Una nueva investigación de la Universidad de Copenhague sugiere que las mujeres de todo el mundo podrían recibir un mejor tratamiento con una nueva tecnología de inteligencia artificial que puede detectar mejor las células malignas y predecir con mayor precisión el riesgo de cáncer de mama.
El cáncer de mama es uno de los tipos de cáncer más comunes. En 2022, la enfermedad provocó 670.000 muertes en todo el mundo. Ahora, un nuevo estudio de la Universidad de Copenhague sugiere que la IA podría ayudar a las mujeres a obtener un mejor tratamiento al escanear células de apariencia irregular para predecir mejor los riesgos.
El estudio, publicado en Lanceta Salud Digitaldescubrió que la tecnología de inteligencia artificial era significativamente mejor para predecir el riesgo de cáncer que los estándares clínicos actuales para la evaluación del riesgo de cáncer de mama.
Los investigadores utilizaron tecnología de inteligencia artificial de aprendizaje profundo desarrollada en la Universidad de Copenhague para analizar biopsias de tejido mamario de donantes para buscar signos de células anormales, un indicador de riesgo de cáncer.
“El algoritmo supone un gran avance en nuestra capacidad para identificar estas células. Cada año se toman millones de biopsias y esta tecnología nos permite identificar mejor los riesgos”, afirma el profesor asociado Morton Scheiby-Knudsen del departamento y puede ayudar. mejor trato a las mujeres.” de Medicina Celular y Molecular y autor principal del estudio.
Predice más de cinco veces el riesgo de casos de cáncer de mama.
Un aspecto fundamental en la evaluación del riesgo de cáncer es la detección de células moribundas, provocadas por la llamada senescencia celular. Las células senescentes todavía son metabólicamente activas pero han dejado de dividirse. Investigaciones anteriores sugieren que este estado de sensibilización puede ayudar a prevenir el crecimiento del cáncer. Sin embargo, las células senescentes también pueden causar inflamación que puede provocar el crecimiento de tumores.
Al utilizar IA de aprendizaje profundo para buscar células senescentes en biopsias de tejido, los investigadores pudieron predecir el riesgo de cáncer de mama mejor que el modelo de Gale, el método actual para predecir el riesgo de cáncer de mama es el estándar de oro.
“También descubrimos que si combinábamos dos de nuestros modelos o uno de nuestros modelos con la puntuación de Gale, obteníamos resultados que predecían mucho mejor el riesgo de desarrollar cáncer. Es muy importante si podemos observar las células de una muestra de biopsia sana y predecir que el donante tiene aproximadamente cinco veces más probabilidades de desarrollar cáncer años después”, dice Indira. Heckenbach, primer autor del estudio.
Los algoritmos entrenados en “células zombis” podrían ofrecer mejores tratamientos.
Los investigadores entrenaron la tecnología de IA en células cultivadas en cultivos celulares que fueron dañadas deliberadamente para volverlas senescentes. Luego, los investigadores utilizaron IA en biopsias de donantes para detectar células senescentes.
“A veces nos referimos a ellas como células zombies porque han perdido parte de su función, pero no están del todo muertas. Están asociadas con el crecimiento del cáncer, por lo que hemos estado buscando predecir la senescencia celular. Desarrollado y entrenado un algoritmo para. En particular, nuestro algoritmo analiza la forma de los núcleos de las células, porque los núcleos se vuelven más irregulares cuando las células están senescentes”, explica Indira Hackenbach.
Pasarán varios años antes de que la tecnología esté disponible para su uso en la clínica, pero luego podría implementarse en todo el mundo, ya que solo requiere el análisis de imágenes de muestras de tejido estándar. Después de eso, las mujeres de todo el mundo podrían utilizar esta nueva información para encontrar mejores tratamientos, añadió Morten Scheibe-Knudsen:
“Podremos utilizar esta información para reducir el riesgo de los pacientes y mejorar los protocolos de tratamiento y detección. Los médicos pueden controlar más de cerca a las personas de alto riesgo, realizar mamografías y biopsias más frecuentes y, potencialmente, podemos detectar el cáncer antes”. Al mismo tiempo, podemos reducir la carga para las personas de bajo riesgo, por ejemplo haciéndonos biopsias con menos frecuencia”.
