Herramienta de patología con IA estratifica el cáncer de recto para orientar la quimiorradioterapia

Elegir regímenes intensificados para el cáncer de recto localmente avanzado es un reto porque estas terapias pueden causar efectos secundarios graves. El cáncer colorrectal es el cuarto cáncer más mortal en el Reino Unido, y las etapas avanzadas recurren con frecuencia, lo que hace considerar un tratamiento más agresivo. Por ello, los clínicos necesitan marcadores fiables, previos al tratamiento, para identificar a quiénes probablemente se beneficiarán. Un nuevo estudio muestra que la inteligencia artificial puede estratificar muestras de biopsia según la densidad de células tumorales para orientar el uso de irinotecán añadido a la quimiorradioterapia estándar.

Investigadores del University College de Londres desarrollaron un enfoque de inteligencia artificial (IA) para cuantificar la densidad de células tumorales en láminas rutinarias de biopsia de cáncer de recto. Para facilitar su uso clínico, el equipo también creó una plataforma gratuita en línea, Octopath, donde los clínicos pueden cargar láminas para su análisis automatizado. Cuando se aplica a las láminas diagnósticas, el método asigna a los pacientes a grupos de alta o baja densidad antes de que comience el tratamiento.

La IA identifica regiones tumorales en histología digitalizada y distingue las células cancerosas de las sanas. Al contar millones de células en imágenes de lámina completa, genera una estimación cuantitativa de la densidad de células tumorales. Esta clasificación automatizada sustituyó a un proceso manual previamente lento y permitió un análisis a una escala adecuada para estudios grandes.

La evaluación formó parte de un análisis post hoc del ensayo de Fase 3 ARISTOTLE, que incluyó pacientes de 75 hospitales del Reino Unido para comprobar si añadir irinotecán a la quimiorradioterapia estándar mejora los resultados. Los investigadores analizaron 414 láminas de biopsia previas al tratamiento, clasificando 188 como de alta densidad de células tumorales y 226 como de baja densidad de células tumorales.

Entre los pacientes con tumores de alta densidad, añadir irinotecán redujo el riesgo de recurrencia en aproximadamente un 43% y el riesgo de muerte en aproximadamente un 50% en comparación con la quimiorradioterapia basada en capecitabina sola, mientras que no se observó beneficio en el grupo de baja densidad.

Los hallazgos se publicaron en EBioMedicine el 27 de julio de 2026, como un estudio post hoc del ensayo de Fase 3 ARISTOTLE. Los autores señalaron que se necesitan más verificaciones independientes y estudios clínicos antes de que la IA pueda informar la toma de decisiones clínicas o de que el régimen intensificado esté ampliamente disponible para los pacientes. El trabajo fue proporcionado por el University College de Londres.

“Intensificar tratamientos ya exigentes añade una carga adicional a los pacientes que sufren cáncer. Los clínicos necesitan formas fiables de identificar quiénes tienen más probabilidades de beneficiarse antes de que comiencen esos tratamientos, para evitar posibles efectos secundarios. Nuestros hallazgos muestran que los médicos asistidos por IA pueden determinar qué pacientes probablemente se beneficiarán del tratamiento más intensivo antes de que comience”, dijo la profesora Maria Hawkins, autora sénior, Física Médica e Ingeniería Biomédica de UCL y clínica en UCLH.

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