El MIT genera una IA capaz de rastrear el origen del cáncer en el cuerpo humano
El MIT creó una herramienta que utiliza la IA para rastrear el origen de una temida enfermedad. (Belchonok / Depositphotos)
La medicina se junta con la inteligencia artificial para mejorar la manera en que se trata el cáncer. El modelo identifica dónde se originó.
Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en colaboración con el Dana-Faber Cancer Institute crearon un modelo de machine learning que permite identificar el origen del cáncer en el cuerpo.
Esta tecnología resultará muy útil para aquellos pacientes con cáncer cuyo origen es desconocido. A este diagnóstico se le conoce como “cáncer de origen primario desconocido”. Es decir, los tumores se han esparcido por todo el cuerpo por lo que los doctores no tienen manera de identificar dónde nació el tumor.
Avances de la IA en medicina y los ensayos clínicos
El modelo de Inteligencia Artificial que predice el origen del cáncer
Los científicos de ambas instituciones crearon OncoNPC, un modelo de machine learning que analiza una secuencia de 400 genes y predice en dónde se originó el cáncer.
Al utilizar este modelo, los investigadores encontraron que se puede predecir con exactitud el origen en un 40 por ciento de los pacientes.
La enfermedad se manifiesta a través de mutaciones en las secuencias genéticas. Por lo que se analizaron muestras de 30 mil pacientes con diagnóstico de 1 de los 22 tipos de cáncer de Institutos como Dana-Faber y otros hospitales. Esto permitió que la tecnología identificara patrones y aprendiera a predecir.
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Se probó el modelo en 7 mil tumores nuevos de los que sí se conocía el origen para comprobar la eficacia de la máquina. Los resultados fueron buenos, se pudieron predecir los orígenes del cáncer con el 80 por ciento de precisión.
Las predicciones de alta confianza constituían un 65 por ciento del total y tenían la asertividad del 95 por ciento.
El modelo se utilizó en 900 pacientes con cáncer de origen primario desconocido y se encontraron predicciones de alta confianza para el 40 por ciento de la muestra.
Verificando el modelo en la vida real
A pesar de tener un alto porcentaje de predicciones de alta confianza, se tenía que comprobar que la información del origen de la enfermedad fuera correcta.
No hay manera de confirmar con 100 por ciento de certeza que la Inteligencia Artificial (IA) sea precisa en todo momento. Así que se hicieron algunas observaciones sobre los pacientes con cáncer de origen primario desconocido que sometieron su información al modelo para validar las predicciones.
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Los pacientes quienes fueron dados un tratamiento preciso para el tipo de cáncer que sus doctores estimaron y que se predijo en el modelo, tuvieron un mejor resultado que aquellos quienes tomaron tratamiento distinto al predicho por el modelo.
También los pacientes quienes tenían más probabilidades de desarrollar cánceres con pronóstico desfavorable, como lo es el cáncer de páncreas, mostraron tener tasas de supervivencia más bajas que aquellos quienes fueron predichos con cánceres que usualmente tienen mejor pronóstico.
“Estos resultados permiten que se pueda ser más diligente en la clínica, porque no estamos tratando de aprobar una medicina nueva. Lo que estamos diciendo es que estos pacientes ahora son elegibles para tratamientos objetivos y precisos que ya existen”.
Alexander Gusev, colaborador de la investigación, profesor de la facultad de medicina de Harvard y médico del Dana Faber Cancer Institute
Los investigadores aún siguen desarrollando el modelo con la intención de añadir más datos como imágenes radiológicas y patológicas. Esto no sólo permitiría que el modelo prediga con exactitud el origen del tumor, sino que le daría un enfoque comprensivo que también potencialmente podría predecir el mejor tratamiento.
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