Un análisis destaca el potencial de la AI para transformar la neurooncología, desde la detección temprana hasta la rehabilitación, y los retos para su implementación clínica.
Los tumores del sistema nervioso central (SNC) son enfermedades complejas y difíciles de tratar, con altas tasas de mortalidad y opciones terapéuticas limitadas. Un artículo de revisión en The Lancet Digital Health analiza cómo la artificial intelligence (AI) podría revolucionar la práctica y la investigación en neurooncología, ofreciendo soluciones innovadoras en diagnóstico, tratamiento y rehabilitación, así como los desafíos que deben superarse para su integración responsable en la atención médica.
La revisión subraya que la AI ya está siendo utilizada en diversas etapas de la atención neurooncológica. En el diagnóstico, modelos entrenados con imágenes de resonancia magnética y técnicas de radiómica y radiogenómica permiten detectar y clasificar tumores con mayor precisión, predecir características moleculares relevantes y reducir la variabilidad entre especialistas. También se exploran aplicaciones en neuropatología digital, capaces de identificar subtipos tumorales y alteraciones genéticas a partir de biopsias, así como en la generación de imágenes sintéticas para suplir la falta de datos.
En el tratamiento, la AI apoya la planificación quirúrgica y de radioterapia, optimiza la delimitación de tumores y estructuras sanas, y asiste en la toma de decisiones intraoperatorias. Asimismo, se investiga su uso para predecir la respuesta a terapias específicas, identificar nuevas dianas farmacológicas y diseñar compuestos mediante modelos generativos.
La tecnología también muestra potencial en la rehabilitación de pacientes, a través de interfaces cerebro-computadora y sistemas de estimulación neural que buscan restaurar funciones motoras o cognitivas afectadas por la enfermedad o sus tratamientos.
No obstante, los autores alertan que la adopción masiva de la AI en neurooncología enfrenta importantes retos, como la escasez de datos de calidad, falta de estandarización y validación en entornos clínicos reales, barreras regulatorias y preocupaciones éticas relacionadas con la equidad y la privacidad. Asimismo, señalan que cerrar estas brechas es fundamental para garantizar que las soluciones sean seguras, efectivas y accesibles.
El estudio concluye que la AI podría transformar de manera significativa la prevención, diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de tumores cerebrales, sin embargo, es necesario que sea acompañada siempre de validación rigurosa, marcos regulatorios claros y un enfoque centrado en los pacientes.
