Un sistema de diagnóstico basado en IA detecta mutaciones genéticas en tan solo 90 segundos
Un equipo de neurocirujanos e ingenieros de varias universidades estadounidenses ha desarrollado un sistema de diagnóstico basado en inteligencia artificial (IA) que utiliza imágenes rápidas para analizar muestras tumorales tomadas durante una operación y detectar mutaciones genéticas con mayor rapidez, en menos de 90 segundos.
En un estudio de más de 150 pacientes con glioma difuso, el tumor cerebral primario más común y mortal, el sistema recién desarrollado identificó mutaciones utilizadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para definir subgrupos moleculares de la afección con una precisión media superior al 90 por ciento.
La clasificación molecular es cada vez más importante para el diagnóstico y tratamiento de los gliomas, ya que los beneficios y riesgos de la cirugía varían entre los pacientes con tumores cerebrales en función de su composición genética.
Sin embargo, el acceso a las pruebas moleculares del glioma difuso es limitado y no está disponible de manera uniforme en los centros que tratan a pacientes con tumores cerebrales. Cuando se dispone de ellas, dice Hollon, los resultados pueden tardar días, incluso semanas.
Antes de este sistema, denominado ´DeepGlioma´, los cirujanos no tenían un método para diferenciar los gliomas difusos durante la cirugía. El sistema, una idea que comenzó en 2019, combina redes neuronales profundas con un método de imagen óptica para obtener imágenes del tejido tumoral cerebral en tiempo real.
Incluso con un tratamiento estándar óptimo, los pacientes con glioma difuso se enfrentan a opciones terapéuticas limitadas. La supervivencia media de los pacientes con gliomas difusos malignos es de sólo 18 meses.
Aunque el desarrollo de medicamentos para tratar los tumores es esencial, menos del 10 por ciento de los pacientes con glioma se inscriben en ensayos clínicos, que a menudo limitan la participación de subgrupos moleculares.
