Una Inteligencia Artificial logra identificar marcadores del cáncer de pulmón con alta precisión

El análisis informático de problemas complejos es, desde hace unos años, una realidad. A casi nadie le son desconocidas palabras técnicas como IA o redes neuronales  hoy en día, y poco a poco han ido encontrando su hueco también en el campo de las ciencias de la salud, con aplicaciones  sorprendentes como la detección temprana de enfermedades peligrosas en muestras de sangre, o el análisis automatizado del genoma de un individuo.

Un ejemplo claro de todo esto es el estudio que han llevado a cabo investigadores del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, en el que han logrado entrenar una IA para conseguir detectar más del 90% de los tumores pulmonares en muestras de casi 800 individuos sanos y afectados por dicha enfermedad. El test en cuestión que se ha utilizado se conoce como DELFI (Evaluación de Fragmentos de DNA para Intercepción Temprana), que se basa en intentar localizar patrones únicos de fragmentación en el ADN expulsado por las células cancerosas que circulan por el torrente sanguíneo. En vista de los resultados obtenidos y a falta de lograr una optimización que aumente la tasa de acierto hasta casi el 100% de los casos, esta tecnología muy bien podría sentar las bases para un futuro método de diagnóstico automático muy preciso.

Localizando patrones únicos de fragmentación en el ADN

Además del DELFI, el test estuvo acompañado de un análisis clínico de factores de riesgo, una proteína que se usó como biomarcador, e imágenes obtenidas por tomografía computerizada, lo que permitió detectar el 94% de los pacientes con cáncer de pulmón de todos los subtipos y en todas las fases del desarrollo de la enfermedad, incluyendo un sorprendente 91% de pacientes que se encontraban en las fases tempranas de la enfermedad, o los que padecían un cáncer menos invasivo en fase I/II.

El cáncer de pulmón es la causa más común de las muertes que se producen a causa del cáncer, quitando la vida a casi 2 millones de personas cada año. Los estudios por tomografía tempranos en pacientes que muestren factores de riesgo podrían conseguir detectar las fases tempranas del mismo, con las consiguientes mejoras para la vida del paciente que esto podría conllevar. Sin embargo, muchos de ellos no se someten nunca a uno. El desarrollo de estudios de tipo no invasivo como el de la IA de este artículo podrían animar a que más personas controlaran su salud mediante una simple muestra de sangre, siendo además una alternativa barata y  fácil de implementar en muchos hospitales.

Bibliografía

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