{"id":69741,"date":"2026-05-27T09:45:11","date_gmt":"2026-05-27T15:45:11","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=69741"},"modified":"2026-05-27T09:48:56","modified_gmt":"2026-05-27T15:48:56","slug":"path2space-la-ia-que-predice-la-expresion-genetica-tumoral-desde-imagenes-de-biopsia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/path2space-la-ia-que-predice-la-expresion-genetica-tumoral-desde-imagenes-de-biopsia\/","title":{"rendered":"Path2Space: la IA que predice la expresi\u00f3n gen\u00e9tica tumoral desde im\u00e1genes de biopsia"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Cedars-Sinai desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo capaz de mapear la actividad gen\u00e9tica espacial en tumores de mama a partir de cortes histol\u00f3gicos digitales, con resultados comparables a m\u00e9todos convencionales que cuestan miles de d\u00f3lares y tardan semanas.<\/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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Un equipo liderado por investigadores de Cedars-Sinai present\u00f3 en Cell<\/em><\/a> una herramienta de inteligencia artificial denominada Path2Space, dise\u00f1ada para predecir la expresi\u00f3n g\u00e9nica espacial en tumores cancerosos a partir de im\u00e1genes digitales de biopsias. El modelo representa una alternativa m\u00e1s r\u00e1pida y econ\u00f3mica frente a los m\u00e9todos de secuenciaci\u00f3n espacial convencionales, cuyo costo puede ascender a miles de d\u00f3lares y cuyo procesamiento puede extenderse varias semanas.<\/p>

La transcript\u00f3mica espacial permite identificar qu\u00e9 genes se expresan en distintas zonas dentro de un tumor, informaci\u00f3n relevante porque los tumores no presentan una composici\u00f3n uniforme. Path2Space reproduce ese tipo de an\u00e1lisis a partir de cortes histol\u00f3gicos te\u00f1idos con hematoxilina y eosina \u2014im\u00e1genes de rutina en patolog\u00eda cl\u00ednica\u2014 y lo hace en cuesti\u00f3n de minutos. El modelo fue entrenado con datos de pacientes con c\u00e1ncer de mama para los que se dispon\u00eda tanto de im\u00e1genes de biopsia como de secuenciaci\u00f3n espacial, y posteriormente validado en tres conjuntos de datos adicionales.<\/p>

\u201cPara cada muestra, predijimos la expresi\u00f3n espacial de casi cinco mil genes, y las predicciones coincidieron bien con la expresi\u00f3n medida en los tres grupos de pacientes\u201d, se\u00f1al\u00f3 el Dr. Eldad Shulman, coprimer autor del estudio e investigador del Instituto Nacional del C\u00e1ncer. En esa validaci\u00f3n, Path2Space super\u00f3 a 21 m\u00e9todos establecidos en la predicci\u00f3n de expresi\u00f3n g\u00e9nica espacial.<\/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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Aplicado al an\u00e1lisis de 976 tumores de mama del Atlas del Genoma del C\u00e1ncer (TCGA, por sus siglas en ingl\u00e9s), el modelo identific\u00f3 tres subgrupos espacialmente definidos con diferencias en biolog\u00eda tumoral y desenlaces de supervivencia. Adem\u00e1s, los biomarcadores espaciales derivados mostraron mayor precisi\u00f3n que los biomarcadores basados en secuenciaci\u00f3n masiva convencional para predecir la respuesta de pacientes a quimioterapia y trastuzumab.<\/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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\u201cLa herramienta analiza caracter\u00edsticas dentro del tumor, como si un gen se expresa en algunas zonas y no en otras\u201d, explic\u00f3 Emma Campagnolo, coprimera autora del estudio e investigadora en el laboratorio del Dr. Eytan Ruppin. \u201cEncontramos patrones espaciales espec\u00edficos de actividad g\u00e9nica en tumores que predicen c\u00f3mo responden los pacientes al tratamiento\u201d.<\/p>

Uno de los obst\u00e1culos que Path2Space busca resolver es la escasez de datos espaciales en la investigaci\u00f3n oncol\u00f3gica. Shulman indic\u00f3 que, antes del desarrollo de esta herramienta, la cohorte m\u00e1s grande disponible para estudiar la organizaci\u00f3n espacial del microambiente tumoral contaba con aproximadamente 30 pacientes. Con el nuevo modelo, es posible analizar cortes histol\u00f3gicos de miles de pacientes.<\/p>

Por su parte, el Dr. Ruppin, director adjunto del Instituto de Investigaci\u00f3n Traslacional de Cedars-Sinai y autor principal del estudio, destac\u00f3 que la herramienta tiene dos aportaciones centrales: ampliar el estudio de grandes conjuntos de datos para comprender la estructura espacial de los tumores, y, de validarse en ensayos cl\u00ednicos, mejorar la atenci\u00f3n a pacientes con c\u00e1ncer. \u201cLo que realmente me motiva es que, si podemos validar con \u00e9xito la herramienta en ensayos cl\u00ednicos, podr\u00eda mejorar la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer para los pacientes\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Ruppin.<\/p>

El equipo trabaja actualmente en ampliar la aplicaci\u00f3n de Path2Space a otros tipos de c\u00e1ncer, y est\u00e1 finalizando un estudio en c\u00e1ncer de cabeza y cuello. Tambi\u00e9n avanza en mejorar la resoluci\u00f3n del modelo, que actualmente analiza grupos de entre 10 y 20 c\u00e9lulas y tiene como objetivo llegar al an\u00e1lisis de c\u00e9lulas individuales.<\/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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CELL<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cell.com\/cell\/abstract\/S0092-8674(26)00458-7<\/a><\/p>

CEDARS-SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/new-ai-tool-could-replace-costly-cancer-gene-expression-profiling\/<\/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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