Herramienta de IA analiza rápidamente actividades genéticas en imágenes médicas para resaltar cánceres ocultos

Esta herramienta avanzada, denominada iStar (Inferring Super-Resolution Tissue Architecture), fue desarrollada por investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (Filadelfia, PA, EUA). Puede ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar y tratar cánceres que de otro modo pasarían desapercibidos. iStar ofrece una visión en profundidad de las células individuales y una visión más amplia de toda la gama de actividad genética humana, lo que podría revelar células cancerosas que antes eran casi invisibles. Esta herramienta podría desempeñar un papel crucial a la hora de confirmar si las cirugías oncológicas han eliminado completamente las neoplasias malignas y proporcionar anotaciones automáticas para imágenes microscópicas, lo que marca un salto significativo hacia el diagnóstico de enfermedades a nivel molecular. Una de las capacidades destacadas de iStar es su identificación automática de formaciones inmunes antitumorales cruciales conocidas como "estructuras linfoides terciarias", que son indicadores de las perspectivas de supervivencia de un paciente y su probable respuesta a la inmunoterapia. Esta precisión convierte a iStar en una poderosa herramienta para seleccionar a los pacientes adecuados para tratamientos de inmunoterapia.

Los investigadores pusieron a prueba iStar en varios tipos de cáncer, incluidos cánceres de mama, próstata, riñón y colorrectal, junto con muestras de tejido sano. En estos ensayos, iStar detectó automáticamente células tumorales y cancerosas que eran difíciles de detectar a simple vista. Con iStar como capa de apoyo adicional, los médicos pronto podrán diagnosticar cánceres más esquivos de forma eficaz. Además, iStar funciona a un ritmo notablemente rápido en comparación con herramientas de IA similares. En una prueba con un conjunto de datos sobre cáncer de mama, iStar completó su análisis en apenas nueve minutos, mientras que la herramienta de IA más cercana tardó más de 32 horas en realizar un análisis comparable. Esto hace que iStar sea sorprendentemente 213 veces más rápida, ofreciendo una ventaja significativa en entornos clínicos en los que el tiempo es urgente.

"El poder de iStar surge de sus técnicas avanzadas, que reflejan, a la inversa, cómo un patólogo estudiaría una muestra de tejido", explicó Mingyao Li, Ph.D., profesor de Bioestadística y Patología Digital. "Así como un patólogo identifica regiones más amplias y luego amplía las estructuras celulares detalladas, iStar puede capturar las estructuras generales del tejido y también centrarse en las minucias de una imagen de tejido".

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Facultad de Medicina Perelman