En una reciente y notable innovación tecnológica, un equipo de investigadores ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que ha demostrado ser capaz de diferenciar entre tres tipos distintos de tumores cerebrales con un porcentaje de éxito de alrededor del 78%, utilizando como base las imágenes obtenidas a través de la resonancia magnética.
La herramienta, bautizada como DISCERN, es el producto de la colaboración entre científicos del Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB).
DISCERN se fundamenta en el aprendizaje profundo, una rama de la IA que se encarga de analizar la información espacial y temporal obtenida de la resonancia magnética estándar. De esta manera, logra identificar patrones de comportamiento específicos en las imágenes de cada tumor, permitiendo así su clasificación.
Los resultados de este revolucionario estudio fueron publicados en la revista ‘Cell Reports Medicine’. Según los datos presentados, DISCERN ha logrado una probabilidad de éxito del 78% a la hora de diferenciar entre los tres tipos de tumores cerebrales malignos más frecuentes: el glioblastoma multiforme, la metástasis cerebral de tumores sólidos y el linfoma primario del sistema nervioso.
Hasta la fecha, la confirmación del tipo de tumor requería, en la mayoría de los casos, someter al paciente a procedimientos neuroquirúrgicos para obtener una biopsia, tal como explica la doctora Raquel Pérez-López, jefa del Grupo de Radiómica del VHIO.
Sin embargo, la llegada de DISCERN promete cambiar este panorama. Si los resultados obtenidos hasta ahora se validan en un ensayo clínico, la herramienta podrá utilizarse en la práctica clínica habitual, reduciendo potencialmente la necesidad de biopsias en un número significativo de pacientes.
Un correcto diagnóstico del tipo de tumor es esencial, ya que cada uno requiere un enfoque terapéutico distinto. En este sentido, DISCERN tiene el potencial de ser un verdadero cambio de juego.
Como es típico 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 enfatizado la doctora Pérez-López.
Para su entrenamiento, DISCERN analizó las características de estos tres tipos diferentes de tumores cerebrales a partir de 50.000 vóxeles de 40 pacientes diagnosticados. Los vóxeles son el equivalente al píxel pero en 3D y representan la unidad mínima de volumen que se puede estudiar en las imágenes de resonancia magnética.
A continuación, la herramienta se validó en más de 500 casos adicionales, obteniéndose un porcentaje de aciertos del 78%, superior al de los métodos convencionales utilizados hasta ahora.
El investigador de Bellvitge Albert Pons-Escoda ha resaltado que «en este proyecto se integra el conocimiento de diversos trabajos previos con métodos de inteligencia artificial, lo que deriva en 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».
Por último, cabe destacar que los investigadores han desarrollado el software de DISCERN con acceso abierto para que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.