Las herramientas de inteligencia artificial todavía se están abriendo paso en la práctica clínica de la oncología, con pacientes, pero ya forman parte de la investigación básica o de laboratorio. La interpretación de millones de datos y de patrones ayudará aún más en el conocimiento de la respuesta a un tumor y avanzará en la predicción de la metástasis.
En el marco del Día Mundial contra el Cáncer, el 4 de febrero, el oncólogo César Serrano, miembro de la Junta Directiva de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), analiza las expectativas de la inteligencia artificial en el abordaje del cáncer.
“La inteligencia artificial ayuda a manejar e interpretar gran cantidad de datos, de procesarlos, y de encontrar nuevos patrones”, indica el médico.
Pero lanza un mensaje claro, “la inteligencia artificial en oncología no va a sustituir a los distintos especialistas, va a ser una herramienta de apoyo para el manejo clínico en los distintos procesos del cáncer.”
Predecir la evolución del cáncer
La oncología ya utiliza herramientas pronósticas que orientan del riesgo de que el cáncer se reproduzca y, por tanto, contribuyen a definir el tratamiento antes y después de cirugía en función del tipo de tumor y su agresividad con el fin de evitar la recaída y las metástasis.
“Tenemos pacientes con bajo riesgo de recaída y el tumor vuelve, pero también tenemos pacientes con alto riesgo de recaída y el tumor no vuelve nunca. ¿Por qué? Porque la biología en el fondo es más compleja que una serie de parámetros que establezcamos”, afirma el también jefe del Grupo de Investigación Traslacional en Sarcomas del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y experto en sarcomas en el Servicio de Oncología Médica del Hospital Vall d’Hebron de Barcelona.
Por esa razón, “poder identificar nuevos biomarcadores o nuevos patrones que nos hagan predecir mejor el comportamiento que va a tener el cáncer tras una cirugía nos ayuda y es algo en lo que la inteligencia artificial seguro va a contribuir”, afirma.
“No hay tumores sino pacientes con un tumor -añade- y cada día que pasa la Medicina busca más individualizar y conocer la respuesta de cada paciente”.
Los tres campos de la inteligencia artificial en la práctica clínica
Y el desembarco de la inteligencia artificial en la práctica clínica de la oncología, según César Serrano, se proyecta en tres campos principalmente: en las técnicas de imagen; en los datos clínicos que generan los pacientes; y en la investigación.
“Ya existe una gran implementación de la inteligencia artificial en la investigación preclínica que está llevando a descrubir nuevas moléculas implicadas en cáncer y fármacos nuevos, y ya nos estamos beneficiando de ello”, explica.
La secuenciación genómica que permite conocer las mutaciones de los genes y señalarlos como dianas biológicas contra las que dirigir los fármacos más innovadores ha sido uno de los grandes pasos de la medicina personalizada de precisión que busca tratamientos más eficaces para perfiles de pacientes más concretos.
“La inteligencia artificial -apunta- es un peldaño más en identificar cuáles son los patrones más recurrentes en determinados tumores. Está en evolución constante para entender e integrar miles de datos que nos permitan comprender mejor cómo son esos tumores y qué puede ser más útil de cara a tratar a los pacientes”.
En las técnicas de imagen
El análisis de imágenes con técnicas de inteligencia artificial es uno de los campos más avanzados para su uso en la práctica clínica.
Hoy en día, la anatomía patológica de la biopsia de un tumor se rige por la valoración del patólogo a través no solo del microscopio, sino de la generación de imágenes que se digitalizan y que facilitan el nombre y apellidos de los tumores.
“Ahora, se está entrenando a los sistemas de inteligencia artificial para hacer lo mismo que el ojo humano, reconocer patrones” y determinar el tipo de tumor y sus características, apunta César Serrano.
“La inteligencia artificial va a ser una herramienta de apoyo enorme para los patólogos en el futuro porque va a facilitar el reconocimiento de todos estos patrones” necesarios para afinar el diagnóstico del cáncer.
Y pone como ejemplos, desde determinar el grado de un tumor para conocer su agresividad, a identificar células tumorales, como ocurre en el caso de las citologías de cérvix, o, incluso, a ayudar a descartar falsos positivos o negativos en los casos de nódulos en el pulmón.
En opinión del experto de SEOM, “utilizar la inteligencia artificial para diagnosticar precozmente un cáncer a día de hoy es más complicado fuera de programas de screening (cribado poblacional) donde sí que puede ser más útil”, como es el caso de la interpretación de las mamografías para casos de cáncer de mama.
En tumores raros o menos frecuentes, como por ejemplo los sarcomas, es más complicada la irrupción de la inteligencia artificial, un sistema que necesita generar nuevos datos y entrenar algoritmos y mejorarlo con millones de casos de pacientes.
Además, otra de las limitaciones es que los cánceres menos frecuentes generan menos investigación, por lo que el conocimiento molecular de estos tipos de tumores es más escaso y hay menos información con la que “alimentar” a la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial, de lleno en la investigación básica
Mientras que en las consultas hospitalarias la inteligencia artificial todavía está dando los primeros pasos, en los laboratorios de investigación básica o preclínica, esta herramienta está sirviendo de apoyo para diferentes estudios.
Estos son solo dos ejemplos recientes de investigaciones que lleva a cabo el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) utilizando inteligencia artificial:
El proyecto IMPaCT_VUSCan, co-liderado por CNIO y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge/Instituto Catalán de Oncología (IDIBELL/ICO) se ha puesto en marcha con el fin de ampliar el conocimiento sobre las variantes genéticas (distintas versiones de un gen) que inciden en la predisposición al cáncer.
Se analizarán millones de variantes genéticas y con inteligencia artificial se buscarán las que más influyen en la predisposición al cáncer.
Los primeros beneficiarios de este proyecto serán 300 familias de España con genes de alto riesgo que se transmiten de padres a hijos y en las que por tanto hay más casos de cáncer de lo habitual, lo que se considera cáncer familiar.
Un trabajo del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y el CNIO ha descubierto que cuando el cáncer se disemina en el cerebro (hace metástasis) altera la química cerebral e interfiere así en la comunicación neuronal.
Los investigadores midieron la actividad eléctrica del cerebro de ratones con y sin metástasis, y observaron que los registros electrofisiológicos de los animales con cáncer son distintos entre sí.
Para asegurarse de que esa diferencia es atribuible a la metástasis recurrieron a la inteligencia artificial. Entrenaron un algoritmo automático con numerosos registros electrofisiológicos, y en efecto el modelo logró identificar la presencia de metástasis. El sistema llegó incluso a diferenciar metástasis provenientes de tumores primarios distintos –cáncer de piel, pulmón y mama–.
Estos resultados muestran que, en efecto, la metástasis influye en la actividad eléctrica cerebral de manera específica, dejando una huella muy clara y reconocible, algo que tiene implicaciones para la prevención, el diagnóstico precoz y el tratamiento de esta patología.
