Nueva herramienta impulsada por IA mejora el diagnóstico de tumores de cáncer de mama

Los investigadores del Karolinska Institutet en Suecia han desarrollado una herramienta basada en IA que mejora el diagnóstico de los tumores de cáncer de mama y la capacidad de predecir su riesgo de recurrencia. Una mayor precisión diagnóstica podría conducir a un tratamiento más personalizado para un gran grupo de pacientes con cáncer de mama con tumores de riesgo moderado. Los resultados fueron publicados en la revista científica Anales de oncología.

Cada año, alrededor de dos millones de mujeres en todo el mundo desarrollan cáncer de mama. En el procedimiento de diagnóstico, las muestras de tejido del tumor son analizadas y clasificadas por un patólogo y categorizadas por riesgo como bajo (grado 1), medio (grado 2) o alto (grado 3). Esto ayuda al médico a determinar el tratamiento más adecuado para el paciente.

Aproximadamente la mitad de los pacientes con cáncer de mama tienen un tumor de grado 2, que desafortunadamente no da pautas claras sobre cómo tratar al paciente. Por lo tanto, algunos pacientes se tratan en exceso con quimioterapia, mientras que otros corren el riesgo de recibir un tratamiento insuficiente. Este es el problema que intentamos resolver. “

Yinxi Wang, primer autor del estudio y estudiante de doctorado, Departamento de Epidemiología Médica y Bioestadística, Instituto Karolinska

Los hospitales han comenzado recientemente a hacer un uso limitado de los diagnósticos moleculares para mejorar la precisión de la evaluación del riesgo de cáncer de mama, pero estos métodos a menudo son costosos y requieren mucho tiempo. Los investigadores del Karolinska Institutet han desarrollado y evaluado un método basado en IA para el análisis de tejidos. El estudio muestra que el método basado en IA puede dividir a los pacientes con tumores de grado II en dos subgrupos, uno de alto riesgo y otro de bajo riesgo, que se pueden distinguir claramente en términos de riesgo de recurrencia.

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“Una gran ventaja de este método es que es rentable y rápido, porque se basa en imágenes microscópicas de muestras de tejido teñidas, que ya forman parte de los procedimientos hospitalarios”, dice el reciente coautor Johann Hartmann, profesor de patología en el Departamento. Oncología y Patología, Karolinska Institutet y patólogo del Hospital Universitario Karolinska. “Nos permite ofrecer este tipo de diagnóstico a más personas y mejora nuestra capacidad para brindar el tratamiento adecuado a cualquier paciente”.

El modelo de IA se entrenó para reconocer las características de las imágenes microscópicas de alta resolución de pacientes con tumores de grado I y grado III. El estudio se basa en un banco de imágenes microscópicas completo de 2.800 tumores.

“Es fantástico que el aprendizaje profundo pueda ayudarnos a desarrollar modelos que no solo reproducen lo que hacen los profesionales médicos en la actualidad, sino que también nos permiten extraer información fuera del ojo humano”, dice el reciente coautor Matthias Rantalinen, profesor asociado y líder del grupo de investigación. en el Departamento de Epidemiología Médica y Bioestadística, Karolinska Institutet.

Este método aún no está listo para su aplicación clínica, pero una empresa recién creada, Stratipath AB, está desarrollando un producto oficialmente aprobado, que cuenta con el apoyo de KI Innovations. Los investigadores ahora evaluarán más el método con el objetivo de llevar un producto al mercado para 2022.

Fuente:

Referencia de la revista:

Wang, Wei. y otros. (2021) Mejora de la clasificación histológica del cáncer de mama mediante el aprendizaje profundo. Anales de oncología. doi.org/10.1016/j.annonc.2021.09.007.

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