VIERNES, 24 de abril de 2020 (HealthDay News) -- La inteligencia artificial (IA) podría reducir la necesidad de que los pacientes con gliomas, un cáncer del cerebro, se sometan a biopsias para determinar el mejor tratamiento para sus tumores, informan unos investigadores.
Actualmente, es común extirpar muestras de los gliomas de los pacientes, y analizarlas para seleccionar la terapia adecuada.
Pero los científicos han estado evaluando técnicas de imágenes que podrían usarse en lugar de las biopsias para evaluar los cánceres cerebrales de tipo glioma.
Un nuevo estudio de UT Southwestern muestra que la IA puede identificar a una mutación genética específica en un tumor tipo glioma al examinar imágenes tridimensionales del cerebro, con una precisión superior al 97 por ciento.
El método usa una red de aprendizaje profundo y una IRM estándar para detectar el estatus de un gen llamado isocitrato deshidrogenasa (IDH), que produce una enzima que, en forma mutada, podría desencadenar el crecimiento tumoral en el cerebro.
"Conocer el estatus de una mutación en particular es importante para determinar el pronóstico y las estrategias de tratamiento", aseguró el investigador, el Dr. Joseph Maldjian, jefe de neurorradiología del Instituto O'Donnell del Cerebro de la universidad.
"La capacidad de determinar este estatus usando imágenes convencionales e IA es un magnífico avance", añadió en un comunicado de prensa del Centro Médico Southwestern de la UT.
El estudio aparece en una edición reciente de la revista Neuro-Oncology.
El pronóstico y el tratamiento de los pacientes con cáncer cerebral tipo glioma varía según tengan un glioma con IDH mutado o no. Pero obtener una muestra adecuada del tumor mediante una biopsia puede requerir mucho tiempo y ser riesgoso, sobre todo si los tumores son difíciles de alcanzar, explicaron los investigadores.
"La grandeza de este nuevo modelo de aprendizaje profundo es su simplicidad y su alto grado de precisión", dijo Maldjian.
Quizá sea posible usar métodos similares para identificar a otros marcadores moleculares importantes en varios tipos de cáncer, añadió.
"Hemos eliminado los pasos adicionales de preprocesamiento, y creamos una situación ideal para pasar esto con facilidad a la atención clínica al usar imágenes que se adquieren de forma rutinaria", aseguró Maldjian.
El próximo paso en esta investigación es evaluar el modelo de aprendizaje profundo en unos conjuntos de datos de mayor tamaño antes de decidir usarlo en la atención de los pacientes con cáncer de cerebro tipo glioma.
Los científicos intentan desarrollar medicamentos que inhiban al IDH. Si lo logran, quizá sea posible usar esos medicamentos junto con técnicas de IA e imágenes para cambiar radicalmente la forma en que se evalúan y tratan algunos cánceres del cerebro, según los autores del estudio.
"En general, quizá podamos tratar algunos gliomas sin operar al paciente", planteó Maldjian. "Usaríamos la IA para detectar un glioma con un IDH mutado, y entonces usaríamos inhibidores del IDH para ralentizar o revertir el crecimiento del tumor. El campo de la radiogenómica está lleno de posibilidades".
Más información
La Asociación Americana de los Tumores Cerebrales (American Brain Tumor Association) ofrece más información sobre los gliomas.
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