Este nuevo método forma parte de un gran movimiento que busca aportar precisión molecular al diagnóstico de los tumores
Cuando el bisturí llega al borde de un tumor cerebral, los cirujanos se enfrentan a una decisión angustiosa: cortar parte del tejido sano para asegurarse que extirparon todo el tumor, o dejarle espacio y arriesgarse a que subsistan células amenazadoras.
Científicos de los Países Bajos reportaron haber usado la inteligencia artificial para proporcionar conocimiento sobre el tumor a los cirujanos y ayudarles a tomar esa decisión. El método, descrito en un estudio publicado en la revista Nature, consiste en que una computadora escanea segmentos del ADN de un tumor y se concentra en ciertas modificaciones químicas, originando un diagnóstico detallado del tipo e incluso subtipo de tumor cerebral.
El diagnóstico generado durante las primeras fases de una intervención quirúrgica ayudará a los cirujanos a reducir la agresividad de la operación. En el futuro, este método también podrá orientarlos hacia tratamientos diseñados para subtipos específicos de tumor.
“Es imprescindible conocer el subtipo de tumor al momento de la cirugía”, afirmó Jeroen de Ridder, profesor titular del Centro de Medicina Molecular del Hospital UMC Utrecht, quien colaboró en la dirección del estudio. “Nuestro logro particular es permitir que este diagnóstico tan sólido y detallado ya se realice durante la cirugía”.
Este sistema de aprendizaje profundo llamado Sturgeon se probó por primera vez con 50 muestras congeladas de cáncer cerebral. El sistema diagnosticó con precisión 45 muestras en 40 minutos. En las cinco restantes, se abstuvo de ofrecer un diagnóstico porque la información no era clara.
El sistema se probó durante 25 operaciones cerebrales, la mayoría de ellas en niños. El nuevo método produjo 18 diagnósticos correctos y no alcanzó el umbral de confianza necesario en los otros 7 casos. Los diagnósticos se realizaron en menos de 90 minutos, tiempo suficiente para orientar la toma de decisiones durante una operación.
Sturgeon utiliza una técnica de secuenciación genética rápida en una pequeña porción del genoma celular, permitiendo obtener resultados antes de que el cirujano haya empezado a operar en los bordes de un tumor.
De Ridder mencionó que el modelo tenía suficiente capacidad como para emitir un diagnóstico con escasos datos genéticos. “Puede descifrar por sí solo lo que está observando y hacer una clasificación contundente”, afirmó.
No obstante, algunos tumores siguen siendo difíciles de diagnosticar. Las muestras tomadas durante la cirugía suelen ser pequeñas y, si incluyen tejido cerebral sano, el sistema de aprendizaje profundo puede tener dificultades para detectar suficientes marcadores específicos del tumor.
En el estudio, los doctores pidieron a los patólogos que examinaban las muestras en el microscopio, que marcaran las que tenían más tumor para secuenciarlas. Puede haber diferencias dentro de las células tumorales de un mismo paciente, pues el pequeño segmento secuenciado podría no ser representativo de todo el tumor.
Varios centros médicos ya empezaron a aplicar el nuevo método a muestras quirúrgicas, lo cual sugiere que puede funcionar en otras manos. Sin embargo, Sebastian Brandner, profesor de Neuropatología, comentó que a menudo la secuenciación y clasificación de células tumorales aún requiere una experiencia significativa de bioinformática, así como trabajadores capaces de manejar la tecnología, y solucionar problemas y repararla.
Los tumores cerebrales son los más adecuados para ser clasificados según las modificaciones químicas que analiza el método. No todos los cánceres pueden diagnosticarse de esta manera.
Este nuevo método forma parte de un gran movimiento que busca aportar precisión molecular al diagnóstico de los tumores, lo cual podría permitir que los científicos desarrollen tratamientos específicos menos dañinos para el sistema nervioso. No obstante, hasta ahora ha sido difícil traducir un conocimiento más profundo de los tumores en nuevas terapias.
“Hemos logrado algunos avances, pero no tantos en el tratamiento como en la comprensión del perfil molecular de los tumores”, señaló Alan Cohen, director de la División de Neurocirugía Pediátrica del Hospital Johns Hopkins y especialista en cáncer.
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Fuente:Mueller, Benjamin Infobae. The New York Times. Una nueva herramienta de inteligencia artificial diagnostica tumores cerebrales durante la cirugía. 12 Oct, 2023. Consultado: 20 de octubre de 2023. Disponible en: https://www.infobae.com/america/the-new-york- times/2023/10/12/una-nueva-herramienta-de-inteligencia-artificial-diagnostica-tumores-cerebrales-durante-la-cirugia/
