Barcelona.- Un equipo de investigadores españoles ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que permite discriminar con una probabilidad de éxito del 78% entre tres tipos diferentes de tumores cerebrales a partir de imágenes por resonancia magnética. Esta nueva herramienta, denominada DISCERN, ha sido desarrollada por científicos del grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Cancer Institute (VHIO) y de la Unidad de Neurorradiología del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB), ambos ubicados en el noreste de España. La herramienta se basa en el aprendizaje profundo, un método de inteligencia artificial que explota toda la información espacial y temporal de la resonancia magnética estándar para identificar patrones de comportamiento específicos de las imágenes de cada tumor.
Los resultados de este estudio, publicado en la revista Cell Reports Medicine, mostraron que DISCERN logró un 78% de éxito en distinguir entre los tres tipos más comunes de tumores cerebrales malignos: formas de glioblastoma múltiple, metástasis cerebrales de tumores sólidos y linfomas cerebrales primarios. . sistema nervioso.
Actualmente, para confirmar el tipo de tumor, en la mayoría de los casos los pacientes necesitan someterse a procedimientos neuroquirúrgicos para obtener una biopsia, explicó a Efe la doctora Raquel Pérez-López, jefa del grupo de Radiómica del VHIO. Con esta nueva herramienta, capaz de distinguir entre los tres tipos más comunes de tumores cerebrales malignos, se espera que, si se confirman los resultados obtenidos en un ensayo clínico, pueda utilizarse en la práctica clínica habitual en el futuro. Pérez-López predice que esto no evitará las biopsias en todos los pacientes, pero esperamos que sí en un cierto porcentaje de ellos.
El investigador destacó que diagnosticar con precisión el tipo de tumor es fundamental, ya que cada tipo requiere un abordaje de tratamiento diferente. Aprende del trabajo anterior Al igual que en las aplicaciones de IA, cuantos más casos aprende la herramienta, mejor aprende, y cuando se detecta un nuevo caso, resulta más fácil identificar patrones, dijo el investigador. Entonces DISCERN aprendió las características de estos tres tipos diferentes de tumores cerebrales a partir de 50.000 vóxeles de 40 pacientes diagnosticados, dijo.
Los vóxeles equivalen a píxeles pero en 3D y representan la unidad mínima de volumen en la que se pueden estudiar en imágenes por resonancia magnética. A partir de estos datos, la herramienta fue validada en más de 500 casos adicionales y se demostró que el 78% de los diagnósticos realizados por la herramienta fueron correctos, una tasa superior a la obtenida con los métodos convencionales utilizados hasta la fecha. .-López.
Por su parte, el investigador de Bellvitge, Albert Pons-Escoda, destacó que este proyecto integra conocimientos de muchos trabajos anteriores con métodos de inteligencia artificial, creando un software que automatiza la clasificación diagnóstica y predice la cirugía con una precisión muy alta, al tiempo que facilita su aplicabilidad clínica. con una interfaz amigable para el médico. Asimismo, los investigadores explican que han desarrollado el software DISCERN de acceso abierto para que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.
