es.wedoany.com Noticia: El nuevo sistema de inteligencia artificial Hetairos es capaz de predecir el subtipo molecular de tumores cerebrales utilizando únicamente secciones histológicas preparadas y teñidas de forma convencional, reduciendo el tiempo de diagnóstico de aproximadamente dos semanas a decenas de minutos. El sistema fue desarrollado por un equipo liderado por Moritz Gerstung del Centro Alemán de Investigación del Cáncer (German Cancer Research Center, DKFZ) y Felix Sahm de la Facultad de Medicina de la Universidad de Heidelberg y el Hospital Universitario de Heidelberg (Heidelberg Medical Faculty of Heidelberg University and Heidelberg University Hospital).
Existe una gran variedad de tumores cerebrales y de la médula espinal. En los últimos años, la comunidad médica ha establecido que muchos tumores deben examinarse simultáneamente por sus características moleculares y su apariencia microscópica para lograr un diagnóstico fiable. Entre ellos, el análisis de metilación del ADN se considera el estándar de oro para la clasificación precisa de muchos tipos de tumores cerebrales. Sin embargo, este proceso de detección es complejo, requiere laboratorios especializados, equipos costosos y suficiente material tumoral, y normalmente tarda unas dos semanas en obtener resultados; en muchas regiones del mundo, incluso faltan las condiciones técnicas necesarias.
El sistema Hetairos se entrenó y validó con más de 11.000 secciones de tejido digitalizadas de 9.606 pacientes, y los diagnósticos se determinaron principalmente mediante diagnóstico de metilación del ADN. Los datos provienen de once centros médicos en cuatro continentes. El sistema puede distinguir un total de 102 subtipos moleculares diferentes de tumores, cubriendo casi todo el alcance de la clasificación actual de tumores del sistema nervioso central de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
Esta IA no solo realiza el diagnóstico, sino que también indica el nivel de confianza de su juicio. En todos los casos, aproximadamente entre el 50% y el 70% de los casos, Hetairos puede hacer predicciones con alta certeza; en estos casos de alta confianza, la precisión es de aproximadamente el 87% al 88%. Incluso cuando el juicio de la IA es incierto, generalmente puede reducir significativamente el rango de diagnósticos posibles. Sin necesidad de distinguir entre más de cien subtipos tumorales, Hetairos suele ofrecer al neuropatólogo solo unos pocos candidatos posibles, lo que simplifica enormemente la selección de pruebas diagnósticas posteriores.
En una comparación directa con expertos humanos, cinco neuropatólogos experimentados de diferentes centros internacionales recibieron 210 casos y se les pidió que hicieran un diagnóstico basándose únicamente en las secciones de tejido. Hetairos logró una precisión del 68%, mientras que el promedio de los expertos fue del 30%. Al considerar los tres diagnósticos más probables para cada caso, la IA obtuvo una puntuación del 84%, frente al 50% de los expertos. Darui Jin, uno de los coautores principales del estudio, afirmó que la investigación demuestra que la inteligencia artificial puede extraer información molecular directamente de secciones de tejido convencionales.
En un estudio prospectivo, Hetairos se utilizó en paralelo con la práctica clínica habitual para analizar 210 muestras de tumores, y los resultados de la IA no influyeron en el diagnóstico real ni en las decisiones de tratamiento. El diagnóstico molecular completo tardó un promedio de aproximadamente doce días, mientras que Hetairos, tras la digitalización de las secciones de tejido teñido, generó resultados en solo doce minutos en hardware informático estándar. Incluyendo la preparación y digitalización de las secciones de tejido, los resultados suelen estar disponibles en un plazo de 24 horas a dos días.
Este sistema puede ser especialmente valioso en casos donde los métodos moleculares tradicionales alcanzan sus límites, no hay suficiente material tumoral para pruebas genéticas, o las pruebas moleculares no producen resultados concluyentes. También resalta las regiones de la sección de tejido que son particularmente importantes para la decisión, ayudando a los médicos a comprender la base del diagnóstico de la IA. El equipo de desarrollo afirma que la tecnología está diseñada como una herramienta de apoyo al diagnóstico, no para reemplazar el análisis molecular, sino para complementarlo y acelerarlo de manera específica, y podría hacer una contribución importante especialmente en países o regiones con recursos limitados, ya que se basa en secciones de tejido estándar de uso global. Desde una perspectiva económica, un análisis de metilación del ADN suele costar varios cientos de euros, mientras que Hetairos utiliza las secciones de tejido existentes para el análisis.
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