Cáncer de ovario: inteligencia artificial para mejorar la supervivencia del paciente

Los investigadores han creado un software de inteligencia artificial que predeciría con mayor precisión las posibilidades de supervivencia de una paciente con cáncer de ovario, así como la efectividad de su tratamiento.

El cáncer de ovario ocupa el sexto lugar entre los cánceres más comunes entre las mujeres. Suele aparecer después de la menopausia. La peculiaridad de esta enfermedad es que permanece en silencio durante mucho tiempo. Los síntomas aparecen gradualmente y, a menudo, el diagnóstico se realiza mientras el cáncer ya se encuentra en una etapa avanzada. Investigadores del Imperial College London y la Universidad de Melbourne han desarrollado un software de inteligencia artificial que puede predecir cómo el paciente podrá responder a un tipo de tratamiento y cuáles son sus posibilidades de supervivencia. El estudio se publica en la revista. Comunicaciones de la naturaleza.

Un método cuatro veces más preciso.

El cáncer de ovario se diagnostica de varias maneras, incluido un análisis de sangre seguido de una tomografía computarizada. Los investigadores utilizaron un software matemático llamado TEXLab, que identificó la agresividad de los tumores en tomografías computarizadas y muestras de tejido. 364 pacientes participaron en el estudio entre 2004 y 2015.

El software examinó cuatro características biológicas de los tumores que influyen directamente en la supervivencia de cada paciente: estructura, forma, tamaño y composición genética. En base a estas características, cada paciente recibió una puntuación llamada Vectores de pronóstico radiológico (RPV). Esto indica la agresividad de la enfermedad, que varía de leve a grave. Luego, los investigadores compararon estos puntajes con los resultados de los análisis de sangre. Como resultado, el software de inteligencia artificial ha sido hasta cuatro veces más preciso en la predicción de riesgos de muerte que los métodos estándar.

Predecir cómo responderá el paciente a los tratamientos.

Además, los investigadores también encontraron que el 5% de los pacientes con una puntuación alta tenían una tasa de supervivencia de menos de dos años. Una puntuación alta también se asoció con la resistencia a la quimioterapia, lo que sugiere que el vector pronóstico radiómico podría usarse como un biomarcador para predecir cómo podría responder un paciente al tratamiento. Según el profesor Aboagye, profesor de farmacología del cáncer e imágenes moleculares en el Imperial College de Londres y autor principal del estudio, esta tecnología podría ayudar a identificar a los pacientes que probablemente no respondan a los tratamientos estándar. Por lo tanto, los médicos podrían ofrecerles tratamientos alternativos.