{"id":57501,"date":"2025-07-01T10:38:00","date_gmt":"2025-07-01T16:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57501"},"modified":"2025-07-01T11:06:51","modified_gmt":"2025-07-01T17:06:51","slug":"desarrollan-nuevas-herramientas-de-ia-para-evaluar-riesgo-de-cancer-de-cabeza-y-cuello","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-nuevas-herramientas-de-ia-para-evaluar-riesgo-de-cancer-de-cabeza-y-cuello\/","title":{"rendered":"Desarrollan nuevas herramientas de IA para evaluar riesgo de c\u00e1ncer de cabeza y cuello"},"content":{"rendered":"
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Cuatro estudios liderados por investigadores de Emory combinan im\u00e1genes histol\u00f3gicas, tomograf\u00edas y datos epigen\u00e9ticos mediante modelos de IA para mejorar el pron\u00f3stico y la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/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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Investigadores del Instituto Winship de C\u00e1ncer y del Instituto de IA Emp\u00e1tica para la Salud de la Universidad de Emory han desarrollado una serie de modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de combinar diferentes tipos de im\u00e1genes m\u00e9dicas y datos moleculares para mejorar la evaluaci\u00f3n del riesgo en c\u00e1nceres de cabeza y cuello, particularmente tumores orofar\u00edngeos. A trav\u00e9s de cuatro estudios recientes<\/a>, el equipo ha demostrado c\u00f3mo la integraci\u00f3n de datos microsc\u00f3picos, radiol\u00f3gicos y epigen\u00e9ticos puede ofrecer una visi\u00f3n m\u00e1s precisa del comportamiento tumoral y orientar mejor las intervenciones m\u00e9dicas.<\/p>

Los investigadores utilizaron IA para integrar distintos niveles de an\u00e1lisis del c\u00e1ncer, desde im\u00e1genes celulares hasta tomograf\u00edas computarizadas, permitiendo una visi\u00f3n m\u00e1s completa del tumor. \u201cEstas diferentes lentes, macrosc\u00f3picas y microsc\u00f3picas, realmente ofrecen perspectivas distintas del mismo tumor\u201d, explic\u00f3 Anant Madabhushi, director ejecutivo del Instituto Emory de IA Emp\u00e1tica para la Salud y autor principal de los estudios. Seg\u00fan Madabhushi, la clave est\u00e1 en \u201cconvergir estas diferentes escalas de datos\u201d para lograr una caracterizaci\u00f3n integral de la complejidad del tumor.<\/p>

Todos los estudios se centraron en c\u00e1nceres de cabeza y cuello, en particular los tumores de la orofaringe. El profesor Nabil Saba, coautor de tres de los estudios, se\u00f1al\u00f3 que estos avances \u201cest\u00e1n revolucionando todo lo que hacemos\u201d en el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer. Los tumores en esta regi\u00f3n son especialmente complejos por su variabilidad anat\u00f3mica y su crecimiento agresivo, lo que los convierte en candidatos ideales para estudios de este tipo.<\/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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Uno de los proyectos utiliz\u00f3 una plataforma llamada VISTA para convertir im\u00e1genes histol\u00f3gicas est\u00e1ndar (H&E) en versiones virtuales de inmunohistoqu\u00edmica (IHC), permitiendo detectar macr\u00f3fagos asociados a tumores (TAMs, en ingl\u00e9s), que normalmente requieren tinciones especiales para ser visibles. \u201cEstos macr\u00f3fagos tienen un papel pron\u00f3stico fuerte en muchos tipos de c\u00e1ncer\u201d, se\u00f1al\u00f3 Madabhushi. \u201cCon este enfoque, pudimos visualizar algo que normalmente no se puede ver en una imagen est\u00e1ndar\u201d.<\/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

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En otro estudio, los investigadores aplicaron un modelo de machine learning conocido como swin transformer<\/em> para combinar datos extra\u00eddos de tomograf\u00edas previas al tratamiento, incluyendo caracter\u00edsticas tanto del tumor primario como de los ganglios linf\u00e1ticos del cuello. Esta combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n result\u00f3 ser altamente predictiva para determinar el pron\u00f3stico a largo plazo de los pacientes.<\/p>

Un tercer estudio ampli\u00f3 el uso del swin transformer mediante una versi\u00f3n adaptada llamada SMuRF, la cual permiti\u00f3 fusionar im\u00e1genes microsc\u00f3picas de tejidos con escaneos radiol\u00f3gicos en 3D. Esta herramienta no solo logr\u00f3 predecir la supervivencia de los pacientes, sino tambi\u00e9n identificar qu\u00e9 pacientes se beneficiar\u00edan m\u00e1s del tratamiento con quimioterapia.<\/p>

El cuarto proyecto avanz\u00f3 a\u00fan m\u00e1s al vincular im\u00e1genes histol\u00f3gicas con datos epigen\u00e9ticos. Utilizando un modelo denominado pathogenomic fingerprinting<\/em>, el equipo logr\u00f3 relacionar la arquitectura celular del tumor con patrones gen\u00e9ticos que influyen en su desarrollo. \u201cTener una comprensi\u00f3n molecular m\u00e1s profunda de la epigen\u00e9tica del tumor mejora significativamente nuestra comprensi\u00f3n de lo que ocurre a nivel celular\u201d, indic\u00f3 Madabhushi.<\/p>

Los cuatro estudios comparten el objetivo com\u00fan de mejorar la evaluaci\u00f3n del riesgo oncol\u00f3gico, ayudando a distinguir entre tumores m\u00e1s agresivos y aquellos con menor probabilidad de progresi\u00f3n. En todos los casos, los modelos de IA que integraron m\u00faltiples tipos de datos superaron a los enfoques basados en fuentes de informaci\u00f3n aisladas. No obstante, los investigadores destacan que a\u00fan es necesario avanzar con cautela antes de trasladar estas herramientas al entorno cl\u00ednico. \u201cEstamos en una etapa de comprensi\u00f3n de lo que se puede hacer. La clave es c\u00f3mo analizar estos datos en el contexto del cuidado del paciente para brindar el mejor tratamiento posible\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Saba.<\/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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EMORY <\/strong><\/p>

https:\/\/news.emory.edu\/stories\/2025\/06\/hs_head_and_neck_16-06-2025\/story.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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