La inteligencia artificial (IA) ha dado un gran paso adelante en la lucha contra el cáncer de mama. Según un estudio realizado por Northwestern Medicine, una nueva herramienta de IA puede predecir de manera más precisa los resultados de las pacientes con cáncer de mama, lo que podría evitar tratamientos de quimioterapia innecesarios.
El estudio publicado en Nature Medicine revela que las evaluaciones de IA de los tejidos de las pacientes fueron más efectivas que las evaluaciones realizadas por patólogos expertos para predecir el curso futuro de la enfermedad. Esto significa que esta tecnología pudo identificar a las pacientes con cáncer de mama que, a pesar de ser clasificadas como de riesgo alto o intermedio, se convertirían en sobrevivientes a largo plazo. Gracias a esto, se podría reducir la duración o la intensidad de la quimioterapia, evitando así los desagradables efectos secundarios asociados, como las náuseas o los daños al corazón.
Actualmente, los patólogos se basan en la evaluación de las células cancerosas en los tejidos de las pacientes para determinar el tratamiento. Sin embargo, este estudio demuestra que los patrones de células no cancerosas también son fundamentales para predecir los resultados. Es la primera vez que se utiliza IA para una evaluación integral de los elementos cancerosos y no cancerosos del cáncer de mama invasivo.
El autor del estudio, Lee Cooper, profesor asociado de patología en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern, resalta la importancia de los componentes no cancerosos en la determinación del resultado de un paciente. Aunque este conocimiento ya existía en estudios biológicos, no se había aplicado de manera efectiva en el uso clínico hasta ahora.
Durante en 2023, 300 mil mujeres aproximadamente de Estados Unidos recibirían un diagnóstico por esta enfermedad, donde 1 de cada 8 recibirán el mismo diagnóstico a lo largo de su vida, En el proceso de diagnóstico, los patólogos examinan el tejido canceroso para determinar su nivel de anormalidad. Este es conocido como clasificación, se enfoca en la apariencia de las células cancerosas y ha experimentado pocos cambios en las últimas décadas. El grado de anormalidad determinado por el patólogo se utiliza para determinar el tratamiento adecuado para el paciente.
Varios estudios sobre la biología del cáncer de mama han demostrado que las células no cancerosas, como las del sistema inmunológico y las que brindan forma y estructura al tejido, desempeñan un papel fundamental en el crecimiento y la inhibición del cáncer.
Para abordar esta complejidad, el equipo liderado por Cooper desarrolló un modelo de inteligencia artificial que evalúa el tejido del cáncer de mama a partir de imágenes digitales. Este modelo analiza no solo la apariencia de las células cancerosas, sino también las interacciones entre estas y las células no cancerosas.
La evaluación de estos patrones es desafiante para los patólogos, ya que pueden ser difíciles de interpretar de manera precisa. Sin embargo, el modelo de IA brinda una herramienta adicional que ayuda a los patólogos en la toma de decisiones, proporcionando una evaluación más completa y precisa del tejido del cáncer de mama.
Características del modelo de inteligencia artificial que ayuda a evitar tratamientos innecesarios
El modelo de IA desarrollado por Cooper y su equipo analiza 26 propiedades diferentes del tejido mamario de una paciente para generar una puntuación de predicción general. Además, proporciona puntuaciones individuales para las células cancerosas, inmunes y estromales, lo que permite al patólogo comprender mejor el proceso de toma de decisiones de la IA y crear un plan de tratamiento individualizado.
La adopción de este nuevo modelo de IA proporcionaría a las pacientes diagnosticadas con cáncer de mama una estimación más precisa del riesgo asociado con su enfermedad, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre su atención clínica. Además, este modelo podría ayudar a evaluar la respuesta terapéutica, ajustando el tratamiento según los cambios en la apariencia microscópica del tejido con el tiempo.
Cooper también destaca que este modelo de IA podría reducir las disparidades entre los pacientes diagnosticados en entornos comunitarios, donde puede faltar acceso a patólogos especializados en cáncer de mama.
El estudio, realizado en colaboración con la Sociedad Estadounidense del Cáncer, utilizó un conjunto de datos único de pacientes con cáncer de mama de diferentes regiones de Estados Unidos. El entrenamiento del modelo de inteligencia artificial requirió cientos de miles de anotaciones de células y estructuras tisulares generadas por humanos, recopiladas a lo largo de varios años.
Los científicos ahora planean validar el modelo de manera prospectiva para su uso clínico. Además, están trabajando en el desarrollo de modelos para tipos más específicos de cáncer de mama, como el triple negativo o el HER2 positivo.
La IA está revolucionando el tratamiento del cáncer de mama al evitar tratamientos innecesarios y proporcionar una atención más personalizada. Este avance prometedor abre nuevas posibilidades en la lucha contra esta enfermedad, brindando esperanza a las pacientes y mejorando su calidad de vida.
