Desarrollan una nueva herramienta de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de tumores cerebrales

Investigadores del Grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) y e la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitari de Bellvitge (HUB) han desarrollado una herramienta basada en la inteligencia artificial (IA) que permitirá mejorar el diagnóstico de tumores cerebrales. Con el nombre DISCERN en inglés, discernir), este instrumento logra diferenciar entre distintos tipos de tumores cerebrales a partir de la información que le proporcionan las resonancias magnéticas.

DISCERN (Diagnosis In Susceptibility Contrast Enhancing Regions for Neuroncology) está basado en el aprendizaje de patrones y, según los investigadores, supera los métodos convencionales para ayudar al diagnóstico. La IA ha conseguido diferenciar, con una probabilidad de éxito del 78%, entre tres de los tipos de tumores malignos más comunes, tal y como reflejan los resultados del estudio publicado en la revista Cells Reports Medicine. Se trata de un método de diagnóstico no invasivo y definitivo, que podría evitar a algunos pacientes pasar por quirófano.

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“El diagnóstico diferencial no invasivo de los tumores cerebrales se basa actualmente en la evaluación de imagen de resonancia magnética antes y después de administrar contraste. Sin embargo, un diagnóstico definitivo muchas veces requiere de intervenciones neuroquirúrgicas que comprometen la calidad de vida de los pacientes” explica la doctora Raquel Pérez-López, jefa del Grupo de Radiómica del VHIO e investigadora sénior del estudio, en una nota de prensa. La IA “no evitaría la biopsia en todos los pacientes”, pero podría reducirlas en un alto porcentaje, según ha indicado la médica a EFE.

“Se trata de una herramienta de apoyo al diagnóstico que ofrece una información de gran utilidad para guiar las decisiones médicas de los grupos multidisciplinares en cuanto a la necesidad y el tipo de cirugía requerido para confirmar el diagnóstico” secunda el doctor Carles Majós, neurorradiólogo clínico e investigador de la Unidad de Neuroradiología del Hospital Universitari de Bellvitge y coautor del estudio.

Mejores resultados que los métodos convencionales de diagnóstico

La nueva herramienta se basa en el aprendizaje profundo, un método de inteligencia artificial, que aprovecha toda la información espacial y temporal de la resonancia magnética estándar para identificar patrones de comportamiento específicos en la imagen de cada tumor. El conocimiento de DISCERN se centra, por el momento, en tres tumores, que representan el 70% de los quistes malignos: el glioblastoma multiforme, la metástasis cerebrales de tumores sólidos y el linfoma primario del sistema nervioso.

“El aprendizaje profundo consiste en enseñar a la máquina cuáles son las características de cada uno de los tumores que encontramos en las resonancias magnéticas de pacientes ya diagnosticados” explica Alonso García-Ruiz, investigador predoctoral del Grupo de Radiómica del VHIO y primer autor de este estudio. La herramienta ha aprendido ya las características de estos tres tipos de tumores diferentes a partir de 50.000 vóxeles (unidad mínima de volumen a la que se puede estudiar una resonancia) de 40 pacientes diferentes.

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“Validamos la herramienta en más de 500 casos adicionales y comprobamos que el 78% de los diagnósticos que daba la herramienta eran correctos, una proporción superior a la obtenida con los métodos convencionales utilizados hasta hoy”, ha confirmado Pérez-López.

Los investigadores han desarrollado el software de “DISCERN” con acceso abierto de forma que la herramienta pueda utilizarse en cualquier centro y seguir perfeccionando el sistema de diagnóstico.