Por Juan García
12 de marzo de 2024La inteligencia artificial continúa aportando importantes avances en la batalla contra el cáncer. Los procesos de aprendizaje profundo o deep learning permiten entrenar a los sistemas para detectar lo que el ojo humano o los procedimientos convencionales no son capaces de percibir. En esta línea, investigadores del Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), junto con investigadores de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitari de Bellvitge (HUB), han desarrollado la herramienta DISCERN (Diagnosis In Susceptibility Contrast Enhancing Regions for Neuroncology) basada en el aprendizaje de patrones mediante modelos de inteligencia artificial a partir de la información que proporciona la resonancia magnética estándar para el diagnóstico de tumores cerebrales.
Según alumbran los resultados publicados en la revista científica Cell Reports Medicine, la herramienta mejora la capacidad de detección de los procedimientos convencionales. De hecho, en base a la validación realizada en más de 500 casos, los investigadores pudieron constatar una eficacia en el diagnóstico del 78%, una cifra que supera los métodos convencionales utilizados hoy en día.
El 70% de los tumores cerebrales malignos son de uno de estos tres tipos: glioblastoma multiforme, metástasis cerebrales de tumores sólidos y linfoma primario del sistema nervioso. Cada uno de ellos requiere un enfoque terapéutico distinto por lo que es imprescindible diagnosticarlos de forma correcta e inequívoca. Las técnicas actuales de detección de tumores cerebrales se basan en “la evaluación de imagen de resonancia magnética antes y después de administrar contraste. Sin embargo, un diagnóstico definitivo muchas veces requiere de intervenciones neuroquirúrgicas que comprometen la calidad de vida de los pacientes”, explica la doctora Raquel Pérez-López, jefa del Grupo de Radiómica del VHIO e investigadora sénior del estudio.
El aprendizaje profundo consiste en enseñar al software a reconocer determinados elementos en base a mostrarle una cantidad ingente de imágenes. Así, igual que la IA aprende a reconocer un perro o un gato, aprende “cuáles son las características de cada uno de los tumores que encontramos en las resonancias magnéticas de pacientes ya diagnosticados”, explica Alonso García-Ruiz, investigador predoctoral del Grupo de Radiómica del VHIO y primer autor de este estudio. En este caso las unidades de aprendizaje son los vóxeles, la unidad mínima de volumen que podemos estudiar en las imágenes de resonancia magnética. Se trata del equivalente al píxel, pero en 3D.
A partir de 50.000 vóxeles de 40 pacientes diagnosticados, la herramienta DISCERN ha aprendido las características de estos tres tipos diferentes de tumor cerebral. “Se trata de una herramienta de apoyo al diagnóstico que ofrece una información de gran utilidad para guiar las decisiones médicas de los grupos multidisciplinares en cuanto a la necesidad y el tipo de cirugía requerido para confirmar el diagnóstico”, afirma el doctor Carles Majós, neurorradiólogo clínico e investigador de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitari de Bellvitge y coautor del estudio.
DISCERN es un software de acceso abierto, es decir, que la herramienta está disponible para utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.
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