Metástasis cerebrales: cómo la inteligencia artificial elige las terapias más efectivas

Más noticias alentadoras sobre el uso de la inteligencia artificial en medicina. En esta ocasión, proviene de un estudio clínico realizado por el Istituto Clínico Humanitas Irccs de Rozzano (Milán) y el Hospital Universitario de Tubinga (Alemania), coordinado por Letterio Politi y Marta Scorsetti , responsables respectivamente de neurorradiología y radioterapia y radiocirugía en Humanitas. En su trabajo, publicado en la revista Neuro Oncology , los investigadores enseñaron a la inteligencia artificial a analizar las metástasis cerebrales tras la radioterapia y a distinguir entre las lesiones debidas a la progresión tumoral y las causadas por el propio tratamiento.

Los resultados obtenidos son importantes, satisfactorios y necesarios, ya que actualmente las técnicas de diagnóstico convencionales, incluida la resonancia magnética, a menudo no alcanzan el objetivo debido a la gran similitud de las características de ambos tipos de tejido. Sin embargo, el instrumento desarrollado por los médicos ha demostrado una excelente fiabilidad para distinguir entre radionecrosis y progresión tumoral.

Resultados prometedores

En particular, los investigadores aislaron 124 lesiones cerebrales en pacientes sometidos a radiocirugía estereotáctica, una técnica de radioterapia de alta precisión. La causa de estas lesiones ya se conocía y la información se incorporó a un algoritmo basado en modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales. De esta forma, el sistema aprendió a distinguir los dos tipos de lesiones y, posteriormente, al probarlo en un grupo externo de pacientes, demostró su alta precisión, lo que permitió validar este enfoque y generalizar los resultados.

“La radiocirugía estereotáctica es una técnica eficaz para tratar las metástasis cerebrales”, afirmó Scorsetti. “Sin embargo, puede ser difícil distinguir entre la necrosis por radiación, un efecto secundario del tratamiento, y la progresión tumoral. Nuestra investigación demuestra que la inteligencia artificial tiene el potencial de proporcionar una herramienta diagnóstica más precisa, reduciendo potencialmente la necesidad de biopsias o cirugías exploratorias”.

Hacia estudios más amplios

Ahora, según los autores del trabajo, es hora de dar el siguiente paso: repetir el experimento con un mayor número de pacientes. «Aunque se necesitará más investigación para validar estos modelos en poblaciones más amplias, los resultados obtenidos son prometedores y sugieren que la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta valiosa para apoyar el trabajo de los neurorradiólogos de hoy y del futuro —explica Politi, quien también dirige el máster en Análisis de Datos e Inteligencia Artificial en Ciencias de la Salud (Daihs), fruto de la colaboración entre Humanitas y la Universidad Bocconi para formar a futuros profesionales en estos temas de vanguardia—. La investigación representa un importante avance en el campo de la neurooncología y una nueva demostración de cómo las tecnologías avanzadas y el trabajo multidisciplinario pueden combinarse para mejorar nuestras capacidades de diagnóstico y tratamiento, acercándonos cada vez más a los enfoques de la medicina de precisión».