IA supera a patólogos expertos en predicción de propagación del cáncer de pulmón

Durante años, la comunidad médica ha estado luchando con el desafío de predecir qué pacientes con cáncer de pulmón tienen más probabilidades de experimentar metástasis. Esta información es crucial para el tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) en etapa temprana, ya que influye en si deben someterse a tratamientos agresivos como quimioterapia o radiación después de la cirugía de pulmón. Más de la mitad de los pacientes con CPCNP en etapa I-III eventualmente enfrentan metástasis cerebrales, pero para muchos otros, estos tratamientos intensivos son innecesarios. Ahora, los investigadores han descubierto que la inteligencia artificial (IA) podría ser una herramienta prometedora para ayudar a los médicos con estas decisiones críticas.

Un innovador estudio piloto realizado por Caltech (Pasadena, CA, EUA) y la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis (WUSTL, St. Louis, Mo, EUA) reveló la capacidad de la IA para superar a los patólogos expertos en la predicción de la probabilidad de metástasis del cáncer en pacientes con CPCNP. El estudio implicó entrenar una red de aprendizaje profundo, un tipo sofisticado de programa de IA, utilizando cientos de miles de mosaicos de imágenes derivadas de imágenes de biopsia de 118 pacientes con CPCNP. Los patólogos suelen revisar estas imágenes en busca de anomalías celulares que indiquen la progresión del cáncer. La IA se probó con 40 imágenes de biopsia adicionales para evaluar su capacidad para predecir metástasis cerebrales, demostrando una sorprendente precisión del 87 %, superando la tasa de precisión del 57 % de cuatro patólogos expertos.

Imagen: La IA superó a los patólogos expertos en la predicción de qué casos de cáncer de pulmón probablemente experimenten metástasis (Fotografía cortesía de Shutterstock/Kateryna Kon)

En particular, las predicciones de la IA fueron aún más precisas para los pacientes con CPCNP en etapa más temprana (etapa I) y se basaron en portaobjetos microscópicos estándar. Los investigadores creen que la incorporación de más datos, como la gravedad de la enfermedad y los biomarcadores, podría mejorar las capacidades predictivas de la IA. Sin embargo, los investigadores advierten que este es sólo un paso inicial y que es necesario un estudio más amplio para validar estos hallazgos. Curiosamente, la IA no revela explícitamente los factores que influyen en sus predicciones, lo que ha llevado a investigaciones en curso para decodificar las complejas características de las células tumorales y su entorno que podría estar analizando. En el futuro, los científicos de Caltech pretenden desarrollar instrumentos y procedimientos mejorados para recopilar imágenes de biopsia uniformes y de alta calidad, lo que podría perfeccionar aún más la precisión de las predicciones de la IA en el tratamiento del cáncer.

"El tratamiento excesivo de los pacientes con cáncer es un gran problema", afirmó Changhuei Yang, profesor Thomas G. Myers de Ingeniería Eléctrica, Bioingeniería e Ingeniería Médica en Caltech. "Nuestro estudio piloto indica que la IA puede ser muy buena para decirnos, en particular, qué pacientes tienen muy pocas probabilidades de desarrollar metástasis de cáncer cerebral".

"Nuestro estudio es una indicación de que los métodos de IA pueden ser capaces de hacer predicciones significativas que sean lo suficientemente específicas y sensibles como para impactar el tratamiento de los pacientes", añadió Richard Cote, jefe del Departamento de Patología e Inmunología de WUSTL.

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