Inteligencia artificial en oncología: avanzando en el pronóstico

Las herramientas de inteligencia artificial se utilizan hoy en la práctica clínica de oncología, con pacientes, pero forman parte de la investigación básica o de laboratorio. La interpretación de millones de datos y pacientes ayudará aún más a comprender la respuesta a un tumor y avanzar en la predicción de metástasis.

En el marco del Día Mundial contra el Cáncer, el 4 de febrero, el oncólogo César Serranomiembro de la Junta Directiva de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM)analiza las expectativas de la inteligencia artificial en el contexto del cáncer.

“La inteligencia artificial ayuda a gestionar e interpretar una gran cantidad de datos, procesos y conocer nuevos clientes”, afirma el doctor.

Pero publicó un mensaje claro: “la inteligencia artificial en oncología no sustituirá a los especialistas especializados, pero será una herramienta de ayuda para el manejo clínico de diferentes procesos oncológicos”.

Predecir la progresión del cáncer

La oncología utiliza herramientas de pronóstico que orientan el riesgo de recurrencia del cáncer y, por tanto, ayuda a definir el tratamiento antes y después de la cirugía en función del tipo de tumor y su agresividad para evitar la cicatrización y la metástasis. .

“Tenemos pacientes con bajo riesgo de cáncer y un tumor en el ojo, pero también tenemos pacientes con alto riesgo de cáncer y el tumor no ve nada. Por qué ? Porque la biología de fondo es más completa que una serie de parámetros que se establecen», afirma el también jefe del grupo de investigación transfronterizo en sarcomas del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y experto en sarcomas del Servicio de Oncología Médica del Hospital Vall d’Hebron de Barcelona.

Por ello, “podemos identificar nuevos biomarcadores o nuevos clientes que nos han dado el mejor comportamiento que mitigará el cáncer a través de nuestra ayuda quirúrgica y esto es algo que contribuye a la seguridad artificial de la inteligencia artificial”, afirma.

“No existen tumores en pacientes con -añade- tumor y cada día la medicina busca individualizar mejor y conocer la respuesta de cada paciente”.

Los tres campos de la inteligencia artificial en la práctica clínica

Y la llegada de la inteligencia artificial a la práctica clínica de la oncología, según César Serrano, se proyecta en tres campos principales: en las técnicas de imagen; en datos clínicos generados por pacientes; y en la investigación.

“Hay una gran implementación de la inteligencia artificial en la investigación clínica que permite descubrir nuevas moléculas implicadas en el cáncer y nuevos fármacos, y nosotros somos nuestros beneficiarios de ello”, explica.

La seguridad genética que permite conocer las mutaciones de los genes y las señales como los genes biológicos frente a los que dirigen los productos farmacéuticos más innovadores ha sido uno de los grandes pasos de la medicina personalizada de precisión que busca tratar más eficazmente los perfiles de los pacientes más concretos.

“La inteligencia artificial -apunta- es una forma de identificar mejor aquellos de los patrones más recurrentes en tumores específicos. Está en constante evolución para escuchar e integrar miles de datos que nos permiten comprender mejor estos tumores y pueden ser más útiles en el tratamiento de pacientes”.

En técnicas de imagen

El análisis de imágenes con técnicas de inteligencia artificial es uno de los campos más avanzados para su uso en la práctica clínica.

Aujourd’hui, l’anatomie pathologique de la biopsie d’une tumeur est nécessaire à la valorisation de la pathologie à travers le microscope, uniquement à partir de la génération d’images qui sont numérisées et qui facilitent le nombre et l’appel des tu mueres.

“Ahora se están instalando sistemas de inteligencia artificial para que el ser humano reconozca a los clientes” y determine el tipo de tumor y sus características, dijo César Serrano.

“La inteligencia artificial será una enorme herramienta para que los patólogos del futuro faciliten el reconocimiento de todos estos patrones” necesarios para diagnosticar el cáncer.

Y como ejemplos, determinar el grado de un tumor para conocer su agresividad, identificar células tumorales, como ocurre en el caso de las cotizaciones cervicales, o, también, ayudar a eliminar falsos positivos o negativos en el caso de los ganglios. en el pulmón.

Según la opinión del experto SEOM«Utilizar la inteligencia artificial para diagnosticar con precisión un cáncer hoy en día es lo más complicado fuera de los programas de cribado (crítica pública) donde puede resultar más útil», como es el caso de la interpretación de las mamografías para los casos de cáncer de mamá.

En tumores raros o menos frecuentes, como los sarcomas, es más complicada la aparición de la inteligencia artificial, un sistema que debe generar nuevos datos e introducir algoritmos y mejorar millones de casos de pacientes.

Además, otra de las limitaciones es que los cánceres más frecuentes generan menos investigaciones, ya que se conoce mejor el conocimiento molecular de este tipo de tumores y se tiene menos información sobre lo que “potencia” la inteligencia artificial.

Inteligencia artificial, de lleno en la investigación fundamental

Si bien las consultas hospitalarias sobre inteligencia artificial son hoy los primeros pasos, en laboratorios de investigación básica o preclínica esta herramienta se utiliza para diferentes estudios.

Estos son solos dos ejemplos recientes de las investigaciones que conducirán a cabo el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) utilizar inteligencia artificial:

• el Proyecto IMPaCT_VUSCancodirigido por el CNIO y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge/Instituto Catalán de Oncología (IDIBELL/ICO) tiene como objetivo desarrollar el conocimiento de variantes genéticas (distintas versiones de un gen) que generan predisposición al cáncer.

Analizarás millones de variantes genéticas y contra inteligencia artificial Esto es lo que más influye en la predisposición al cáncer.

Los primeros beneficiarios de este proyecto serán 300 familias españolas con genes de alto riesgo que se transmitirán de padres a hijos y porque, por todo ello, hay más casos de cáncer de lo habitual, los que se consideran como un cáncer familiar.

• un trabajo de Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y CNIO Descubrió que cuando el cáncer se propaga por el cerebro (con metástasis), altera la química cerebral y también interfiere con la comunicación neuronal.

Los investigadores estudian la actividad eléctrica del cerebro con metástasis y observan que los registros electrofisiológicos de los animales con cáncer son distintos entre sí.

Asegurar que esta diferencia es atribuible a la recurrencia de metástasis. inteligencia artificial. Realice un algoritmo automático con numerosos registros electrofisiológicos y, de hecho, el patrón registrado identifica la presencia de metástasis. El sistema también incluye diferentes metástasis de distintos tumores primarios (cáncer de piel, pulmón y materno).

Estos resultados muestran que, de hecho, las metástasis influyen de forma específica en la actividad eléctrica cerebral, provocando una piel muy clara y reconocible, algo que tiene implicaciones para la prevención, el diagnóstico precoz y el tratamiento de esta patología.