Pagina web Rancagua
Spanish Haitian Creole English

Estudio demuestra que la inteligencia artificial puede ayudar a predecir mejor la recurrencia del cáncer colorrectal

En un estudio multinacional dirigido por un equipo de investigación de Mayo Clinic que empleó la inteligencia artificial, los investigadores desarrollaron un algoritmo para predecir mejor la recurrencia del cáncer colorrectal.

Según la Sociedad Americana del Cáncer, sin incluir el cáncer de piel, el cáncer colorrectal ocupa el tercer lugar entre los tipos de cáncer más diagnosticados en los Estados Unidos.

El Dr. Rish Pai, patólogo de Mayo Clinic en Arizona y autor experto del trabajo, desarrolló mediante casi 6500 diapositivas digitales el QuantCRC, que consiste en un algoritmo de segmentación para aprendizaje profundo que identifica diferentes regiones dentro de los tumores.

Se registró quince parámetros de cada imagen de cáncer colorrectal y se los comparó con los resultados del informe patológico y de los expedientes de salud. Luego se desarrolló con el QuantCrC un modelo de pronóstico para predecir la supervivencia sin recurrencia.

Para componer la cohorte interna, los investigadores usaron especímenes biológicos de cáncer colorrectal pertenecientes al Registro de familias con cáncer de colon en cada uno de los lugares participantes en el estudio en Australia, Canadá y Estados Unidos, incluida Mayo Clinic. Los resultados se validaron con una cohorte externa formada por otros lugares en Canadá y Estados Unidos que no participaron en el Registro de familias con cáncer de colon.

“El QuantCRC identifica diferentes regiones dentro del tumor y extrae datos cuantitativos de estas regiones. El algoritmo convierte una imagen en un conjunto de números que es único para ese tumor. La gran cantidad de tumores que analizamos nos permite conocer qué rasgos predicen mejor la conducta del tumor. Ahora, podemos aplicar lo que aprendimos a nuevos casos de cáncer de colon para predecir cómo se comportará el tumor”, dice el Dr. Pai.

Por ejemplo, el algoritmo puede identificar un subgrupo de pacientes que no necesitan recibir quimioterapia, puesto que la probabilidad de recurrencia es baja. Además, puede ayudar a identificar a aquellos pacientes que tienen un alto grado de recurrencia y que podrían beneficiarse de un tratamiento más intensivo o de seguimiento.

El Dr. Pai espera que este estudio sea valioso tanto para pacientes con cáncer de colon como para los patólogos que estudian los especímenes y los oncólogos que tratan esta enfermedad.

“Para los pacientes con cáncer de colon, el algoritmo brinda a los oncólogos otra herramienta para ayudar a guiar el tratamiento y el seguimiento”, señala el Dr. Pai.

El grupo de investigadores de Austria, Canadá y Estados Unidos llegó a la conclusión de que el QuantCRC es una adición potente a los informes patológicos habituales de la patología del cáncer colorrectal. Un modelo de pronóstico que emplee el QuantCRC podría ayudar a predecir mejor la supervivencia sin recurrencia.

El Dr. Pai indica que, en el siguiente paso de la investigación, piensa usar el QuantCRC para entender mejor los mecanismos de la recurrencia del tumor y ver si predice la respuesta a ciertos tratamientos, como la inmunoterapia.

El estudio se financió en parte gracias al Registro de familias con cáncer de colon, que recibe el apoyo parcial del fondo del Instituto Nacional del Cáncer y de los Institutos Nacionales de Salud (U01 CA167551).

Los resultados del estudio se publicaron en Gastroenterología.