Los médicos que tratan a pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana se enfrentan a un dilema: elegir tratamientos potencialmente útiles pero tóxicos como la quimioterapia, la radiación o la inmunoterapia para eliminar el cáncer y reducir el riesgo de que se propague al cerebro, o esperar a ver si la cirugía pulmonar por sí sola funciona. suficiente. Cuando hasta el 70% de estos pacientes no tienen metástasis cerebral (la propagación del cáncer al cerebro) surge la pregunta: ¿quién debería recibir tratamientos agresivos adicionales y quién puede esperar con seguridad?
Un nuevo estudio de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis podría ayudar a los médicos a lograr el equilibrio adecuado entre una intervención proactiva y un seguimiento cuidadoso de los pacientes con cáncer de pulmón en fase inicial. El estudio fue publicado el 4 de marzo. Revista de patologíaUtiliza un método de inteligencia artificial (IA) para estudiar imágenes de biopsias de pulmón de pacientes y predecir si el cáncer se extenderá al cerebro.
Richard J. dijo: «No existen herramientas predictivas disponibles para ayudar a los médicos en el tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón», afirmó el Dr. Cote, MD, profesor Edward Mallinckrodt y presidente del Departamento de Patología e Inmunología. «Tenemos predicciones de riesgo que nos dicen qué poblaciones tienen probabilidades de progresar a etapas más avanzadas, pero carecemos de la capacidad de predecir los resultados de los pacientes individuales. Nuestro estudio es una indicación de que los enfoques de inteligencia artificial pueden proporcionar soluciones dirigidas, específicas y útiles. predicciones.» Lo suficientemente sensible como para impactar el manejo del paciente”.
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer en los Estados Unidos y en todo el mundo. La mayoría de los cánceres de pulmón se describen como cánceres de pulmón de células no pequeñas, que son causados en gran medida, aunque no exclusivamente, por fumar. Para los pacientes con cáncer en etapa temprana, los tumores se limitan al pulmón y se recomienda la cirugía como primera línea de tratamiento. Casi el 30% de estos pacientes progresan a etapas avanzadas, cuando el cáncer se ha extendido a los ganglios linfáticos y otros órganos. Debido a que el cerebro suele verse afectado primero, estos pacientes requieren tratamientos adicionales, que incluyen quimioterapia, terapia con medicamentos dirigidos, radioterapia y/o inmunoterapia. Sin embargo, los médicos no tienen forma de saber quién desarrollará cáncer, por lo que a menudo tratan a los pacientes con tratamientos agresivos por precaución.
Cote trabajó con Ramaswamy Govindan, MD, catedrático de Oncología Médica de Anheuser Busch y director asociado del Departamento de Oncología de la Universidad de Washington; Mark Watson, MD, PhD, profesora Margaret Gladys Smith del Departamento de Patología e Inmunología; y Changhuei Yang, Ph.D., profesor de ingeniería eléctrica, bioingeniería e ingeniería médica en Caltech, para determinar si la inteligencia artificial puede predecir si el cáncer se propagará al cerebro.
En las pruebas de diagnóstico, un patólogo examina el tejido tomado bajo un microscopio para identificar anomalías celulares que pueden indicar una enfermedad. Se están explorando tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, para replicar lo que ve un patólogo al hacer un diagnóstico, pero con mayor precisión, explicó Cote.
Pregunta clave: ¿Puede la IA detectar características anormales que un patólogo no puede detectar?
Los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para predecir metástasis cerebrales utilizando 118 muestras de biopsia de pulmón de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas en etapa temprana. Algunos pacientes desarrollaron cáncer de cerebro durante un período de observación de cinco años, otros no y estaban en remisión. Luego, los investigadores probaron el método de IA sobre su capacidad para predecir metástasis cerebrales e identificar pacientes que no desarrollan ninguna neoplasia maligna, utilizando 40 muestras de biopsia de pulmón de otros pacientes.
El algoritmo pudo predecir el eventual desarrollo de cáncer cerebral con hasta un 87% de precisión. En comparación, los cuatro patólogos que participaron en el estudio tuvieron una precisión promedio del 57,3%. Es importante destacar que el algoritmo fue muy preciso a la hora de predecir qué pacientes no desarrollarían un tumor cerebral maligno.
«Nuestros hallazgos deben validarse en un estudio más amplio, pero creemos que existe un gran potencial para que la inteligencia artificial haga predicciones precisas e influya en las decisiones de atención», dijo Govindan, que trata a pacientes con cáncer de pulmón en el Siteman Cancer Center, con sede en Barnes-Jewish. Hospital. Y la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington. «Los tratamientos sistémicos como la quimioterapia, aunque son eficaces para matar las células cancerosas, también pueden dañar las células sanas y no siempre son el método de tratamiento preferido para todos los pacientes con cáncer en etapa temprana. Identificar a los pacientes que probablemente experimenten una recaída en el cerebro puede ayudarnos a desarrollar Estrategias para interceptar el cáncer en las primeras etapas del proceso de metástasis. «Creemos que las predicciones basadas en IA algún día podrían ayudar con tratamientos personalizados».
El sistema de inteligencia artificial evalúa las características de los tumores y las células sanas, de manera similar a la forma en que el cerebro humano nos permite escanear rasgos faciales para reconocer rápidamente rostros familiares. Sin embargo, se desconoce lo que ve el algoritmo; Los científicos están trabajando para comprender las características moleculares y celulares que utiliza la inteligencia artificial en sus predicciones. Este conocimiento podría conducir al desarrollo de nuevos tratamientos e influir en el diseño de herramientas de imágenes mejoradas para la recopilación de datos de IA.
«Este estudio comenzó como un intento de encontrar biomarcadores predictivos», dijo Yang. «Pero no pudimos encontrar ninguno. En cambio, descubrimos que la IA tiene la capacidad de hacer predicciones sobre la progresión del cáncer utilizando muestras de biopsia que ya se han recolectado para el diagnóstico. Si podemos alcanzar una precisión de predicción que nos permitirá usar este algoritmo clínicamente .» «Y al no tener que recurrir a costosos biomarcadores, estamos hablando de grandes implicaciones para la rentabilidad».
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