Sistema de detección diagnóstica basado en IA predice genética de tumores cerebrales cancerosos en 90 segundos

El diagnóstico y el tratamiento de los gliomas se basan cada vez más en la clasificación molecular, ya que los beneficios y los riesgos quirúrgicos varían según la composición genética del paciente. La extirpación completa del tumor puede extender la vida de los pacientes con astrocitomas, un tipo específico de glioma difuso que es el tumor cerebral primario más común y letal, en un promedio de cinco años en comparación con otros subtipos. Sin embargo, el acceso a las pruebas moleculares para el glioma difuso es limitado y no está disponible constantemente en todos los centros de tratamiento de tumores cerebrales. Incluso cuando están disponibles, los resultados de las pruebas pueden tardar días o semanas. Ahora, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede detectar mutaciones genéticas en tumores cerebrales cancerosos en menos de 90 segundos, agilizando, potencialmente, el diagnóstico y el tratamiento de los gliomas.

Un equipo de neurocirujanos e ingenieros de Michigan Medicine (Ann Arbor, MI, EUA), en colaboración con otros investigadores, ha desarrollado DeepGlioma, un sistema de detección diagnóstica basado en IA que utiliza imágenes rápidas para analizar muestras de tumores tomadas durante una operación e identificar rápidamente mutaciones genéticas. En un estudio que involucró a más de 150 pacientes, el sistema recientemente desarrollado demostró una precisión promedio de más del 90 % en la identificación de las mutaciones utilizadas por la Organización Mundial de la Salud para definir los subgrupos moleculares de la afección. Antes del desarrollo de DeepGlioma, los cirujanos no tenían un método para diferenciar los gliomas difusos durante la cirugía.

"Esta herramienta basada en IA tiene el potencial de mejorar el acceso y la velocidad del diagnóstico y la atención de pacientes con tumores cerebrales mortales", dijo el autor principal y creador de DeepGlioma Todd Hollon, MD, neurocirujano de la Universidad Michigan Health y profesor asistente de neurocirugía en la Facultad de Medicina de la UM. “Las barreras para el diagnóstico molecular pueden conllevar a una atención subóptima para pacientes con tumores cerebrales, lo que complica la toma de decisiones quirúrgicas y la selección de regímenes de quimiorradiación. DeepGlioma crea una vía para una identificación precisa y más oportuna que brindaría a los proveedores una mejor oportunidad para definir tratamientos y predecir el pronóstico del paciente”.

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