La IA con imágenes infrarrojas permite diagnosticar con precisión el cáncer de colon
La inteligencia artificial y las imágenes infrarrojas clasifican automáticamente los tumores y son más rápidas que los métodos anteriores
Los inmensos avances registrados en los últimos años en el campo de las opciones terapéuticas han mejorado notablemente las posibilidades de curación de los pacientes con cáncer de colon. Sin embargo, estos nuevos enfoques, como las inmunoterapias, requieren un diagnóstico preciso para poder adaptarlos específicamente a cada persona. Investigadores del Centro de Diagnóstico de Proteínas PRODI de la Universidad del Ruhr de Bochum (Alemania) utilizan inteligencia artificial combinada con imágenes infrarrojas para adaptar de forma óptima la terapia del cáncer de colon a cada paciente. El método, automatizable y sin etiquetas, puede complementar los análisis patológicos existentes. El equipo dirigido por el profesor Klaus Gerwert publica en enero de 2023 un artículo en la revista "European Journal of Cancer".
Klaus Gerwert, Stephanie Schörner y Frederik Großerüschkamp (de izquierda a derecha) quieren utilizar la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico del cáncer de colon.
© RUB, Marquard
Conocimiento profundo del tejido humano en una hora
En los últimos años, el equipo de PRODI ha estado desarrollando un nuevo método de imagen digital: la llamada imagen infrarroja (IR) sin etiquetas mide la composición genómica y proteómica del tejido examinado, es decir, proporciona información molecular basada en los espectros infrarrojos. Esta información se descodifica con ayuda de inteligencia artificial y se muestra en forma de imágenes en falso color. Para ello, los investigadores utilizan métodos de análisis de imágenes del campo del aprendizaje profundo.
En colaboración con socios clínicos, el equipo de PRODI pudo demostrar que el uso de redes neuronales profundas permite determinar con fiabilidad el denominado estado de microsatélites, un parámetro relevante desde el punto de vista pronóstico y terapéutico, en el cáncer de colon. En este proceso, la muestra de tejido pasa por un proceso estandarizado, automatizado e independiente del usuario y permite una clasificación diferencial espacialmente resuelta del tumor en el plazo de una hora.
Indicación de la eficacia de las terapias
En el diagnóstico clásico, el estado de los microsatélites se determina mediante inmunotinción compleja de varias proteínas o mediante análisis del ADN. "Entre el 15 y el 20 por ciento de los pacientes con cáncer de colon presentan inestabilidad de microsatélites en el tejido tumoral", afirma el profesor Andrea Tannapfel, director del Instituto de Patología de la Universidad del Ruhr. "Esta inestabilidad es un biomarcador positivo que indica que la inmunoterapia será eficaz".
Con las cada vez mejores opciones terapéuticas, la determinación rápida y sin complicaciones de tales biomarcadores también adquiere cada vez más importancia. Basándose en datos microscópicos de IR, en PRODI se modificaron, optimizaron y entrenaron redes neuronales para establecer diagnósticos sin etiquetas. A diferencia de la inmunotinción, este enfoque no requiere colorantes y es significativamente más rápido que el análisis de ADN. "Hemos podido demostrar que la precisión de las imágenes IR para determinar el estado de los microsatélites se aproxima al método más utilizado en la clínica, la inmunotinción", afirma Stephanie Schörner, estudiante de doctorado. "Mediante el desarrollo y la optimización constantes del método, esperamos aumentar aún más la precisión", añade el Dr. Frederik Großerüschkamp.
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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