IA mejora la predicción del riesgo en tumores cerebrales

Rochester, Minnesota. – Investigadores de Mayo Clinic desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar imágenes histopatológicas de rutina para clasificar meningiomas y predecir el riesgo de recurrencia del tumor, lo que podría facilitar decisiones terapéuticas más precisas y ampliar el acceso a información diagnóstica avanzada.

Los resultados del estudio, publicados en la revista científica The Lancet Digital Health, muestran que modelos de aprendizaje profundo pueden extraer información molecular y pronóstica a partir de preparaciones teñidas con hematoxilina y eosina (H&E), utilizadas de forma habitual en los laboratorios de patología.

Actualmente, este tipo de información suele obtenerse mediante pruebas de perfil de metilación del ADN, un procedimiento especializado que puede ser costoso y no está disponible en numerosos centros de salud.

La doctora Gelareh Zadeh, jefa del Departamento de Neurocirugía de Mayo Clinic en Rochester, explicó que el estudio demuestra el potencial de integrar la inteligencia artificial con el conocimiento genómico y molecular acumulado durante las últimas décadas para mejorar el diagnóstico y tratamiento de los pacientes.

Los meningiomas, el tumor cerebral primario más frecuente en adultos, presentan comportamientos muy variables. Mientras algunos permanecen estables tras el tratamiento, otros muestran un mayor riesgo de recurrencia, por lo que identificar ese riesgo resulta clave para definir el seguimiento médico y la necesidad de terapias complementarias, como la radioterapia.

Para el estudio, los investigadores analizaron muestras de tejido, imágenes de anatomía patológica y datos clínicos de 672 pacientes, desarrollando modelos capaces de clasificar subtipos de meningioma y estimar el riesgo de recurrencia utilizando únicamente imágenes histológicas convencionales.

Los hallazgos también revelaron que la inteligencia artificial puede identificar patrones de heterogeneidad dentro de un mismo tumor, información que podría ayudar a explicar diferencias en el comportamiento de la enfermedad y en la respuesta a los tratamientos.

Aunque los investigadores subrayan que serán necesarios nuevos estudios prospectivos y procesos de validación antes de incorporar esta tecnología a la práctica clínica habitual, consideran que el trabajo representa un paso importante hacia una atención oncológica más personalizada, accesible y apoyada en herramientas de inteligencia artificial.