Los investigadores del Centro de Diagnóstico de Proteínas PRODI han estado trabajando en un nuevo método de diagnóstico para el cáncer de colon. En lugar de realizar colonoscopia con toma de biopsias, han optado por emplear inteligencia artificial en combinación con imágenes infrarrojas (IR) para identificar tejidos cancerígenos.
Según comentan, con este método pueden predecir cómo se desarrollará la enfermedad en cada paciente y, en consecuencia, elegir la terapia más adecuada para contrarrestar sus efectos.
Pero, ¿cómo funciona exactamente?
El potencial de la imagen IR, la llamada “patología digital sin etiquetas”, ya había sido demostrado en estudios anteriores. Sin embargo, esta es la primera vez que se combina con redes neuronales profundas.
Los investigadores de PRODI descubrieron que este tipo de IA puede clasificar de forma fiable el estado de los microsatélites. Es decir, las secuencias cortas de ADN que se repiten con frecuencia porque no tienen una función específica.
Usualmente, los pacientes con cáncer colorrectal metastásico muestran una alta inestabilidad de microsatélites. Esta inestabilidad indica que la inmunoterapia será efectiva, por lo que se trata de un parámetro vital para determinar el tipo de cáncer y los tejidos afectados.
Es por eso que el equipo utilizó microscopios infrarrojos (IR) basados en láseres de cascada cuántica para potenciar la IA, y así, obtuvieron un nuevo método de diagnóstico que solo dura 30 minutos.
Primero, los microscopios recogen automáticamente muestras de tejido tumoral tomando imágenes de la zona afectada. Luego, la red neuronal profunda analiza esas imágenes y las clasifica de acuerdo al tipo de tejido canceroso, para finalmente destacar las fotos en las que aparecen tumores colorrectales.
«Demostramos que la precisión de las imágenes IR para determinar el estado de los microsatélites se acerca al método más común utilizado en la clínica: la inmunotinción. Con este método esperamos más diagnósticos oncológicos”.
Andrea Tannapfel, director del Instituto de Patología de la Universidad de Ruhr
La IA al servicio de los pacientes
Para demostrar la efectividad de este método, los investigadores llevaron a cabo un experimento con 100 pacientes. En esencia, reunieron a personas con cáncer colorrectal y les hicieron la prueba diagnóstica con IA e imágenes infrarrojas.
Los resultados mostraron que, en combinación, estas tecnologías tienen una sensibilidad del 100% y una especificidad del 93%. Casi todos los tumores se clasificaron correctamente con el nuevo método, solo unas pocas muestras se identificaron falsamente como tumores MSI.
Por lo tanto, estamos hablando de una técnica depurada que podría mejorar el trabajo clínico al evaluar automáticamente a los pacientes.
“Necesitamos proporcionar diagnósticos rápidos y precisos para brindar una terapia cada vez más específica para las enfermedades oncológicas”.
Andrea Tannapfel
Este método se suma a la larga lista de diagnósticos basados en IA que han tomando forma este año. Sin duda, la tecnología ha agilizado la detección de enfermedades degenerativas y, con ello, la recuperación de los pacientes.
Referencias:
Fast and label-free automated detection of microsatellite status in early colon cancer using artificial intelligence integrated infrared imaging https://dx.doi.org/10.1016/j.ejca.2022.12.026
