Científicos diseñan una nueva herramienta de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de tumores cerebrales

• La probabilidad de éxito aumenta al 78% a la hora de diferenciar tres tipos de tumores cerebrales
• Los autores del estudio han desarrollado un software de acceso abierto para cualquier centro

Actualmente, para confirmar el tipo de tumor es necesario en la mayoría de los casos someter al paciente a procedimientos neuroquirúrgicos con el fin de obtener una biopsia VHIO

Con el nombre DISCERN en inglés (discernir), un nuevo instrumento tecnológico logra diferenciar entre distintos tipos de tumores cerebrales a partir de la información que le proporcionan las resonancias magnéticas. Los autores, científicos del Vall d'Hebron y del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB), han aprovechado el aprendizaje profundo, un método de Inteligencia Artifical (IA), para analizar toda la información espacial y temporal de la resonancia estándar e identificar patrones de comportamiento específicos.

Los resultados, publicados en la revista Cell Reports Medicine, se centran, por el momento, en tres tumores, que representan el 70% de los quistes malignos: el glioblastoma multiforme, la metástasis cerebrales de tumores sólidos y el linfoma primario del sistema nervioso.

Mejores resultados que los métodos convencionales

Como ocurre en las aplicaciones de IA, "cuantos más casos se enseña a la herramienta mejor aprende y cuando ve un nuevo caso le resulta más fácil identificar patrones", ha precisado la doctora Raquel Pérez-López, una de las autoras del estudio.

En este sentido, DISCERN ha aprendido las características de estos tres tipos diferentes de tumor cerebral a partir de 50.000 vóxeles de 40 pacientes diagnosticados. Estas unidades de medida son un equivalente al píxel, pero en 3D y representan la unidad mínima de volumen que se pueden estudiar en las imágenes de resonancia magnética.

A partir de esos datos, la herramienta se ha validado en más de 500 casos adicionales y "se ha comprobado que el 78 % de los diagnósticos que daba la herramienta eran correctos, una proporción superior a la obtenida con los métodos convencionales", ha explicado Pérez-López.

Actualmente, para confirmar el tipo de tumor es necesario en la mayoría de los casos someter al paciente a procedimientos neuroquirúrgicos con el fin de obtener una biopsia. No obstante, este nuevo avance tecnológico, si se llegan a validar los resultados obtenidos en un ensayo clínico, podrá utilizarse en un futuro en la práctica clínica habitual.

"No evitará la biopsia en todos los pacientes, pero esperamos que sí lo haga en un porcentaje de ellos", ha augurado Pérez-López. La investigadora ha subrayado que un correcto diagnóstico del tipo de tumor es imprescindible, puesto que cada uno requiere un enfoque terapéutico distinto.

Un software abierto para todo el mundo

Por su parte, el investigador del Bellvitge Albert Pons-Escoda ha indicado que "en este proyecto se integra el conocimiento de diversos trabajos previos con métodos de inteligencia artificial". Como resultado se ha conseguido un software que automatiza la clasificación diagnóstica prequirúrgica "con muy buena precisión, a la vez que facilita su aplicabilidad clínica con una interfaz amigable para los clínicos".

Los investigadores explican que han desarrollado el software con acceso abierto para que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.