Cáncer colorrectal: una IA podría identificar qué pacientes se beneficiarían con tratamientos más intensos

El cáncer colorrectal , que afecta el intestino grueso y el recto, es uno de los tumores más extendidos del mundo: cada año se diagnostican más de 1.9 millones de casos nuevos y provoca cerca de 900.000 muertes, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Cuando el tumor crece en el recto y empieza a extenderse hacia los tejidos cercanos, se lo denomina estadio localmente avanzado: el riesgo de recaída es alto y el tratamiento se vuelve más exigente para el paciente.

Durante años, los médicos sospecharon que agregar el fármaco irinotecan a la quimiorradioterapia estándar (una combinación de quimioterapia y radioterapia previa a la cirugía) podría mejorar las probabilidades de sobrevivir, pero los ensayos clínicos no lograban confirmarlo.

La respuesta estaba en los datos, pero el problema era que nadie había podido leerlos con la precisión necesaria.

Eso cambió gracias a un equipo de investigadores del University College London que entrenó un sistema de inteligencia artificial para analizar biopsias y determinar, antes de iniciar cualquier tratamiento, qué pacientes se benefician realmente de esa combinación más intensa.

El resultado fue contundente: en el grupo identificado por la IA, agregar este fármaco redujo el riesgo de muerte a la mitad a lo largo de cinco años de seguimiento.

Para los demás pacientes, el fármaco adicional no aportó ventajas e incluso pudo resultar perjudicial.

En el estudio, publicado en la revista eBioMedicine , se muestra que la clave estaba en una característica del tumor muy difícil de medir de forma sistemática hasta ahora: la proporción de células cancerosas dentro del tejido analizado en la biopsia, y la IA permitió hacerlo a escala real.

La densidad celular como clave del rompecabezas El estudio se concentró en una característica llamada densidad celular tumoral , que mide qué parte del tejido analizado en la biopsia está formada por células cancerosas y qué parte por tejido de soporte.

Cuanto mayor es esa proporción de células malignas, más agresivo tiende a ser el tumor.

Para medir esa característica en 414 muestras de biopsia tomadas antes del tratamiento, el equipo desarrolló un sistema de IA capaz de examinar imágenes microscópicas de tejido, detectar millones de células individuales y clasificarlas como tumorales o no tumorales.

Lo que un patólogo tardaría unos 20 minutos en completar por muestra de forma manual, la herramienta lo resuelve en aproximadamente dos minutos por corte.

A esa escala, con 414 muestras, el trabajo manual era directamente inviable.

El sistema clasificó a 188 pacientes, 45% del total , como de alta densidad celular tumoral, y a los 226 restantes como de baja densidad.