Diagnósticos precisos con inteligencia artificial
El Acelerador de Salud Digital BIH guía a Aignostics GmbH a través de su spin-off
La forma habitual de determinar si un bulto sospechoso es canceroso implica un examen microscópico en un laboratorio de patología. Para aliviar la carga de trabajo de los patólogos que se enfrentan a un número creciente de casos de cáncer y a detalles moleculares cada vez más finos, y para permitir tratamientos a medida, los científicos del Instituto de Patología de Charité - Universitätsmedizin Berlin se han unido a sus colegas de la Universidad Técnica de Berlín para desarrollar un sistema de análisis de imágenes digitales que utiliza la inteligencia artificial (IA) para evaluar las imágenes microscópicas.
Berliner Institut für Gesundheitsforschung
El Acelerador de Salud Digital (DHA) del Instituto de Salud de Berlín (BIH) está ayudando a los científicos a hacer que el proyecto de investigación a largo plazo sea un éxito traslativo. El DHA es un programa de apoyo y desarrollo de BIH Innovations, la unidad conjunta de transferencia de tecnología de BIH y Charité.
El profesor Frederick Klauschen estudió física y medicina, "una buena combinación para impulsar la digitalización de la asistencia sanitaria", dice el Director Adjunto del Instituto de Patología de Charité en el Campus Charité Mitte. Incluso durante su residencia en patología, había pensado en cómo las técnicas asistidas por ordenador podrían utilizarse para mejorar los diagnósticos. "Con cada vez más muestras de cada vez más pacientes, los sistemas de asistencia digital pueden ayudar a evitar errores", explica Klauschen. "Y los humanos no son tan buenos para determinar qué porcentaje de tejido está afectado por el cáncer o qué porcentaje de las células tumorales contienen un determinado receptor terapéutico relevante. Aquí nuestro 'colega digital' puede proporcionar una valiosa ayuda, porque es a la vez más rápido y más preciso cuando se trata de un análisis cuantitativo".
Con el fin de entrenar a los "colegas digitales" en patología diagnóstica, el equipo dirigido por Klauschen colaboró con muchos colegas humanos de varios hospitales universitarios. Mapearon los cambios patológicos en miles de imágenes microscópicas digitales de secciones de tejido. Los patólogos "alimentaron" el software con estos hallazgos, para que pudiera "aprender" a distinguir, por ejemplo, el tejido tumoral del tejido sano. "Realizamos estas llamadas anotaciones para diferentes enfermedades", dice Klauschen. Los científicos han entrenado hasta ahora el software para identificar de forma fiable el cáncer de pulmón, de mama y de colon, así como las células inmunes en el tejido tumoral y diversos marcadores tumorales. Y la técnica no se limita a la detección del cáncer: También se puede usar para analizar infecciones así como enfermedades degenerativas, de tejido conectivo y autoinmunes, "cualquier cosa que cause cambios visibles en el tejido".
IA explicable
"Pero también hay algo igual de importante: El sistema que desarrollamos puede mostrarnos cómo la IA toma sus decisiones", explica el profesor Klaus-Robert Müller, cofundador de Aignostics y presidente del Departamento de Aprendizaje Automático de la Universidad Técnica de Berlín. "El software crea los llamados mapas de calor, que muestran precisamente qué células o áreas de imagen fueron decisivas para que el algoritmo clasificara el tejido como canceroso o no canceroso". Usando estos mapas de calor los patólogos pueden evaluar si el análisis de la IA es plausible. Pero la tecnología también abre posibilidades totalmente nuevas para la investigación. Si, por ejemplo, se entrena la IA con los cursos positivos y negativos de una terapia particular, los mapas de calor resultantes podrían permitir a los patólogos descubrir nuevas características ('biomarcadores') que predicen el éxito terapéutico. "Llamamos a este enfoque 'IA explicable'", dice Müller.
En los diagnósticos rutinarios, el sistema de IA promete no sólo ahorrar tiempo y ayudar a evitar errores, sino también preparar el camino para la medicina personalizada. Las decisiones terapéuticas requieren cada vez más la detección y cuantificación precisa de ciertas características en las muestras de tejido. El software desarrollado por los científicos ya se está utilizando en los diagnósticos del Instituto de Patología de Charité. Otros institutos y clínicas tienen previsto seguir el ejemplo; el programa informático está actualmente en proceso de certificación para su uso generalizado.
Otras aplicaciones incluyen la investigación y el desarrollo de fármacos
"Nuestro software también es adecuado para el costoso y largo proceso de aprobación de nuevos medicamentos", dice Klauschen. "Si, por ejemplo, una empresa farmacéutica desarrolla un nuevo principio activo, la empresa debe llevar a cabo extensos ensayos clínicos - a menudo en varios países - para demostrar que el fármaco funciona tanto en animales como en humanos y tiene un perfil aceptable de efectos secundarios. Los estudios patológicos son un componente importante de esta investigación. Y es precisamente aquí donde nuestro software puede ayudar". Ya se han iniciado las primeras colaboraciones para el desarrollo de sustancias activas con diversos fabricantes. Klauschen añade: "Nuestro objetivo es también desarrollar los llamados diagnósticos de compañía". Se refiere al uso de un fármaco dirigido en combinación con una molécula dirigida adecuada, por ejemplo, para tratar un tumor: El médico sólo puede prescribir la droga si una molécula objetivo adecuada está presente. "Si nuestro software pudiera ayudar a detectar la molécula objetivo más rápido y con mayor precisión, esto sería genial tanto para los pacientes como para los fabricantes", explica Klauschen.
El Acelerador de Salud Digital BIH apoya el desarrollo de soluciones digitales
Es un largo camino desde la idea inicial hasta el éxito del spin-off. Es por eso que el BIH ofrece ayuda exactamente en esta interfaz entre la investigación y la aplicación a través de su programa Acelerador de Salud Digital. "El BIH apoya a los innovadores de Charité y del Centro Max Delbrück para que desarrollen sus conceptos en productos digitales y los traduzcan a la práctica clínica. Además de un acuerdo de licencia o una cooperación industrial, esto puede incluir una derivación y así crear puestos de trabajo", dice Tim Huse, jefe del Acelerador de Salud Digital de BIH Innovations. "El objetivo de este proyecto era principalmente completar el equipo, desarrollar la estrategia comercial y el producto y preparar la escisión". El apoyo prestado por el programa del Acelerador de Salud Digital y el equipo de Innovaciones de BIH abarca desde la ayuda financiera hasta la orientación y el asesoramiento de expertos y el acceso a redes de talentos, asociados para el desarrollo, actores de la industria e inversores, hasta la provisión de un espacio de trabajo conjunto para las actividades de innovación y traducción y una orientación exhaustiva para las empresas derivadas.
La investigación y los diagnósticos de rutina
El equipo de Aignostics está formado actualmente por doce empleados, así como por una red de patólogos y socios de investigación, que ayudan en el desarrollo y prueban continuamente el software. "Pero esperamos poder aumentar significativamente el tamaño de nuestro equipo a finales de este año", dice el CEO Viktor Matyas. "Entonces estaremos en condiciones de ampliar las aplicaciones actuales y desarrollar otras nuevas", añade el Dr. Maximilian Alber, el CTO de la empresa. Lo que es especialmente importante para Frederick Klauschen es la proximidad a la práctica clínica rutinaria: "El desarrollo de nuestra solución está claramente orientado a satisfacer las necesidades del diagnóstico rutinario y de la medicina clínica, y dado que utilizo el software diariamente, podemos identificar inmediatamente las formas de mejorarlo. Esperamos que esta sea la mejor manera de ayudar a los pacientes".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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