La evidencia apunta a que pronto se podrá diagnosticar cáncer con IA

Archivo - La Fundación Merck Salud lanza la monografía 'Inteligencia Artificial en el campo de la Salud'
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Publicado: jueves, 20 junio 2024 8:17

MADRID 20 Jun. (EUROPA PRESS) -

Un nuevo artículo en ‘Biology Methods & Protocols’, publicado por Oxford University Press por investigadores de la Universidad de Cambridge y el Imperial College de Londres (Reino Unido), indica que pronto será posible que los médicos utilicen inteligencia artificial (IA) para detectar y diagnosticar el cáncer en pacientes, lo que permitirá un tratamiento más temprano. El cáncer sigue siendo una de las enfermedades humanas más difíciles, con más de 19 millones de casos y 10 millones de muertes al año. La naturaleza evolutiva del cáncer dificulta el tratamiento de tumores en fase avanzada.

La información genética está codificada en el ADN mediante patrones de las cuatro bases (indicadas por A, T, G y C) que conforman su estructura. Los cambios ambientales fuera de la célula pueden provocar que algunas bases del ADN se modifiquen añadiendo un grupo metilo. Este proceso se llama "metilación del ADN". Cada célula individual posee millones de estas marcas de metilación del ADN. Los investigadores han observado cambios en estas marcas en el desarrollo temprano del cáncer; podrían ayudar en el diagnóstico temprano del cáncer.

Es posible examinar qué bases del ADN están metiladas en los cánceres y en qué medida, en comparación con el tejido sano. Identificar las firmas específicas de metilación del ADN indicativas de diferentes tipos de cáncer es similar a buscar una aguja en un pajar. Aquí es donde los investigadores involucrados en este estudio creen que la IA puede ayudar. Los investigadores entrenaron un modo de IA, utilizando una combinación de aprendizaje automático y profundo, para observar los patrones de metilación del ADN e identificar 13 tipos diferentes de cáncer (incluidos los de mama, hígado, pulmón y próstata) de otros tipos. tejido canceroso con 98,2% de precisión. Este modelo se basa en muestras de tejido (no en fragmentos de ADN en la sangre) y necesitaría capacitación y pruebas adicionales en una colección más diversa de muestras de biopsia para estar listo para uso clínico.

Los investigadores creen que un aspecto importante de este estudio fue el uso de un modelo central de IA explicable e interpretable, que proporcionó información sobre el razonamiento detrás de sus predicciones. Los investigadores exploraron el funcionamiento interno de su modelo y demostraron que el modelo refuerza y ??mejora la comprensión de los procesos subyacentes que contribuyen al cáncer.

La identificación de estos patrones inusuales de metilación (potencialmente a partir de biopsias) permitiría a los proveedores de atención médica detectar el cáncer de manera temprana. Potencialmente, esto podría mejorar drásticamente los resultados de los pacientes, ya que la mayoría de los cánceres son tratables o curables si se detectan a tiempo.

"Los métodos computacionales como este modelo, a través de un mejor entrenamiento con datos más variados y pruebas rigurosas en la clínica, eventualmente proporcionarán modelos de IA que pueden ayudar a los médicos con la detección temprana y la detección de cánceres", resume el autor principal del artículo, Shamith Samarajiwa. "Esto proporcionará mejores resultados para los pacientes".

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