Las mujeres de todo el mundo podrían recibir un mejor tratamiento con la nueva tecnología de inteligencia artificial, que permite una mejor detección de células dañadas y predice con mayor precisión el riesgo de contraer cáncer de mama, según muestra una nueva investigación de la Universidad de Copenhague. El cáncer de mama es uno de los tipos de cáncer más comunes. En 2022, la enfermedad causó 670.000 muertes en todo el mundo. Ahora, un nuevo estudio de la Universidad de Copenhague muestra que la IA puede ayudar a las mujeres a recibir un mejor tratamiento al escanear las células de aspecto irregular para brindar una mejor evaluación del riesgo.
El estudio, publicado en The Lancet Digital Health, descubrió que la tecnología de IA era mucho mejor para predecir el riesgo de cáncer que los puntos de referencia clínicos actuales para la evaluación del riesgo de cáncer de mama. Los investigadores utilizaron la tecnología de inteligencia artificial de aprendizaje profundo desarrollada en la Universidad de Copenhague para analizar biopsias de tejido mamario de donantes en busca de signos de células dañadas, un indicador de riesgo de cáncer.
“El algoritmo supone un gran avance en nuestra capacidad para identificar estas células. Cada año se toman millones de biopsias y esta tecnología puede ayudarnos a identificar mejor los riesgos y a ofrecer un mejor tratamiento a las mujeres”, afirma el profesor asociado Morten Scheibye-Knudsen del Departamento de Medicina Celular y Molecular y autor principal del estudio.
Predice casos con un riesgo cinco veces mayor de cáncer de mama
Un aspecto fundamental de la evaluación del riesgo de cáncer es la búsqueda de células moribundas, causadas por la llamada senescencia celular. Las células senescentes siguen siendo metabólicamente activas, pero han dejado de dividirse. Investigaciones anteriores han demostrado que este estado senescente puede ayudar a suprimir el desarrollo del cáncer. Sin embargo, las células senescentes también pueden causar inflamación que puede conducir al desarrollo de tumores. Al utilizar la inteligencia artificial de aprendizaje profundo para buscar células senescentes en biopsias de tejido, los investigadores pudieron predecir el riesgo de cáncer de mama mejor que el modelo de Gail, el estándar de oro actual para evaluar el riesgo de cáncer de mama.
“También hemos descubierto que si combinamos dos de nuestros propios modelos o uno de ellos con la puntuación de Gail, obtenemos resultados mucho mejores a la hora de predecir el riesgo de contraer cáncer. Una combinación de modelos nos ha dado un cociente de probabilidades de 4,70, lo que es muy importante. Es importante que podamos observar las células de una muestra de biopsia por lo demás sana y predecir que el donante tiene casi cinco veces más riesgo de desarrollar cáncer varios años después”, afirma Indra Heckenbach, primera autora del estudio.
Un algoritmo entrenado con “células zombi” puede ofrecer un mejor tratamiento
Los investigadores entrenaron la tecnología de IA con células desarrolladas en cultivos celulares que fueron dañadas intencionadamente para hacerlas senescentes. A continuación, los investigadores utilizaron la IA en las biopsias del donante para detectar células senescentes.
“A veces las llamamos células zombi porque han perdido parte de su función, pero no están del todo muertas. Están asociadas al desarrollo del cáncer, por eso hemos desarrollado y entrenado el algoritmo para predecir la senescencia celular. En concreto, nuestro algoritmo analiza la forma de los núcleos celulares, porque estos se vuelven más irregulares cuando las células están senescentes”, explica Heckenbach.
Todavía pasarán varios años hasta que la tecnología esté disponible para su uso en la clínica, pero entonces podrá aplicarse en todo el mundo, ya que solo se necesitan imágenes estándar de muestras de tejido para realizar el análisis. Entonces, las mujeres de todo el mundo podrán utilizar potencialmente esta nueva información para obtener un mejor tratamiento.
Scheibye-Knudsen añade: “Podremos utilizar esta información para estratificar a las pacientes por riesgo y mejorar los protocolos de tratamiento y detección. Los médicos pueden vigilar más de cerca a las personas de alto riesgo, pueden someterse a mamografías y biopsias más frecuentes y potencialmente podemos detectar el cáncer antes. Al mismo tiempo, podemos reducir la carga para las personas de bajo riesgo, por ejemplo, tomando biopsias con menos frecuencia”.
Fuente: Medical Xpress.