La inteligencia artificial podría mejorar la terapia del linfoma
El linfoma de Hodgkin, un tipo de cáncer de los ganglios linfáticos, requiere quimioterapia y radioterapia que pueden resultar muy estresantes para los pacientes. Un grupo de investigación de Viena trabaja en un método para predecir el curso de la enfermedad con ayuda de algoritmos de inteligencia artificial. Esto facilitaría el ajuste de los métodos de tratamiento.
En el proyecto de investigación europeo "HOLY-2020", investigadores austriacos trabajan en la mejora del diagnóstico del cáncer de ganglios linfáticos. Los investigadores quieren utilizar la inteligencia artificial para aumentar la cantidad de información obtenida de los procedimientos de diagnóstico por imagen.
Accuray/unsplash
El linfoma de Hodgkin afecta sobre todo a los jóvenes. Aunque esta forma de cáncer, que se desarrolla en los ganglios linfáticos, es especialmente agresiva y puede propagarse con rapidez, tiene buenas posibilidades de curación. Sin embargo, el tratamiento suele ir acompañado de graves efectos secundarios a corto y largo plazo. El tratamiento estándar es la quimioterapia, pero los pacientes afectados por ciertos subtipos de este linfoma también necesitan someterse a radioterapia.
Investigadores de la División de Medicina Nuclear de la Universidad Médica de Viena, en el Hospital General de Viena (AKH), buscan ahora nuevas formas de mejorar el diagnóstico. Cofinanciado por el Fondo Austriaco para la Ciencia FWF, el proyecto de tres años HOLY-2020: Individualized Therapy in Hodgkin Lymphoma (HOLY-2020: terapia individualizada del linfoma de Hodgkin), les ha llevado a trabajar con socios europeos en un nuevo método que combina la medicina por imagen con la inteligencia artificial.
"Los métodos de diagnóstico utilizados actualmente para predecir el curso de la enfermedad son relativamente rudimentarios e imprecisos. Estamos utilizando algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la precisión de las predicciones", explica Alexander Haug, jefe adjunto del Departamento Clínico de Medicina Nuclear. Uno de los beneficios de la nueva herramienta diagnóstica podría ser aclarar antes si es necesaria una radioterapia agresiva o si basta con la quimioterapia, aumentando así la certeza de que los pacientes reciban el tratamiento adecuado.
La medicina nuclear visualiza los tumores
El actual método de diagnóstico de referencia del linfoma de Hodgkin permite cartografiar las células cancerosas del organismo con gran precisión. Este método utiliza una combinación de tomografía por emisión de positrones (PET) y tomografía computarizada (TC). Se administra a los pacientes glucosa marcada radiactivamente de forma muy débil, que es absorbida por las células del organismo. Las células tumorales tienen mayores necesidades energéticas y absorben rápidamente muchas más moléculas de azúcar marcadas que las células normales.
Los escáneres PET muestran una distribución precisa de las moléculas de azúcar radiactivo, trazando así un mapa del tamaño y la forma del linfoma. Combinándolas con imágenes de TC, que proporcionan una imagen tridimensional del interior del cuerpo, se puede determinar con exactitud la posición de las células cancerosas en el organismo y, por tanto, el grado de avance del cáncer en el cuerpo. El grado de afectación de las distintas regiones proporciona indicaciones sobre los factores de riesgo y las posibilidades de curación.
Haug y su equipo parten de la base de que las imágenes PET y CT contienen aún más información de la que se desprende de las evaluaciones existentes. Por ejemplo, los datos muestran la distribución de intensidades dentro de los linfomas. En algunos lugares se mide un número mucho mayor de moléculas de azúcar que en otros. Los análisis de los investigadores han revelado docenas de parámetros distintos que pueden distinguirse a partir de esta distribución heterogénea. "Ni siquiera un ojo entrenado puede extraer conclusiones sobre la progresión de la enfermedad a partir de estos patrones", afirma Haug. "Pero confiamos en que la inteligencia artificial podrá utilizarlos para predecir el pronóstico".
Entrenamiento basado en datos existentes de pacientes
Para desarrollar un sistema de IA adecuado, el equipo analiza las imágenes PET/CT y las relaciona con el curso de la enfermedad en los respectivos pacientes. A continuación, estos datos se introducen en los algoritmos de autoaprendizaje como datos de entrenamiento. La IA aprende así cuáles de los patrones ocultos en las imágenes se asocian a un buen o mal pronóstico. Cuando se enfrenta a nuevos datos de imagen que no formaban parte del entrenamiento, la herramienta de IA debería ser capaz de proporcionar nuevas evaluaciones pronósticas. En medicina, este tipo de interpretación de las características de las imágenes en radiología también se conoce como radiómica.
En este proyecto, Haug y sus colegas de la Universidad Médica de Viena colaboran con institutos de investigación de París y Barcelona. En total, los investigadores ya han recopilado más de 200 conjuntos de datos sobre la evolución del linfoma de Hodgkin. Los primeros análisis de IA ya están en marcha. "La armonización de datos es un reto especial para muchas soluciones radiómicas", señala Haug. "Las imágenes de distintos escáneres difieren en detalles. El sombreado del color, por ejemplo, es siempre ligeramente diferente de un escáner a otro. Primero hay que estandarizar esas propiedades en un proceso que lleva mucho tiempo."
El proyecto, que se prolongará hasta el otoño de 2023, pretende confirmar que este tipo de diagnóstico por IA es posible en esencia. En investigaciones posteriores, el método podría seguir desarrollándose con vistas a su aplicación práctica.
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.
Más noticias del departamento ciencias
Reciba la industria de las ciencias biológicas en su bandeja de entrada
No se pierda nada a partir de ahora: Nuestro boletín electrónico de biotecnología, productos farmacéuticos y ciencias de la vida le pone al día todos los martes y jueves. Las últimas noticias del sector, los productos más destacados y las innovaciones, de forma compacta y fácil de entender en su bandeja de entrada. Investigado por nosotros para que usted no tenga que hacerlo.
