Un nuevo algoritmo desarrollado por científicos de NYU Langone es capaz de diagnosticar con precisión casos de cáncer de pulmón.
Una herramienta informática potenciada por inteligencia artificial (IA) y basada en imágenes de tejidos puede diagnosticar con precisión casos de adenocarcinoma, la forma más común de cáncer de pulmón, según un estudio publicado recientemente en Nature Communications.
Investigadores del Centro Oncológico de la Universidad de Nueva York Langone (NYU Langone) y de la Universidad de Glasgow desarrollaron este algoritmo que incorporó características estructurales de tumores de 452 participantes con adenocarcinoma.
Según los investigadores, el algoritmo de IA es independiente y autodidacta, es decir que determinó por sí mismo qué características estructurales eran estadísticamente más importantes para medir la gravedad de la enfermedad y que además tenían mayor impacto en la recurrencia del tumor.
Según el estudio, este algoritmo demostró distinguir con precisión entre cánceres de pulmón similares (adenocarcinoma y cáncer de células escamosas) el 99% de las veces. Asimismo, obtuvo una precisión de 72% al predecir la probabilidad y el momento de la reaparición del cáncer después de la terapia, superando así la precisión del 64% realizada por patólogos.
“Nuestro nuevo programa de aprendizaje de fenotipos histomorfológicos tiene el potencial de ofrecer a los especialistas en cáncer y a sus pacientes una herramienta de diagnóstico rápida e imparcial para el adenocarcinoma de pulmón que, una vez que se completen más pruebas, también se puede utilizar para ayudar a validar e incluso guiar sus decisiones de tratamiento”, dijo el investigador principal del estudio, el Dr. Nicolas Coudray, programador de bioinformática en la Facultad de Medicina Grossman de la NYU y el Centro Oncológico.
Este modelo al ser autodidacta proporciona decisiones explicables y se basa únicamente en el conocimiento extraído del tejido de cada paciente. Asimismo, el Dr. Aristotelis Tsirigos, profesor de patología y miembro del Centro Oncológico, detalló que el algoritmo es capaz de analizar muestras de tejido pulmonar en cuestión de minutos y proporciona predicciones precisas sobre si el cáncer volverá a aparecer. Las predicciones realizadas por esta herramienta informática superan a los estándares actuales de intención en los pronósticos de adenocarcinoma de pulmón.
Cabe destacar que, para entrenar este algoritmo, fue necesario escanear digitalmente 432,231 pequeños cuadrantes o mosaicos en las imágenes, fue así como encontraron 46 característica clave que denominan grupos de fenotipos histomorfológicos, tanto de tejido normal como de tejido enfermo.
El objetivo final de este algoritmo es que pueda asignar a cada paciente una puntuación entre 0 y 1 que refleje su probabilidad estadística de supervivencia y de recurrencia del tumor durante un lapso máximo de cinco años.
El siguiente paso del equipo de investigación es desarrollar programas y algoritmos similares para otros tipos de cáncer como de ovario, mama y colorrectal, que tienen similitudes en características morfológicas distintivas. Asimismo, también planean la ampliación y mejora de la precisión del programa actual.
