Investigadores de la Facultad de
medicina de la Universidad de Nueva York, utilizaron con éxito la inteligencia
artificial para la identificación de dos tipos de cáncer de pulmón mediante la utilización de imágenes de
diapositivas de los tumores. Este estudio fue publicado en la revista Nature Medicine.
La Inteligencia Artificial (IA),
identifico mediante imágenes con una exactitud del 97%, la presencia de
adenocarcinoma y carcinoma de células escamosas. El programa de computadora
también logro identificar si estaban presentes mutaciones genéticas en las
células con una precisión del 73% al 86%.
Actualmente, un resultado de
prueba genética para detectar un cáncer
de pulmón puede tardar semanas, sin embargo, la inteligencia artificial es
capaz de dar un resultado de manera instantánea sobre el tipo de cáncer y el
perfil de la mutación, esto podría ayudar a los pacientes a comenzar con su
tratamiento lo antes posible.
Utilización de la IA
Lo que ha permitido el desarrollo
acelerado de la inteligencia artificial para el diagnóstico del cáncer de pulmón por medios visuales,
son los avances en los algoritmos de aprendizaje, la informática y el
almacenamiento asequibles en la nube. Aunque lo que se busca con la IA, no este enfocada en la medicina,
como una forma de detección de enfermedades por medio de imágenes de resonancia
magnética u otro medio visual, se prevé que en el futuro esta desempeñe un
papel importante en la radiología.
Los investigadores utilizaron el
programa Inception v3 desarrollado por Google para realizar el análisis de
tumores presente en los pulmones de pacientes, de una base de datos de Cancer
Genome Atlas. La base de datos contenía la información de 1600 datos clasificados
en adenocarcinoma, carcinoma de células escamosas o tejido pulmonar normal.
Incluso para un especialista, el
distinguir los tipos de cáncer de pulmón
(adenocarcinoma y carcinoma de células escamosas) es una tarea complicada que
toma su tiempo, explican los investigadores. La mitad de las imágenes tumorales
ingresadas al software fueron mal clasificadas por los patólogos. Sin embargo,
la IA clasifico 45 de 54 imágenes mal clasificadas por el patólogo de forma
correcta gracias al programa de aprendizaje automatizada. Los investigadores
reconocieron que la IA podría usarcé como una segunda opinión.
El entrenamiento de la red
también incluyo la identificar de genes comunes de mutaciones y descubrieron
que seis (STK11, EGFR, FAT1, SETBP1, KRAS y TP53) podían ser detectados por
medio de imágenes de patologías. La precisión de la IA, para detectar estas seis mutaciones presentes en las células relacionadas
con el cáncer de pulmón es de un 73%
a 86%. Estas mutaciones genéticas suelen desarrollar el crecimiento anormal del
cáncer y cambiar la forma de las células. Por eso se esperan que sirvan para
mejorar el análisis automatizado.
Poder ser capaces de identificar
que genes cambian, nos ayuda a seleccionar la terapia más adecuada contra las
células cancerosas con mutaciones específicas. Los investigadores planean
seguir trabajando con el programa de IA, con el fin de lograr que esta sea
capaz de identificar los genes mutados con una precisión del 90%. También
desean conseguir la aprobación del gobierno para el uso de la tecnología en los
hospitales y en el diagnóstico de varios tipos de cáncer.
Aristotelis Tsirigos uno de los
investigadores que participaron explico “que este estudio aporta pruebas
contundentes sobre la utilizad de la inteligencia artificial en el campo medico
como una herramienta para la identificación rápida de los distintos tipos de
cáncer y sus genes mutados, lo cual ayudaría a la selección de una terapia
dirigida”.
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