Estudio realizado por el Laboratorio Mahmood del Brigham and Women's Hospital en Boston, mostró como la Inteligencia Artificial (IA), utiliza factores médicos específicos para anticipar posibles resultados del cáncer en pacientes.
Investigadores del Mahmood Lab, desarrollaron un modelo de prueba que incorpora datos genómicos y de histología para realizar pronósticos mejorados basados en datos a pacientes con cáncer. La predicción de resultados en pacientes con cáncer necesita considerar diferentes factores sobre la salud del paciente, como su historial médico, datos genéticos, patología de la enfermedad, entre otros.
El estudio realizado en el Brigham and Women’s Hospital, muestra un modelo de prueba que utiliza IA para combinar múltiples datos de diferentes fuentes para predecir los resultados de pacientes para 14 tipos diferentes de cáncer.
“Los expertos analizan muchas pruebas para predecir qué tan bien puede evolucionar un paciente. Estos primeros exámenes se convierten en la base para tomar decisiones sobre la inscripción en un ensayo clínico o regímenes de tratamiento específicos. Pero eso significa que esta predicción multimodal ocurre al nivel del experto. Estamos tratando de abordar el problema computacionalmente”, Dr. Faisal Mahmood, profesor asistente en la División de Patología Computacional en Brigham.
Los modelos de IA fueron construidos utilizando The Cancer Genome Atlas (TCGA), un recurso abierto al público que cuenta con una base de datos sobre múltiples tipos de cáncer. Posteriormente los investigadores desarrollaron un algoritmo basado en aprendizaje profundo multimodal que puede interpretar múltiples fuentes de datos, como los antes mencionados, relacionados con histología y genómica.
“Este estudio destaca que es factible usar IA para integrar diferentes tipos de datos clínicamente informados para predecir los resultados de la enfermedad”, explica el hospital. En este sentido, los modelos podrían permitir que investigadores encuentren biomarcadores que tomen en cuenta diversos factores clínicos para el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer. De esta forma será posible realizar estudios más amplios que incorporen IA y datos de múltiples fuentes.
“En un sentido más amplio, nuestros hallazgos enfatizan la necesidad de construir modelos de pronóstico de patología computacional con conjuntos de datos mucho más grandes y ensayos clínicos posteriores para establecer la utilidad”, concluyó Mahmood.
Los resultados del estudio fueron publicados en la revista científica Cancer Cell, consúltalo en el siguiente enlace: https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(22)00317-8
BRIGHAM AND WOMEN’S HOSPITAL
https://www.brighamandwomens.org/about-bwh/newsroom/research-briefs-detail?id=4227
