INVESTIGACIÓN
Una nueva herramienta de IA mejorará el diagnóstico diferencial de tumores cerebrales
El 70% de los tumores cerebrales malignos son gliobastoma multiforme, metástasis cerebral de tumores sólidos o linfoma primario del sistema nervioso, y cada una de estas enfermedades requiere un enfoque terapéutico diferente
EP
Investigadores del Vall d'Hebron Institut d'Oncologia (VHIO), con la colaboración de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitari de Bellvitge (HUB), han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para mejorar el diagnóstico diferencial de tumores cerebrales.
Se trata de la aplicación DISCERN (Diagnosi In Susceptibility Contrast Enhancing Regions for Neuroncology) que tiene potencial para diferenciar tres tipos de tumor cerebral mediante resonancia magnética estándar, según la investigación publicada este lunes en la revista 'Cell Reports Medicine'.
La herramienta se basa en el aprendizaje de patrones mediante modelos de IA a partir de la información que proporciona la resonancia magnética, concretamente los 50.000 vóxels --unidad mínima de volumen, equivalente al píxel, que se estudia en esta prueba diagnóstica-- de las imágenes de 40 pacientes diagnosticados.
El neurorradiólogo clínico y coautor del estudio Albert Pons-Escoda ha explicado que la investigación de más de cinco años ha identificado biomarcadores de imagen de perfusión por resonancia magnética que permiten la "clasificación diagnóstica prequirúrgica con muy buena precisión" y facilitan su aplicabilidad clínica.
Diagnóstico diferencial de tumores cerebrales
El 70% de los tumores cerebrales malignos son gliobastoma multiforme, metástasis cerebral de tumores sólidos o linfoma primario del sistema nervioso, y cada una de estas enfermedades requiere un enfoque terapéutico diferente.
La herramienta DISCERN ha aprendido las características de los tres tipos de cáncer y analiza toda la información espacial y temporal de la resonancia magnética estándar para identificar patrones de comportamiento específicos en la imagen de cada tumor.
La jefa del Grupo de Radiómica del VHIO e investigadora senior del estudio, Raquel Pérez-López, ha explicado que "el diagnóstico definitivo muchas veces requiere intervenciones neuroquirúrgicas que comprometen la calidad de vida de los pacientes".
Pérez-López ha destacado que han validado la aplicación en más de 500 casos adicionales y han comprobado que el 78% de los diagnósticos de DISCERN eran correctos, "una proporción superior a la obtenida con los métodos convencionales utilizados hasta ahora".
Acceso abierto de la herramienta
La investigación ha dotado de acceso abierto a DISCERN para que pueda usarse en cualquier centro y continuar perfeccionando el sistema de diagnóstico, así como validar esta aplicación basada en la IA para la práctica clínica.
La Fundación CRIS Contra el Cáncer, la Fundación FERO y la Fundación La Caixa han financiado esta investigación, en la que también ha colaborado el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge, el Hospital Clínic de Barcelona, el HT Médica de Andalucía y la universidad de California.
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