logo_medicina
Síguenos

Inteligencia Artificial para detectar el cáncer de próstata reduciendo biopsias “innecesarias”

Una investigación de la Universidad Politécnica de Valencia propone implementar una nueva técnica para el diagnóstico del cáncer de próstata de forma menos invasiva y con menor coste

Compartir
Inteligencia Artificial para detectar el cáncer de próstata reduciendo biopsias “innecesarias”
Freepik

Por Juan García

5 de febrero de 2024

La Asociación Española contra el Cáncer (AECC) apunta que, aproximadamente, un 40% de los hombres de más de 60 años presentan focos de tumor en la próstata, siendo el más frecuente y el tercero más mortal en hombres. Para su detección, además de las pruebas de tacto rectal y las pruebas de antígeno prostático específico (PSA), se recurre a menudo a las biopsias. Esta técnica consiste en la extracción de tejido de la próstata a través del recto con un procedimiento costoso y que no garantiza un correcto diagnóstico, ya que no hay certeza de que el tejido que se obtiene sea el cancerígeno, dando lugar a muchas biopsias negativas. 

Con el fin de reducir estos procedimientos, una investigación impulsada por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) aspira a reducir las biopsias “innecesarias” e implementar un sistema de diagnóstico de bajo coste en centros de cirugía ambulatoria.

En base a un sistema existente, una nariz electrónica de gran tamaño (sistema electrónico con capacidad analítica cuya finalidad es detectar los compuestos orgánicos volátiles (VOCs), han elaborado “todo un sistema de ingeniería alrededor del software, la base de datos y el dispositivo electrónico. Todo pensado para poder llevarlo a la consulta". Así, han obtenido un prototipo de tamaño más reducido, el MOOSY4, para la clasificación e identificación de los casos de cáncer de próstata que, en una fase bastante avanzada, “podría ser de utilidad en consulta clínica”. Un modelo que ha sido mejorado con el tiempo, tras unos prometedores resultados en primera instancia con una eficacia de clasificación del 87%.

"La intención es idear un aparato para poder tenerlo en una sala y que, en pocos minutos, trate de ayudar a los doctores a ser capaces de realizar un análisis o clasificar mejor la enfermedad", explica Juan Bautista Talens, autor de la tesis doctoral que ha servido de punto de partida para esta investigación de la UPV en colaboración con el Instituto de Investigación del Hospital La Fe. Con la técnica que proponen implementar, basada en este aparato, se consigue un proceso de diagnóstico con tres beneficios principales: un procedimiento mucho menos invasivo, una mejora en el sistema de clasificación del cáncer de próstata y una reducción del número de biopsias para reducir su impacto y coste.

Detección en base a compuestos volátiles de la orina

La investigación, cuyos resultados han sido publicados por el BMC Medical Informatics and Decision Making, propone el empleo del MOOSY4, que extrae señales del olor presentes en la orina para una detección menos invasiva y más eficaz del cáncer de próstata. "Se estimula el paso de los compuestos volátiles que se desprenden de la orina y se pasan por una cámara con sensores de gas, de los que se obtiene una serie de datos a partir de los que se entrena a una inteligencia artificial (IA) para que sea capaz de distinguir a los pacientes con cáncer de aquellos que tienen hiperplasia benigna de próstata, otra enfermedad que da unos indicadores similares", explica Talens.

"Detectamos aspectos a mejorar, especialmente en la detección de casos de cáncer de próstata con antígeno prostático elevado (falsos negativos) para abordar esta limitación. Por ello, propusimos una estrategia de entrenamiento para la IA que asignase un mayor peso a la clase de cáncer en comparación con la hiperplasia benigna, y tras la implementación de este ajuste, los resultados sugieren una mejora en la capacidad del modelo para manejar casos más desafiantes", añade José Pelegrí, coordinador de la investigación.

El prototipo de MOOSY4 también presenta un potencial a futuro para el análisis de muestras de pacientes con cáncer de vejiga o la mejora del sistema electrónico actual utilizando un SoC (System on a Chip), por lo que los investigadores esperan continuar con el desarrollo de nuevas innovaciones en esta línea. 

 



Te puede interesar
abbvie-contribucion-oncohematologia