Un estudio reciente publicado en Gastroenterology mostró que modelos de aprendizaje automático basados en radiómica podrían detectar tempranamente cáncer de páncreas en escaneos de tomografía computarizada.
El propósito del estudio fue la detección de adenocarcinoma ductal pancreático en la etapa previa al diagnóstico, es decir de 3 a 36 meses previos al diagnóstico clínico. Para ello los autores se apoyaron en modelos de aprendizaje automático basados en radiómica para comprar el rendimiento de los radiólogos en estudios de caso.
El radiólogo Ajit Goenka de Mayo Clinic, autor principal del estudio reconoció que el cáncer de páncreas es una enfermedad mortal, y una de las principales causas de muertes relacionadas con cáncer. “Es posible que hasta el 40% de los cánceres de páncreas pequeños no aparezcan en las imágenes estándar. Como resultado, la mayoría de los pacientes presentan una enfermedad avanzada y no curable”, detalló el especialista.
Para ello el Dr. Goenka y su equipo de investigadores incorporaron Inteligencia Artificial (IA), para realizar exámenes radiológicos capaces de detectar cáncer de páncreas en un estado más temprano y curable. El investigador explica que la IA puede detectar el cáncer en páncreas de apariencia normal en tomografías computarizadas tomadas antes los primeros síntomas de cáncer.
El estudio extrajo imágenes de cáncer temprano de tomografías realizadas entre tres meses y tres años antes de la aparición del hacer, realizadas por indicaciones no relacionadas a esta enfermedad.
Posteriormente utilizaron un grupo de control de pacientes de la misma edad que no desarrollaron cáncer durante los tres años de seguimiento. En este sentido cuantificaron computacionalmente las métricas del tejido pancreático. Con base en estos datos los investigadores construyeron modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo futuro de cáncer de páncreas en un tiempo medio de 386 días en rango de 97 a 1092 días antes del diagnóstico clínico con precisiones de entre 94 a 98%.
“En comparación, los radiólogos no pudieron diferenciar de manera confiable entre los pacientes que desarrollaron cáncer y los que tenían un páncreas normal”, explicó Sovan Mukherjee, analista de ciencia de datos en el equipo del Dr. Goenka y otro de los autores del estudio.
El modelo fue probado con variaciones en el ruido de la imagen, diferentes modelos de escáner, protocolos de adquisición de imágenes y parámetros de procesamiento, que no afectaron de ninguna manera las predicciones.
“Nuestro estudio demuestra que la inteligencia artificial puede identificar a aquellas personas asintomáticas que pueden albergar un cáncer oculto en una etapa en la que la cura quirúrgica puede ser posible. Estos hallazgos pueden ayudar a superar una de las barreras clave para mejorar la supervivencia de los pacientes con cáncer de páncreas”, concluyó el Dr. Goenka.
Consulta el estudio completo en el encalce a continuación:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016508522007284?via%3Dihub
