Investigadores publicaron en Nature Communications una prueba basada en inteligencia artificial que predice el riesgo de recurrencia del cáncer de mama. Según el equipo, la prueba puede ofrecer ventajas de velocidad y coste respecto a los ensayos genómicos convencionales, que suelen tardar semanas y requieren tejido que después se descarta.
El estudio fue dirigido por Krzysztof J. Geras (Center for Data Science, New York University; NYU Grossman School of Medicine) y cuenta entre los autores con Yann LeCun (New York University). El modelo utiliza un preentrenamiento auto-supervisado para aprender representaciones útiles antes de la etapa final de predicción, lo que mejora su rendimiento sobre datos clínicos y de imagen.
La prueba multimodal combina datos clínicos de rutina con placas de patología. Entre las variables clínicas evaluadas están:
- estadio del tumor
- edad de la paciente
- estatus de receptores hormonales
Los autores validaron la herramienta con datos de más de 3,500 pacientes procedentes de 15 poblaciones en siete países y calcularon la precisión con medidas estándar como el C-Index y la razón de riesgos (Hazard Ratio). La IA distinguió pacientes de mayor y menor riesgo y mostró buen desempeño en cánceres triple negativo y HER2-positivo; además igualó o superó a una prueba genómica muy utilizada.
Los investigadores subrayan que son necesarios ensayos clínicos aleatorizados completados antes de que la prueba pueda guiar decisiones terapéuticas. También informan intereses financieros: algunos autores tienen participaciones en Ataraxis AI; Krzysztof J. Geras es cofundador y director científico de la empresa, y New York University mantiene intereses financieros y de propiedad intelectual. Fuente: New York University.
Palabras difíciles
- recurrencia — reaparición de la enfermedad después del tratamiento
- preentrenamiento — fase inicial para enseñar al modelo
- auto-supervisado — método de aprendizaje sin etiquetas externas
- representaciones — formas de resumir información que usa el modelo
- multimodal — que integra varios tipos de datos diferentes
- placa de patología — lámina con tejido para examen microscópicoplacas de patología
- razón de riesgos — medida estadística que compara probabilidades de evento
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Preguntas de discusión
- ¿Qué ventajas y riesgos ves en usar una prueba más rápida y barata para evaluar el riesgo de recurrencia? Da ejemplos y razones.
- ¿Cómo podría cambiar el trabajo de los patólogos la integración de placas de patología con datos clínicos mediante inteligencia artificial?
- ¿Por qué crees que los autores piden ensayos clínicos aleatorizados antes de aplicar la prueba en la práctica clínica?
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