El software de inteligencia artificial, creado por investigadores del Imperial College de Londres y la Universidad de Melbourne, ha podido predecir el pronóstico de pacientes con cáncer de ovario con mayor precisión que los métodos actuales. También puede predecir qué tratamiento sería más efectivo para las pacientesdespués del diagnóstico.
El juicio, publicado en Comunicaciones de la naturaleza tuvo lugar en el Hammersmith Hospital, parte del Imperial College Healthcare NHS Trust.
Los investigadores dicen que esta nueva tecnología podría ayudar a los médicos a administrar los mejores tratamientos a los pacientes más rápidamente y allanar el camino para una medicina más personalizada. Esperan que la tecnología se pueda utilizar para estratificar a los pacientes con cáncer de ovario en grupos basados en las sutiles diferencias en eltextura de su cáncer en las tomografías computarizadas en lugar de la clasificación basada en el tipo de cáncer que tienen o qué tan avanzado está.
El Profesor Eric Aboagye, autor principal y Profesor de Farmacología del Cáncer e Imagen Molecular, en el Imperial College de Londres, dijo :
"Las tasas de supervivencia a largo plazo para pacientes con cáncer de ovario avanzado son pobres a pesar de los avances logrados en los tratamientos contra el cáncer. Existe una necesidad urgente de encontrar nuevas formas de tratar la enfermedad. Nuestra tecnología es capaz de brindar a los médicos más detallados y precisosinformación sobre cómo es probable que los pacientes respondan a diferentes tratamientos, lo que podría permitirles tomar decisiones de tratamiento mejores y más específicas ".
El profesor Andrea Rockall, coautor y consultor honorario radiólogo, en Imperial College Healthcare NHS Trust, agregó :
"La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que se brinda la atención médica y mejorar los resultados de los pacientes. Nuestro software es un ejemplo de esto y esperamos que pueda usarse como una herramienta para ayudar a los médicos con la mejor manera de manejar y tratar a los pacientes concáncer de ovarios."
El cáncer de ovario es el sexto cáncer más común en mujeres y generalmente afecta a las mujeres después de la menopausia o aquellas con antecedentes familiares de la enfermedad. Hay 6,000 nuevos casos de cáncer de ovario al año en el Reino Unido, pero la tasa de supervivencia a largo plazo essolo 35-40 por ciento, ya que la enfermedad a menudo se diagnostica en una etapa mucho más tardía una vez que se notan síntomas como la hinchazón. La detección temprana de la enfermedad podría mejorar las tasas de supervivencia.
Los médicos diagnostican el cáncer de ovario de varias maneras, incluido un análisis de sangre para buscar una sustancia llamada CA125, una indicación de cáncer, seguida de una tomografía computarizada que usa rayos X y una computadora para crear imágenes detalladas del ovariotumor. Esto ayuda a los médicos a saber hasta qué punto se ha propagado la enfermedad y determina el tipo de tratamiento que reciben los pacientes, como cirugía y quimioterapia.
Sin embargo, los escaneos no pueden brindar a los médicos una visión detallada de los posibles resultados generales de los pacientes o del posible efecto de una intervención terapéutica.
Los investigadores utilizaron una herramienta matemática de software llamada TEXLab para identificar la agresividad de los tumores en tomografías computarizadas y muestras de tejido de 364 mujeres con cáncer de ovario entre 2004 y 2015.
El software examinó cuatro características biológicas de los tumores que influyen significativamente en la supervivencia general estructura, forma, tamaño y composición genética para evaluar el pronóstico de los pacientes. Luego, los pacientes recibieron una puntuación conocida como Vector de pronóstico radiológico RPVque indica qué tan grave es la enfermedad, que va de leve a grave.
Los investigadores compararon los resultados con análisis de sangre y puntajes de pronóstico actuales utilizados por los médicos para estimar la supervivencia. Descubrieron que el software era hasta cuatro veces más preciso para predecir muertes por cáncer de ovario que los métodos estándar.
El equipo también descubrió que el cinco por ciento de los pacientes con puntajes altos de RPV tenían una tasa de supervivencia de menos de dos años. Un alto RPV también se asoció con resistencia a la quimioterapia y malos resultados quirúrgicos, lo que sugiere que el RPV puede usarse como un biomarcador potencial parapredecir cómo responderían los pacientes a los tratamientos.
El profesor Aboagye sugiere que esta tecnología se puede utilizar para identificar pacientes que probablemente no respondan a los tratamientos estándar y ofrecerles tratamientos alternativos.
Los investigadores llevarán a cabo un estudio más amplio para ver con qué precisión el software puede predecir los resultados de la cirugía y / o las terapias farmacológicas para pacientes individuales.
El estudio fue financiado por el NIHR Imperial Biomedical Research Center, el Imperial College Experimental Cancer Medicine Center y el Imperial College London Tissue Bank.
Esta investigación es un ejemplo del trabajo llevado a cabo por el Imperial College Academic Health Science Center, una iniciativa conjunta entre el Imperial College London y tres fideicomisos hospitalarios del NHS. Su objetivo es transformar la atención médica al convertir los descubrimientos científicos en avances médicos para beneficio local, nacionaly poblaciones globales en el plazo más rápido posible.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Imperial College de Londres . Original escrito por Maxine Myers. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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