05/11/19

Inteligencia artificial: la nueva arma secreta de la oncología

Ahora sabemos que el asbesto (Silicato cálcico magnésico, que constituye una variedad impura del amianto) es un asesino, pero en el siglo pasado se usó ampliamente en la industria, valorado por sus propiedades resistentes al calor y al fuego.  Se puede encontrar en la estructura de todo tipo de edificios y centrales eléctricas como aislamiento en barcos e incluso en la fabricación de todo tipo de electrodomésticos.  Entonces, mientras los edificios se levantaron, se construyeron barcos y la industria floreció, nadie se dio cuenta de que las fibras microscópicas de asbesto se inhalaban en los pulmones de los trabajadores.

 Posteriormente, desde la década de 1970, el mundo occidental experimentó un aumento constante en la cantidad de enfermedades relacionadas con el asbesto, la más devastadora de las cuales tiene que ser el mesotelioma pleural maligno (MPM), comúnmente conocido como «cáncer de asbesto».  Si bien es raro, en comparación con otros tipos de cáncer, el pronóstico para MPM es considerablemente más sombrío, ya que es increíblemente difícil de diagnosticar en las primeras etapas y no hay tratamientos efectivos.

 MPM no crece como otros cánceres, presentando una serie de desafíos para los radiólogos.  A diferencia de la mayoría de los tipos de tumor, que tienen una forma más o menos esférica, el MPM «llena» la cavidad entre los pulmones y el diafragma, llamada «pleura», que contiene los fluidos que permiten que los pulmones se expandan y se contraigan sin fricción.  Finalmente, el tumor comienza a envolverse alrededor del pulmón, causando disnea, dolor en el pecho, tos persistente y pérdida de peso, entre otros síntomas.  Desde este punto, incluso con tratamiento, la esperanza de vida es corta.

 Pero en Edimburgo, Escocia, está sucediendo algo bastante notable.  La falta de un diagnóstico precoz efectivo de las imágenes y el desafío de estadificar y controlar este tipo de cáncer más difícil, formaron la base de una propuesta de Canon Medical Research Europe (CMRE) para el Scottish Cancer Innovation Challenge a mediados de 2018.  Después de haber investigado previamente la justificación, la necesidad clínica y la viabilidad teórica de un método para identificar automáticamente los tumores MPM y sus límites en las imágenes de CT (un proceso conocido como ‘segmentación de imagen’), CMRE y sus socios, NHS Greater Glasgow y Clyde, fueron posteriormente  otorgó una segunda fase de financiación por valor de € 180,000 para el desarrollo de un algoritmo prototipo que combina Inteligencia Artificial (IA) y tecnología de imagen que pondría en práctica esta teoría, un proyecto que podría allanar el camino para ahorrar tiempo, dinero y vidas en la lucha  contra el cáncer.

El Dr. Sandy Weir, Gerente Técnico del Centro de Excelencia en IA de Canon Medical Research y su equipo de Científicos de Datos, dirigido por el Dr. Keith Goatman, han estado trabajando con el NHS Greater Glasgow y Clyde, el Dr. Kevin Blyth, Médico Consultor Respiratorio y Profesor de la Universidad.  de Glasgow para desarrollar un algoritmo de aprendizaje profundo, o ‘red neuronal convolucional’, para crear una medición automática de RECIST para tumores MPM que segmenta el tumor de forma rápida y precisa en la TC de tórax.  Este conocimiento es esencial en el tratamiento de pacientes con la enfermedad.

 La presentación no esférica inusual de MPM significa que segmentar automáticamente los volúmenes de tumores MPM es extremadamente complicado y desafiante, incluso para los radiólogos más experimentados.  Sandy explica que el algoritmo exitoso «segmentaría e identificaría automáticamente el tumor en la cavidad pulmonar, idealmente en las primeras etapas» y ya está viendo resultados positivos.  “Cuando comparamos los resultados de la segmentación automática de tumores grandes con la segmentación manual de un experto, podemos ver que nuestros resultados se comparan muy favorablemente.  Entonces, sabemos que nuestro algoritmo está mostrando una promesa extremadamente buena.  La siguiente etapa es un período de evaluación en el que analizaremos el efecto de nuestro algoritmo en los datos de una pequeña cohorte de pacientes donde tenemos imágenes antes y después de la quimioterapia.  Esto nos permitirá comparar el cambio volumétrico y evaluar la correlación de nuestro algoritmo con las mediciones expertas de mRECIST .

Dr William Simoens, Jefe de radiología

UNOS 125 MILLONES DE PERSONAS EN EL MUNDO ESTÁN ACTUALMENTE EXPUESTAS AL ASBESTO EN EL LUGAR DE TRABAJO

 MPM ahora está afortunadamente en declive en Europa.  Sin embargo, hay puntos calientes de mesotelioma en todo el mundo y, lamentablemente, está aumentando en los países en desarrollo.  La Organización Mundial de la Salud estima que alrededor de 125 millones de personas en el mundo están actualmente expuestas al asbesto en el lugar de trabajo.  Pero, de manera crucial, el prototipo de IA que está desarrollando Sandy y su equipo tiene el potencial de ser transferible a otros tipos de tumor: “Al comenzar con el diagnóstico más desafiante de mesotelioma, esperamos poder utilizar las técnicas que desarrollamos para mejorar el  rendimiento y precisión para otros tumores que se presentan de maneras menos desafiantes ”, explica, por lo que el efecto de esta investigación podría llegar mucho más allá de solo MPM.

 El equipo del proyecto también espera que una herramienta de evaluación basada en IA pueda tener un impacto positivo en el costo de los medicamentos contra el cáncer, ya que los ensayos clínicos pueden ser más eficientes para organizar con mayor precisión utilizando herramientas de IA para determinar si los nuevos medicamentos están teniendo un efecto útil.  Todavía es temprano, pero este prototipo podría desempeñar un papel vital en el futuro del diagnóstico de cáncer y ciertamente está contribuyendo al creciente cuerpo de evidencia que respalda el uso de la IA en los avances médicos globales.


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