La IA predice si hay riesgo de cáncer de mama en los próximos cinco años
La inteligencia artificial (IA) empieza a ser imprescindible para el diagnóstico y pronóstico a largo plazo de cánceres como el de mama.
Las nuevas herramientas de inteligencia artificial (IA) se van abriendo paso, cada vez más sólido y real, en la detección del cáncer de mama con una gran precisión y con tiempos de precocidad muy elevados, lo que las sitúa en la categoría de preventivas.
De hecho, y según Mikael Eriksson, del Departamento de Epidemiología Médica y Bioestadística del Instituto Karolinska, en Estocolmo (Suecia), algunas metodologías, como la tomosíntesis digital, tienen capacidad predictiva y pronóstica, ya que son capaces de predecir el riesgo de desarrollar cáncer en los próximos cinco años.
“Este tiempo es muy superior al que ofrecen los métodos de diagnóstico tradicionales. En estos momentos, también se ha empezado a estudiar la capacidad predictiva del riesgo a 10 años”, ha indicado durante la XV Revisión Anual Geicam de Avances en Cáncer de Mama (Ragma22), que ha celebrado el Grupo GEICAM de Investigación en Cáncer de Mama (Geicam) en Madrid.
Este equipo sueco ha desarrollado un modelo para la detección del riesgo de cáncer de mama mediante tomosíntesis digital de mama (DBT) también conocida como mamografía 3-D, que predice el riesgo de que a una persona le diagnostiquen un tumor de mama durante el año siguiente a haberse sometido a una prueba de detección con resultado negativo.
Tumores intervalo y avanzados
La mamografía convencional es capaz de detectar lesiones mamarias de manera temprana. Pero, en entre un 15 y 25% de los casos el tumor no se detecta, lo que se denomina cánceres de intervalo. Entre el 20 y el 30% de los tumores son detectados en el cribado, pero en estado avanzado, “lo que conlleva que estos dos grupos de pacientes tengan peor pronóstico que el resto”, explica Eriksson.
Esta herramienta de detección de riesgo, actualmente se utiliza en algunas unidades de detección de Estados Unidos en la práctica clínica. “Se prevé que su implantación en Europa tarde más, aunque ya han empezado estudios con amplios grupos de mujeres”, señala el epidemiólogo.
La tomosíntesis digital basada en IA está diseñada para identificar a las mujeres que tienen un mayor riesgo de padecer cánceres en estadios avanzados y de intervalo. Utiliza IA para extraer información adicional sobre el riesgo basándose en una mamografía de cribado regular y utiliza rayos X para obtener cortes milimétricos desde múltiples ángulos para disponer de imágenes en 3D y poder realizar un examen más detallado de la mama.
Otra relevante aportación presentada en esta reunión ha sido un nuevo modelo de evaluación del riesgo de cáncer de mama denominado Mirai. Desarrollado en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en Boston (Estados Unidos), analiza mamografías de los pacientes, las coteja con un histórico de cientos de miles de mamografías y predice el riesgo de desarrollar cáncer de mama hasta cinco años antes de que se presente la enfermedad.
Probado en ocho países, logra una importante precisión en la identificación de los pacientes con alto riesgo. “Este sistema permite identificar a las pacientes que se beneficiarán de exámenes de detección adicionales, lo que ayudará a la prevención y detección temprana de la enfermedad y a una personalización de estas pruebas de detección”, según Regina Barzilay, especialista en inteligencia artificial del citado instituto.
Barzilay, que ha sido paciente de cáncer de mama, señala que si en su caso hubiera dispuesto de esta tecnología “no habría precisado realizar tantas pruebas de imagen para confirmar su tumor. Sin duda, estos sistemas contribuirán al aumento de la supervivencia y la curación. No obstante, se necesitan ensayos prospectivos para confirmar el beneficio de la identificación de cohortes de alto riesgo y establecer directrices basadas en Mirai”.
Más conocimiento y diseño de fármacos
La profesional indica que uno de los retos es lograr una amplia adopción de este tipo de herramientas de IA en la práctica clínica para lo cual es “necesario un acercamiento de estos modelos a los profesionales sanitarios y el desarrollo de protocolos que se puedan implantar de manera efectiva en la atención a los pacientes”.
Considera, además que en el futuro, la IA será esencial para comprender los mecanismos de la enfermedad, la heterogeneidad de los tumores y su interacción con el sistema inmunitario, sin olvidar que, de forma paralela, modelos de IA ya “se emplean en el diseño de medicamentos personalizados y que su uso aumentará en los próximos años”. Raquel Serrano
