Herramienta de IA predice éxito del tratamiento de cáncer de recto

Investigadores del Colegio Universitario de Londres (UCL, Londres, Reino Unido) entrenaron un modelo de IA para detectar y cuantificar células inmunitarias clave en el microambiente tumoral, información que normalmente requiere técnicas especializadas y costosas, como la secuenciación del genoma completo o la transcriptómica espacial. El equipo demostró que la herramienta de IA puede analizar el panorama inmunitario del tumor directamente a partir de imágenes rutinarias y vincularlo con los resultados del tratamiento.

Al analizar millones de imágenes patológicas y probar el sistema en 900 muestras de pacientes, incluidas las del ensayo ARISTOTLE, los investigadores demostraron que la IA podía identificar rápidamente las características inmunitarias asociadas con la supervivencia y la recurrencia. Los hallazgos, publicados en eBioMedicine, muestran que los pacientes con mayor número de linfocitos en los tumores y sus alrededores tendían a vivir más y presentaban un menor riesgo de recurrencia, mientras que los niveles elevados de macrófagos se asociaban con peores resultados.

El sistema también capturó la evolución de los perfiles inmunitarios antes y después de la quimiorradioterapia. Los pacientes cuyos tumores mostraron un aumento de linfocitos infiltrantes tumorales tras el tratamiento tuvieron mejores resultados, mientras que aquellos cuyos tumores permanecieron inmunológicamente inactivos tuvieron mayor probabilidad de recaída. Al analizar estas tendencias inmunitarias junto con la genética tumoral, los datos combinados ofrecieron una perspectiva más profunda. Por ejemplo, los pacientes con KRAS normal y altos niveles de linfocitos tuvieron pronósticos particularmente favorables, mientras que los macrófagos elevados fueron especialmente perjudiciales en tumores con mutaciones en TP53.

Los investigadores también observaron que los tumores con alta actividad mitótica, señal de división celular rápida, tendían a suprimir el sistema inmunitario y se asociaban con una menor supervivencia. Para que estos hallazgos fueran accesibles a los médicos, el equipo creó Octopath, una herramienta en línea gratuita que proporciona análisis inmunitario automatizado a partir de portaobjetos digitales.

El equipo señala que se requieren estudios más amplios y diversos antes de que la tecnología pueda integrarse en la atención estándar. El objetivo es utilizar marcadores inmunitarios y genéticos derivados de biopsias rutinarias para personalizar el tratamiento del cáncer de recto, adaptando la intensidad de la terapia al nivel de riesgo de cada paciente.

“Si bien los patólogos experimentados pueden reconocer algunas características inmunitarias del microambiente tumoral, esta información no se utiliza rutinariamente para fundamentar el tratamiento”, dijo la Dra. Zhuoyan Shen, primera autora del estudio. “El enfoque de IA identifica directamente estas 'firmas' inmunitarias ocultas, lo que ofrece un nivel de conocimiento biológico que normalmente solo se puede obtener mediante métodos como la secuenciación del genoma completo, que es costosa, técnicamente exigente y actualmente no se utiliza en la práctica clínica, excepto en pacientes con cáncer de recto en etapa avanzada”.

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Colegio Universitario de Londres