{"id":49690,"date":"2024-09-17T12:07:07","date_gmt":"2024-09-17T18:07:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49690"},"modified":"2025-10-18T00:42:43","modified_gmt":"2025-10-18T06:42:43","slug":"herramienta-de-ia-predice-casos-invasivos-de-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-de-ia-predice-casos-invasivos-de-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Herramienta de IA predice casos invasivos de c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Queen Mary y Emory desarrollaron una herramienta de an\u00e1lisis basada en IA para detectar cuando el carcinoma ductal in situ puede evolucionar a c\u00e1ncer de mama invasivo.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El carcinoma ductal in situ (DCIS, en ingl\u00e9s) es una forma temprana de c\u00e1ncer de mama donde las c\u00e9lulas anormales se encuentran en los conductos mamarios, pero no se han diseminado a otros tejidos. Aunque no es invasivo, si no se trata, puede evolucionar a un c\u00e1ncer de mama invasivo. El DCIS es generalmente diagnosticado a trav\u00e9s de mamograf\u00edas y puede tratarse con cirug\u00eda, radioterapia o una combinaci\u00f3n de ambas.<\/p>

Un grupo de investigadores de Queen Mary University London y Emory University desarrollaron una nueva herramienta anal\u00edtica basada en inteligencia artificial (IA), para entender c\u00f3mo se puede predecir cu\u00e1les casos de DCIS podr\u00edan convertirse en c\u00e1ncer de mama invasivo.<\/p>

Este avance consiste en el desarrollo de un biomarcador computacional basado en los linfocitos infiltrantes del tumor (TIL, en ingl\u00e9s) para el DCIS. Los TIL son c\u00e9lulas inmunitarias que se infiltran en el microambiente del tumor y pueden tener un papel importante en la respuesta del cuerpo contra el c\u00e1ncer. Hasta ahora, cuantificar manualmente los TIL era una tarea laboriosa y propensa a variabilidad entre observadores.<\/p>

The study published in The Lancet Digital Health<\/em><\/a>, es la investigaci\u00f3n m\u00e1s grande y robusta sobre la estimaci\u00f3n automatizada de estas c\u00e9lulas inmunes infiltrantes de tumores o TILs. Un estudio similar<\/a> published in Nature<\/em> mostr\u00f3 el uso de un modelo de IA para identificar ciertas etapas de tumores de mama con probabilidades de progresar y convertirse en c\u00e1ncer invasivo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cContamos con un biomarcador s\u00f3lido que no solo predice qu\u00e9 pacientes tienen un riesgo sustancialmente mayor de progresar a c\u00e1ncer de mama invasivo, sino que tambi\u00e9n nos dice qu\u00e9 subgrupo de pacientes puede evitar la radioterapia y, por lo tanto, ayudarnos a prevenir el sobretratamiento\u201d, expres\u00f3 el autor principal del estudio Mangesh Thorat.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para este estudio, los investigadores de Queen Mary y Emory, desarrollaron un algoritmo computacional que mide la densidad de TIL de manera precisa y eficiente, lo que permite su uso como biomarcador. Este biomarcador se evalu\u00f3 en pacientes con DCIS para predecir la probabilidad de recurrencia del c\u00e1ncer, ya sea en forma de carcinoma invasivo o de una nueva aparici\u00f3n de DCIS. El estudio encontr\u00f3 que los pacientes con una alta densidad de TIL tienen un mayor riesgo de recurrencia, especialmente de progresi\u00f3n invasiva, y que estos pacientes se benefician m\u00e1s de la radioterapia.<\/p>

Entre los hallazgos de la investigaci\u00f3n, los autores destacaron el mayor riesgo de recurrencia en los pacientes con alta densidad de TIL. En este sentido, tuvieron un riesgo significativamente mayor de recurrencia de DCIS en la misma mama (IBE, en ingl\u00e9s), especialmente en la forma invasiva. El riesgo de progresi\u00f3n invasiva fue m\u00e1s de tres veces mayor en comparaci\u00f3n con aquellos con una baja densidad de TIL.<\/p>

Adem\u00e1s, como se mencion\u00f3 anteriormente, el beneficio de la radioterapia tambi\u00e9n fue un hallazgo importante de esta investigaci\u00f3n. Los pacientes con una alta densidad de TIL se beneficiaron m\u00e1s de la radioterapia, con una mayor reducci\u00f3n del riesgo de recurrencia en comparaci\u00f3n con aquellos con una baja densidad de TIL.<\/p>

Por otro lado, hubo una interacci\u00f3n significativa entre la densidad de TIL y el beneficio de la radioterapia, lo que sugiere que el tratamiento es m\u00e1s efectivo en pacientes con altos niveles de TIL. En resumen, el estudio demostr\u00f3 que una alta densidad de TIL se asocia con un mayor riesgo de recurrencia del c\u00e1ncer, pero que estos pacientes tambi\u00e9n obtienen un mayor beneficio de la radioterapia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00116-X\/fulltext<\/a><\/p>

HEALTH CARE IN EUROPE<\/strong><\/p>

https:\/\/healthcare-in-europe.com\/en\/news\/breast-cancer-ai-tool-predict-dcis-invasive.html<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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