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Nueva técnica innovadora para predecir los resultados de la terapia en pacientes con metástasis cerebrales

Se trata de un nuevo método predictivo basado en Inteligencia Artificial para detectar el fracaso de la radioterapia en la metástasis cerebral, que puede ayudar a los oncólogos y pacientes a tomar decisiones mejor informadas.

20/12/2022

Investigadores de la Universidad de York (Reino Unido) han desarrollado una técnica innovadora de inteligencia artificial (IA) que puede resultar "más efectiva que el ojo humano" a la hora de predecir los resultados de la terapia en pacientes con metástasis cerebrales, según sugieren en su estudio, publicado en ´IEEE Journal ...

Investigadores de la Universidad de York (Reino Unido) han desarrollado una técnica innovadora de inteligencia artificial (IA) que puede resultar "más efectiva que el ojo humano" a la hora de predecir los resultados de la terapia en pacientes con metástasis cerebrales, según sugieren en su estudio, publicado en ´IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine´.

"Este es un análisis sofisticado y completo de las resonancias magnéticas para encontrar características y patrones que el ojo humano no suele capturar", según Ali Sadeghi-Naini, profesor asociado de ingeniería biomédica y ciencias de la computación en la Escuela de Ingeniería de Lassonde y director del estudio.

Las metástasis cerebrales se desarrollan cuando los cánceres primarios en los pulmones, los senos, el colon u otras partes del cuerpo se diseminan por cerebro a través del torrente sanguíneo o del sistema linfático. Si bien existen varias opciones de tratamiento, la radioterapia estereotáctica es una de las más comunes, y el tratamiento consiste en dosis concentradas de radiación dirigidas al área del tumor.

"Esperamos que nuestra técnica, que es un nuevo método predictivo basado en IA para detectar el fracaso de la radioterapia en la metástasis cerebral, pueda ayudar a los oncólogos y pacientes a tomar decisiones mejor informadas y ajustar el tratamiento en una situación en la que el tiempo es esencial", declaró Ali Sadeghi-Naini

Estudios previos han demostrado que mediante el uso de prácticas estándar, como la resonancia magnética (que evalúa el tamaño, la ubicación y la cantidad de metástasis cerebrales), así como el tipo de cáncer primario y la afección del paciente, los oncólogos pueden predecir el fracaso del tratamiento del tumor (definido como crecimiento continuo). Los investigadores crearon y probaron varios modelos de IA y el mejor tuvo una precisión del 83 por ciento.

"No todos los tumores responden a la radiación: hasta el 30 por ciento de estos pacientes tienen un crecimiento continuo de su tumor, incluso después del tratamiento", según Sadeghi-Naini. "Esto a menudo no se descubre hasta meses después del tratamiento a través de una resonancia magnética de seguimiento".

Usando una técnica de aprendizaje automático conocida como aprendizaje profundo, los investigadores crearon redes neuronales artificiales entrenadas en una gran cantidad de datos y luego enseñaron a la IA a prestar más atención a áreas específicas.

"Cuando se observa una resonancia magnética, se ven áreas dentro o alrededor del tumor donde la intensidad y el patrón son diferentes, por lo que se presta más atención a esas partes con su sistema de visión", explicó el director del estudio. "El mecanismo de atención que incorporamos en el algoritmo ayuda a estas herramientas de IA a aprender qué parte de estas imágenes son más importantes y a poner más peso en eso para el análisis y la predicción".

Los hallazgos apuntan que la Inteligencia Artificial es una herramienta potencialmente significativa en el manejo preciso de la metástasis cerebral e, incluso, de otros tipos de cáncer en el futuro. El siguiente paso para adoptarlo como una práctica clínica sería observar una cohorte más grande con un conjunto de datos multiinstitucional, a partir de ahí se podría desarrollar un ensayo clínico. "Si los tratamientos estándar se pueden adaptar para los pacientes en función de su respuesta a los tratamientos (eso se puede predecir incluso antes de que comience el tratamiento), existe una buena probabilidad de que se pueda mejorar la supervivencia general de los pacientes", concluye Sadeghi-Naini.

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