Inteligencia artificial para diagnosticar el glioma durante una cirugía
Amparo Tolosa, Genotipia

Investigadores de la Universidad de Harvard han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que permite identificar subtipos de glioma y posibles mutaciones presentes en el tejido tumoral durante una cirugía. 

La información derivada del diagnóstico molecular de un glioma, tipo de tumor cerebral más frecuente, puede derivar en decisiones más precisas durante el tratamiento quirúrgico de los pacientes.

Por ejemplo, si durante la cirugía dirigida para extirpar el tumor, el diagnóstico genético determina que el tumor no es agresivo, el cirujano puede ajustar mejor la cantidad de tejido a extraer para minimizar los daños neurológicos. Y en el caso de que se determine que es agresivo, debe tenerse más cuidado en eliminar completamente el tumor para evitar que quede tejido que puede crecer después.

El protocolo habitual para obtener información directamente del tumor que guíe el tratamiento quirúrgico de los pacientes con glioma es obtener una muestra de tejido durante la cirugía, congelarla y preparar secciones para su interpretación. Esta aproximación tiene algunas limitaciones técnicas, como por ejemplo que el proceso de congelación puede generar artefactos. Además, a priori, no permite establecer el perfil molecular del tumor, necesario para establecer un diagnóstico según los últimos sistemas de clasificación.

“Ahora mismo, incluso la práctica clínica más avanzada no puede realizar perfilado molecular de tumores durante la cirugía”, destaca Hun-Hsing Yu, investigador en la Facultad de Medicina de Harvard y director del estudio, publicado en la revista Med. “Nuestra herramienta soluciona este desafío extrayendo señales biomédicas sin explotar a partir de muestras patológicas congeladas”.

Inteligencia artificial para caracterizar el glioma

Para mejorar la información obtenida durante la cirugía el equipo de investigadores ha desarrollado una herramienta que distingue tumores con mutaciones específicas con un 93% de precisión. La herramienta, entrenada con 2334 muestras de tumor de 1524 personas, analiza visualmente las preparaciones y clasifica el tumor en tres tipos principales de gliomas. Esta clasificación tiene especial relevancia, ya que los estos tipos tienen diferente pronóstico y tratamiento.

CHARM, nombre que recibe la herramienta (derivado de Evaluación Histopatológica de Criosección y Revisión de Máquina), también proporciona otros tipos de información importante. Por una parte, a partir del análisis de los márgenes del tumor, puede detectar si hay crecimiento celular y el glioma es agresivo. Además, puede informar sobre la morfología y apariencia de las células y espacio extracelular, a un nivel inaccesible para el ojo humano.

Impacto para la oncología de precisión

La información derivada del diagnóstico molecular de CHARM podría derivar en decisiones más precisas por parte de los cirujanos. Por ejemplo, más allá de ayudar a la hora de determinar cuánto tejido tumoral se puede extraer, el perfil molecular también puede tener repercusiones en el tratamiento. En algunos tumores, el tratamiento se aplica directamente sobre el tumor, durante la cirugía.

“La capacidad para determinar el diagnóstico molecular intraoperativo en tiempo real, durante la cirugía puede acelerar el desarrollo de la medicina de precisión en tiempo real”, ha señalado Yu.

Antes de su utilización en la práctica clínica, CHARM, que está disponible de forma abierta a otros investigadores, todavía debe ser validado. Además, deberá actualizarse periódicamente según aumente el conocimiento sobre este tipo de cáncer.

Artículo científico: MacLean P. et al. Machine learning for cryosection pathology predicts the 2021 WHO classification of glioma. Med, 2023; DOI: 10.1016/j.medj.2023.06.002

Fuente: AI Tool Decodes Brain Cancer’s Genome During Surgery. https://dbmi.hms.harvard.edu/news/ai-tool-decodes-brain-cancers-genome-during-surgery

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