tratamiento adicional, como la radioterapia, después de la cirugía.
Las pruebas moleculares pueden ayudar a identificar qué tumores tienen más probabilidades de reaparecer y cuáles podrían responder de manera diferente al tratamiento. Sin embargo, estas pruebas requieren tecnología especializada y conocimientos técnicos específicos, lo que limita el acceso para muchos pacientes.
Utilizando muestras de tejido, imágenes de anatomía patológica y datos clínicos de 672 pacientes, los investigadores desarrollaron y evaluaron modelos de IA diseñados para ayudar a identificar patrones relacionados con la biología tumoral.
Los resultados sugieren que, con una validación adicional, las herramientas basadas en IA podrían ayudar algún día a los profesionales clínicos a obtener información más detallada sobre los tumores para orientar la atención al paciente, sin necesidad de que todos los pacientes se sometan a pruebas genéticas avanzadas.
