ENLIGHT-DeepPT: IA predice eficacia de terapias contra el cáncer analizando imágenes de tumores

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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el campo de la salud, ofreciendo nuevas herramientas para mejorar la precisión y eficacia de los tratamientos médicos. En particular, la IA está desempeñando un papel crucial en la lucha contra el cáncer, permitiendo diagnósticos más precisos, pronósticos personalizados y tratamientos adaptados a las necesidades específicas de cada paciente.

De hecho, investigadores de la Universidad Nacional Australiana (ANU) han desarrollado una nueva herramienta de IA que puede ayudar a los médicos a seleccionar el tratamiento más adecuado para pacientes con cáncer. El estudio publicado el 3 de julio de 2024 en Nature Cancer denota a ENLIGHT-DeepPT, una herramienta desarrollada en colaboración con científicos del Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos y la compañía farmacéutica Pangea Biomed, para predecir el perfil de ARN mensajero de un paciente.

Este ARNm, esencial para la producción de proteínas, es también la información molecular clave para la medicina oncológica personalizada. Esta herramienta tiene un enfoque indirecto de dos pasos que consiste en DeepPT, un marco de aprendizaje profundo que predice la expresión de ARNm tumoral en todo el genoma a partir de diapositivas, y ENLIGHT, que predice la respuesta a terapias inmunes y dirigidas de los valores de expresión inferidos.

Según el autor principal, el Dr. Danh-Tai Hoang de ANU, cuando se combina con una segunda herramienta llamada ENLIGHT, identificaron que DeepPT predice con éxito la respuesta de un paciente a las terapias contra el cáncer en múltiples tipos de cáncer.

“Sabemos que seleccionar un tratamiento adecuado para los pacientes con cáncer puede ser fundamental para los resultados de los pacientes. DeepPT se capacitó en más de 5500 pacientes en 16 tipos de cáncer prevalentes, incluidos cánceres de mama, pulmón, cabeza y cuello, cuello uterino y páncreas. Vimos una mejora en la tasa de respuesta de los pacientes del 33,3 % sin utilizar nuestro modelo al 46,5 % con el uso de nuestro modelo”, afirmó el Dr. Hoang.

Es importante mencionar que DeepPT se basa en trabajos anteriores de los mismos investigadores de la ANU para desarrollar una herramienta que ayude a clasificar los tumores cerebrales. De esta manera, ambas herramientas de IA se basan en imágenes microscópicas del tejido del paciente llamadas imágenes histopatológicas, lo que también proporciona otro beneficio clave para los pacientes.

“Esto reduce los retrasos en el procesamiento de datos moleculares complejos, que pueden llevar semanas. Cualquier tipo de retraso obviamente plantea un verdadero desafío cuando se trata de pacientes con tumores de alto grado que podrían requerir tratamiento inmediato. Por el contrario, las imágenes histopatológicas están disponibles de forma rutinaria, son rentables y oportunas”, afirmó el Dr. Hoang.

Combinación de IA: DeepPT y ENLIGHT

Los investigadores combinaron dos modelos para crear un único programa denominado ENLIGHT DEEP-PT. Evaluaron su capacidad para predecir la respuesta de los pacientes utilizando conjuntos de datos completamente nuevos de muestras de tumores, en los que el programa nunca había sido entrenado ni visto previamente.

Descubrieron que el rendimiento predictivo del programa era notablemente preciso: si ENLIGHT DEEP-PT predecía que un paciente respondería a una terapia determinada, esa persona tenía entre dos y cinco veces más probabilidades de responder que un paciente para el cual se predijo que no respondería. Esta precisión se observó en cinco terapias diferentes.

A pesar de los resultados, los investigadores señalan que se necesitan más pruebas de ENLIGHT DEEP-PT antes de que pueda utilizarse en la práctica clínica. Sin embargo, si se demuestra que es beneficioso en ensayos clínicos prospectivos independientes, podría ayudar a muchos pacientes a recibir una terapia más individualizada y eficaz de manera oportuna y rentable.

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