Herramienta de IA utiliza imágenes digitalizadas de portaobjetos completos para el manejo del cáncer de próstata

Las estimaciones de cáncer de próstata para Estados Unidos en 2024 incluyen aproximadamente 299.010 casos nuevos y alrededor de 35.250 muertes. Entre los pacientes del grupo de riesgo intermedio, alrededor del 60 % carece de un plan de tratamiento claro y entre el 30 y el 50 % experimenta una progresión del cáncer después de la terapia inicial. La identificación temprana de los pacientes con mayor riesgo de progresión rápida de la enfermedad es fundamental para mejorar los resultados. Los avances recientes en inteligencia artificial (IA), en particular en aprendizaje profundo, han acelerado el desarrollo de nuevas tecnologías que utilizan imágenes médicas para predecir enfermedades con mayor precisión. Los investigadores han desarrollado una herramienta impulsada por IA para mejorar el tratamiento y el pronóstico del cáncer de próstata.

La herramienta, llamada PATHOMIQ_PRAD, fue creada por investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai (Nueva York, NY, EUA) en colaboración con PathomIQ, Inc (Cupertino, CA, EUA). Está enfocada en pacientes con cáncer de próstata de riesgo intermedio y utiliza aprendizaje profundo para extraer características morfológicas de conjuntos de datos basados en imágenes de portaobjetos completos teñidos con hematoxilina y eosina, provenientes de biopsias o cirugías. La herramienta ayuda a identificar a los pacientes con mayor riesgo de progresión rápida de la enfermedad y tiene como objetivo proporcionar predicciones más precisas para una intervención más temprana, lo que conduce a planes de tratamiento más específicos y personalizados. Las puntuaciones de PATHOMIQ_PRAD varían de 0 a 1, donde las puntuaciones más altas significan características de alto riesgo. El estudio utilizó grandes conjuntos de datos para clasificar a los pacientes en grupos de alto y bajo riesgo según los puntos de corte clínicos preestablecidos de 0,45 para la recurrencia bioquímica (BCR) y 0,55 para la metástasis, que se determinaron en función de factores como la probabilidad de recurrencia o propagación del cáncer.

Los hallazgos publicados en la edición digital de European Urology muestran que PATHOMIQ_PRAD superó a las herramientas de referencia existentes para predecir los resultados a cinco años en el campo del cáncer. Los investigadores planean realizar estudios de validación clínica a gran escala con una población de pacientes más diversa. También están buscando la aprobación regulatoria para desarrollar PATHOMIQ_PRAD como una prueba desarrollada en laboratorio, lo que permitirá que esté disponible en laboratorios certificados por CLIA. Además, el equipo está trabajando para integrar la herramienta con métodos avanzados de perfil genómico, como la transcriptómica espacial y la citometría de masas, con el fin de profundizar en la comprensión de los factores biológicos detrás de las regiones identificadas por PATHOMIQ_PRAD.

 “Al analizar varios tipos de tejido (células epiteliales, estromales e inmunitarias), genera una puntuación detallada para cada paciente, previendo los resultados y ofreciendo una nueva y poderosa forma de guiar las decisiones de tratamiento”, dijo Dimple Chakravarty, PhD, profesora adjunta de Urología en Icahn Mount Sinai. “La nuestra es la primera herramienta de IA diseñada específicamente para pacientes con cáncer de riesgo intermedio que es tanto escalable como generalizable. Se puede utilizar para la estratificación del riesgo a partir de muestras de biopsia y cirugía. Es asequible, rápida y adaptable para su uso en varios entornos sanitarios.

Enlaces relacionados:
Escuela de Medicina Icahn en el Monte Sinaí
PathomIQ, Inc.

Visitar la expo >

Miembro Platino

Analizador de coagulación automatizado

Hemolumi H6

Miembro Oro

SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE ÁCIDOS NUCLEICOS

NEOS-96 XT

Miembro Platino

Sistema bioquímico e inmunológico integrado

Biolumi CX Solution X10+C10

New

Sistema de análisis de orina totalmente automatizado

DxU 1800 Fully Automated Urinalysis System