Redacción
El Cancer Center Clínica Universidad de Navarra ha desarrollado un nuevo sistema para predecir la evolución de los tumores de endometrio de bajo grado. Este nuevo procedimiento, desarrollado en el Cima y basado en la inteligencia artificial, permite predecir la agresividad de las células y ayudar a determinar el tratamiento de las pacientes con el objetivo de evitar que sufran una recaída. El trabajo se ha publicado en la revista NPJ Digital Medicine y el Hospital La Paz de Madrid también ha participado en este proyecto proporcionado las muestras de pacientes.
La plataforma de imagen del Cima desarrolló la técnica para analizar las muestras de tumores de 250 pacientes con cáncer de endometrio de bajo grado en estadios precoces. A partir de ese análisis, el Servicio de Anatomía Patológica de la Clínica procesó las biopsias con un método que permite visualizar y cuantificar múltiples células del sistema inmune y estudiar sus interacciones con las células tumorales.
Dr. Carlos de Andrea: “Uno de los resultados más relevantes del estudio ha sido comprobar que la inteligencia artificial identifica que la interacción del sistema inmune con el tumor es determinante para predecir la recaída”
El objetivo final radica en poder ofrecer a las pacientes el mejor tratamiento en cuanto sea posible. Para ello, el algoritmo creado desarrolla modelos de predicción a partir de la digitalización de las numerosas imágenes de biopsias para, posteriormente, buscar patrones en cada paciente que permitan predecir las posibilidades de sufrir una reaparición de la enfermedad.
El Dr. Carlos de Andrea, especialista en Anatomía Patológica de la Clínica, señala que “uno de los resultados más relevantes del estudio ha sido comprobar que la inteligencia artificial identifica que la interacción del sistema inmune con el tumor es determinante para predecir la recaída de las pacientes. Además, esto pone de manifiesto que el sistema inmune está implicado en la lucha contra el cáncer”.
Dr. Álvaro López: “Necesitamos refinar el algoritmo ampliando el número de pacientes estudiados y hay que explorar alternativas para hacer accesible esta tecnología en todos los servicios de Anatomía Patológica de los hospitales”
Aún así, este solo es el primer paso para implementar la inteligencia artificial en la práctica clínica diaria. “Aunque estamos muy satisfechos con los resultados, somos conscientes de que queda trabajo por hacer. Necesitamos refinar el algoritmo ampliando el número de pacientes estudiados y hay que explorar alternativas para hacer accesible esta tecnología en todos los servicios de Anatomía Patológica de los hospitales”, destaca el Dr. Álvaro López Janeiro, especialista del Área de Cáncer Ginecológico del Cancer Center Clínica Universidad de Navarra.
Por último, el Dr. David Hardisson, jefe del Servicio de Anatomía Patológica del Hospital La Paz y director del grupo de investigación de Patología molecular del cáncer y dianas terapéuticas de IdiPAZ, señala que el estudio se ha desarrollado “gracias al gran archivo que tenemos en el servicio y en el Biobanco”. Esto ha permitido disponer de una amplia serie de muestras de cáncer de endometrio de bajo grado en estadios iniciales, perfectamente caracterizadas desde el punto de vista clínico-patológico. “Se trata de un trabajo enmarcado en una trayectoria de colaboración entre nuestros centros que está dando excelentes frutos”, añade el especialista.
