"No evitará la biopsia en todos los pacientes pero esperamos que sí lo haga en un porcentaje de ellos", señaló Raquel Pérez-López, una de las jefas del proyecto.
Por Canal26
Lunes 11 de Marzo de 2024 - 19:04
Un grupo de investigadores españoles desarrolló una herramienta que permite, mediante inteligencia artificial (IA), diferenciar entre tres tipos distintos de tumores cerebrales a partir de las imágenes de resonancia magnética, el cual tendría una eficiencia del 78%.
Este nuevo sistema recibió el nombre de DISCERN y fue creado por científicos del Grupo de Radiómica del Vall d'Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB), ambos del este de España.
Tiene base en el aprendizaje profundo, un método de inteligencia artificial que utiliza toda la información espacial y temporal de una resonancia magnética estándar con el objetivo de identificar patrones de comportamiento específicos en la imagen de cada tumor.
Los resultados del estudio, publicados en la revista Cell Reports Medicine, reflejan que el DISCERN tiene una probabilidad de éxito del 78 % a la hora de diferenciar entre los tres tipos de tumores cerebrales malignos más comunes: el glioblastoma multiforme, la metástasis cerebral de tumores sólidos y el linfoma primario del sistema nervioso.
Para confirmar el tipo de tumor, actualmente es necesario someter al paciente a procedimientos neuroquirúrgicos que tienen como fin obtener una biopsia, explicó a EFE la jefa del Grupo de Radiómica del VHIO, la doctora Raquel Pérez-López.
"No evitará la biopsia en todos los pacientes, pero esperamos que sí lo haga en un porcentaje de ellos", señaló Pérez-López.
La doctora mantuvo que un correcto diagnóstico del tipo de tumor es imprescindible, debido a que cada uno requiere un enfoque terapéutico distinto.
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Como ocurre en todos los ámbitos donde se implemente una IA, "cuantos más casos se enseña a la herramienta mejor aprende y cuando ve un nuevo caso le resulta más fácil identificar patrones", comentó la investigadora. De esta forma, DISCERN ha entendido las características de estos tres tipos diferentes de tumor cerebral luego de registrar 50.000 vóxeles de 40 pacientes diagnosticados.
Los vóxeles son versión en 3D de un píxel y representan la unidad mínima de volumen con la que se pueden estudiar en las imágenes de resonancia magnética.
Por su lado, el investigador de Bellvitge, Albert Pons-Escoda afirmó que "en este proyecto se integra el conocimiento de diversos trabajos previos con métodos de inteligencia artificial, lo que deriva en un software que automatiza la clasificación diagnóstica prequirúrgica con muy buena precisión, a la vez que facilita su aplicabilidad clínica con una interfaz amigable para los clínicos".
Además, los investigadores explican que el software de DISCERN ha sido desarrollado con acceso abierto para que pueda ser utilizado en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico
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