REPÚBLICA DOMINICANA. – Investigadores de Mayo Clinic, junto con colaboradores internacionales, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar preparaciones histopatológicas convencionales para identificar el riesgo de recurrencia de los meningiomas, el tumor cerebral primario más frecuente en adultos.
Los resultados de la investigación fueron publicados en la revista científica The Lancet Digital Health.
Una alternativa a las pruebas genéticas
El estudio demuestra que modelos de aprendizaje profundo pueden extraer información molecular y pronóstica a partir de imágenes de tejidos teñidos con hematoxilina y eosina (H&E), utilizadas de forma habitual por los laboratorios de patología.
Hasta ahora, este tipo de información solo podía obtenerse mediante el perfil de metilación del ADN, una prueba genética especializada que resulta costosa, requiere más tiempo y no está disponible en numerosos hospitales.
La doctora Gelareh Zadeh, jefa del Departamento de Neurocirugía de Mayo Clinic en Rochester, explicó que este avance aprovecha el conocimiento acumulado durante las últimas dos décadas en genética y patología digital para hacerlo más accesible mediante inteligencia artificial.
Mejor información para decidir tratamientos
Los meningiomas presentan comportamientos muy distintos entre pacientes. Algunos permanecen estables durante años, mientras otros reaparecen tras la cirugía y requieren tratamientos adicionales.
Comprender ese riesgo resulta fundamental para decidir si un paciente necesita radioterapia, controles más frecuentes o un seguimiento más intensivo.
Para desarrollar el modelo, los investigadores utilizaron muestras de tejido, imágenes patológicas y datos clínicos de 672 pacientes.
La inteligencia artificial logró clasificar distintos subtipos de meningiomas y estimar el riesgo de recurrencia utilizando únicamente imágenes histológicas convencionales.
Atención más personalizada
El estudio también encontró que las predicciones generadas por la IA continuaban siendo útiles incluso después de considerar factores clínicos tradicionales como:
El grado del tumor.
La extensión de la cirugía.
La edad del paciente.
Además, los modelos identificaron diferencias dentro de un mismo tumor que podrían explicar por qué algunos presentan un comportamiento más agresivo o responden de manera distinta al tratamiento.
Aún requiere validación
Los investigadores aclaran que todavía serán necesarios nuevos estudios clínicos antes de incorporar esta tecnología de forma rutinaria en hospitales.
No obstante, consideran que estos resultados representan un paso importante hacia una medicina más personalizada y accesible, tanto para pacientes con meningiomas como para otros tipos de cáncer.
"La meta es desarrollar algoritmos fáciles de utilizar y disponibles a nivel mundial para mejorar la atención de los pacientes en distintos sistemas de salud", señaló la doctora Gelareh Zadeh.