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Diagnóstico de patología digital impulsado por IA para biomarcador de cáncer colorrectal podría optimizar acceso del paciente a inmunoterapia

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 12 Jan 2024

El cáncer colorrectal (CCR), con casi dos millones de casos nuevos y un millón de muertes en todo el mundo en 2020, es el tercer cáncer más prevalente en todo el mundo y la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer. Un biomarcador genómico crítico para el CCR es la inestabilidad de los microsatélites (IMS), que representa aproximadamente el 15 % de todos los casos de CCR. Investigaciones clínicas recientes subrayan la importancia pronóstica y terapéutica del fenotipo IMS, particularmente después de la aprobación de las terapias con inhibidores de puntos de control inmunológico (ICI). Los pacientes con tumores IMS positivos suelen ser buenos candidatos para la terapia ICI, mientras que aquellos con tumores con microsatélite estables (MSE) normalmente no lo son. En consecuencia, las pautas de consenso global ahora abogan por las pruebas de IMS para guiar las estrategias de tratamiento óptimas. Los instrumentos de preselección que pueden eliminar la necesidad de realizar pruebas universales a los pacientes están surgiendo como un medio para agilizar este proceso y aliviar la carga sobre el personal y los recursos del laboratorio.

Un equipo de científicos de Owkin, Inc. (París, Francia), en colaboración con laboratorios de patología franceses, ha realizado una validación ciega de MSIntuit CRC, un innovador diagnóstico de patología digital impulsado por IA creado por Owkin. Diseñado como una herramienta de evaluación previa, MSIntuit CRC busca perfeccionar la precisión en el diagnóstico y tratamiento del CCR. La herramienta, que aprovecha los datos obtenidos de los pacientes, está diseñada para ofrecer beneficios recíprocos a los pacientes. Los hallazgos del estudio indican que MSIntuit CRC puede excluir con éxito a casi la mitad de los pacientes con MSE e identificar con precisión a más del 96 % de los pacientes con IMS, en línea con el rendimiento de los métodos estándar de oro establecidos (92-95 %). Estas innovaciones transformarán el proceso de detección, permitiendo una clasificación más rápida y exhaustiva de los pacientes.


Imagen: Impresión artística generada por IA de una imagen de portaobjeto completo con tinción H&E de tejido canceroso (Fotografía cortesía de Owkin)
Imagen: Impresión artística generada por IA de una imagen de portaobjeto completo con tinción H&E de tejido canceroso (Fotografía cortesía de Owkin)

La solidez del estudio quedó evidenciada por la validación ciega realizada en 600 casos consecutivos de CCR durante dos años en nueve laboratorios de patología distintos, minimizando el riesgo de sesgo de selección. Además, la validación mantuvo un rendimiento constante en dos escáneres de portaobjetos de patología diferentes, con sensibilidades del 96 % y 98 % respectivamente. El enfoque del estudio en la sensibilidad y la especificidad como indicadores de desempeño y otras estrategias metodológicas subraya la confiabilidad del modelo de IA, asegurando la idoneidad del diagnóstico para uso clínico y su aplicabilidad en varios laboratorios y regiones.

"Con el creciente número de biomarcadores que se prueban de forma rutinaria en la práctica clínica, la necesidad de herramientas que puedan aliviar los cuellos de botella y las presiones de recursos al tiempo que aumentan las pruebas de biomarcadores es primordial", dijo Meriem Sefta, directora de diagnóstico de Owkin. "Nuestra solución representa el primer paso hacia el desarrollo de un diagnóstico de IA que pueda identificar biomarcadores procesables a partir de un único portaobjetos con H&E utilizado en la rutina clínica, lo que nos acerca más a la realización de un futuro de medicina de precisión".

Enlaces relacionados:
Owkin, Inc.  


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