Investigadores de Mass General Brigham desarrollaron un modelo de IA capaz de identificar y evaluar lesiones de cáncer de próstata agresivo.
El cáncer de próstata es el tipo de cáncer más común entre los hombres, tan solo en Estados Unidos, alrededor de 300 mil hombres son diagnosticados con esta enfermedad cada año. A pesar de ser un tipo de cáncer muy estudiado, no existe un método consistente para estimar el tamaño del cáncer de próstata, lo cual es clave para que los profesionales actúen a tiempo y tomen decisiones informadas más precisas sobre el tratamiento de cada paciente.
En este sentido, investigadores del Mass General Brigham, desarrollaron, entrenaron y validaron un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en imágenes por resonancia magnética de más de 700 pacientes de cáncer. El modelo fue capaz de identificar y demarcar los ejes del 85% de las lesiones más agresivas de cáncer de próstata mostradas en las imágenes radiológicas. El estudio fue publicado en Radiology.
Los tumores con el volumen más alto, según estimaciones del modelo de IA, fueron asociados con un alto riesgo de fallas en el tratamiento y metástasis, independientemente de otros factores de riesgo. Sin embargo, para pacientes que recibieron radioterapia, el volumen del tumor funcionó mejor que la estratificación tradicional del riesgo para predecir la metástasis. De esta manera, esta herramienta puede utilizase para ayudar a los especialistas a comprender la agresividad de un tumor, realizar planes de tratamiento personalizados y guiar la radioterapia.
“El volumen tumoral determinado por Al tiene el potencial de hacer avanzar la medicina de precisión para los pacientes con cáncer de próstata al mejorar nuestra capacidad para comprender la agresividad del cáncer de un paciente y, por tanto, recomendar el tratamiento más óptimo”, expresó el primer autor David D. Yang, del Departamento de Oncología Radioterápica del Brigham and Women’s Hospital y miembro fundador del sistema de salud Mass General Brigham.
Este método busca ser más consistente en estimar el tamaño de un tumor con respecto las estimaciones realizadas por los profesionales luego de analizar imágenes por resonancia magnética, que tienden a ser interceptaciones con cierto nivel de subjetividad.
“La medición de la IA en sí puede decirnos algo adicional en términos de resultados de los pacientes”, dijo el autor principal, el Dr. Martin King, del Departamento de Oncología de Radiación en Brigham. “Para los pacientes, esto realmente puede decirles algo acerca de cuáles son las posibilidades de curación, y la probabilidad de que su cáncer vuelva a ocurrir o hacer metástasis en el futuro”, concluyó.
Además de medir la agresividad del cáncer, el modelo de IA también puede ser útil para guiar a los oncólogos y radiólogos para apuntar a las regiones focales del tumor para un tratamiento más selectivo. El siguiente paso de este avance es validar los hallazgos utilizando pacientes de otras instituciones con diferentes características en su enfermedad, de esta forma, se podría asegurar si el enfoque tiene potencial para su generalización con todos los pacientes.
