Puntuación de linfocitos con IA supera visualización tradicional del patólogo

El melanoma es un tipo de cáncer de piel en el que el seguimiento de los linfocitos infiltrantes tumorales desempeña un papel fundamental para evaluar la respuesta inmunitaria del organismo y predecir la evolución del paciente. Tradicionalmente, los patólogos evalúan estas células inmunitarias visualmente al microscopio, un proceso conocido como "aproximación visual", que es subjetivo y propenso a la variabilidad. Esta falta de estandarización puede afectar la precisión de los diagnósticos y las decisiones de tratamiento. Dado que un mayor número de linfocitos infiltrantes tumorales se asocia con una mejor evolución del paciente, garantizar evaluaciones fiables es crucial para orientar la atención clínica. Ahora, investigadores han probado un nuevo método basado en inteligencia artificial (IA) que proporciona un enfoque más consistente y reproducible para la cuantificación de linfocitos, superando significativamente la evaluación visual convencional.

En un estudio que involucró a 45 instituciones a nivel mundial, investigadores de la Facultad de Medicina de Yale (New Haven, CT, EUA) y el Instituto Karolinska (Estocolmo, Suecia) lideraron el desarrollo de una herramienta de IA de código abierto diseñada para cuantificar los linfocitos infiltrantes de tumores en tejido de melanoma. El equipo de investigación utilizó un conjunto de datos de 60 muestras de melanoma, con 98 participantes realizando la cuantificación. De estos, 40 eran patólogos que utilizaban la puntuación visual tradicional, mientras que 11 patólogos y 47 científicos no patólogos utilizaron la herramienta de IA. Este algoritmo de código abierto procesa imágenes de patología digitalizadas y automatiza el recuento de linfocitos, reduciendo la variabilidad y ofreciendo un método estandarizado adecuado para la integración en los flujos de trabajo clínicos.

En el estudio, publicado en JAMA Network Open, la herramienta de IA demostró una reproducibilidad superior a la de los métodos tradicionales. Los resultados confirman que la cuantificación basada en IA ofrece una alternativa robusta y fiable para evaluar los linfocitos infiltrantes de tumores. Si bien el diseño retrospectivo limita su aplicación clínica inmediata, el conjunto de datos y el algoritmo, disponibles públicamente, proporcionan una base sólida para una mayor validación. Los investigadores planean seguir perfeccionando la herramienta e integrándola en el tratamiento rutinario del melanoma, lo que en última instancia mejorará la precisión diagnóstica y la personalización del tratamiento.

"Nuestros hallazgos sugieren que una herramienta de cuantificación de linfocitos impulsada por IA puede proporcionar evaluaciones consistentes y confiables con un gran potencial para el uso clínico, ofreciendo una alternativa sólida a los métodos tradicionales", afirmó Thazin Nwe Aung, PhD, autora principal del estudio.

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Facultad de Medicina de Yale
Instituto Karolinska