Inteligencia artificial para predecir recurrencia del cáncer colorrectal
Estudio multinacional dirigido por un equipo de Clínica Mayo generó un algoritmo para mejorar el pronóstico y recaída del cáncer colorrectal.
El doctor Rish Pai, patólogo de Clínica Mayo en Arizona, Estados Unidos y autor experto del trabajo, desarrolló mediante casi 6500 diapositivas digitales el QuantCRC (un modelo para predecir la supervivencia sin recurrencia) que consiste en un algoritmo de segmentación para aprendizaje profundo que identifica diferentes regiones dentro de los tumores.
Los investigadores participantes usaron especímenes biológicos de cáncer colorrectal pertenecientes a un registro de familias con cáncer de colon en cada uno de los lugares participantes en el estudio, como Australia, Canadá y Estados Unidos, incluida Clínica Mayo. Los resultados se validaron con una cohorte externa de otros lugares en Canadá y Estados Unidos.
“El QuantCRC identifica diferentes regiones dentro del tumor y extrae datos cuantitativos de estas. El algoritmo convierte una imagen en un conjunto de números que es único para ese tumor”, comenta el doctor Pai.
Por ejemplo, este puede identificar un subgrupo de pacientes que no necesitan recibir quimioterapia, puesto que la probabilidad de recurrencia es baja. Además, ayuda a identificar a aquellos que tienen un alto grado de recidiva y que podrían beneficiarse de un tratamiento más intensivo o de seguimiento.
El grupo de investigadores de Austria, Canadá y Estados Unidos llegó a la conclusión de que el QuantCRC es una adición potente a los informes patológicos habituales de la patología del cáncer colorrectal. Un modelo de pronóstico que emplee el este método podría ayudar a predecir mejor la supervivencia sin recurrencia.
