Créditos de las imagenes: Technion Spokesperson.
Se espera que una nueva tecnología desarrollada en Israel mejore la atención personalizada en el tratamiento del cáncer.
Investigadores del Technion han desarrollado un método basado en el aprendizaje profundo para mapear receptores críticos en células cancerosas.
Utilizando imágenes digitales de biopsias tomadas de pacientes con cáncer de mama, se espera que la nueva tecnología mejore significativamente los tratamientos personalizados contra el cáncer.
Publicada en la prestigiosa revista JAMA, la investigación fue realizada por los estudiantes de doctorado Gil Shamai y Ron Slossberg junto con el profesor Ron Kimmel.
La tecnología extrae información molecular de las imágenes de biopsia que se sometieron a tinción con hematoxilina y eosina (H&E).
H&E es un tinte común que se usa para analizar el tejido tomado en una biopsia. La tinción permite al patólogo identificar el tipo de cáncer y su gravedad en el tejido bajo el microscopio.
Pero la tinción sola no permite la identificación de características que son cruciales para determinar el tratamiento apropiado.
Estos incluyen el perfil molecular del tumor, sus vías biológicas, el código genético de las células cancerosas y los receptores comunes en la membrana celular.
El mapeo de los receptores en la membrana celular es particularmente relevante para la medicina personalizada. Permite emparejar a los pacientes con cáncer con el tratamiento que bloqueará los receptores e inhibirá el desarrollo del tumor.
La innovación conceptual de los investigadores del Technion consiste en extraer información molecular de la forma de la célula y del entorno (la morfología del tejido) como se refleja en los escaneos H&E.
Futuro en el tratamiento del cáncer.
«Los patólogos con los que hablamos dijeron que era una tarea imposible. Un patólogo humano no puede inferir las características del tumor debido a la gran cantidad de variables. La buena noticia es que las tecnologías de inteligencia artificial, y especialmente el aprendizaje profundo, son capaces de hacerlo. La computadora, a diferencia del patólogo más hábil, puede caracterizar el cáncer con un análisis complejo de su morfología«.
Con la ayuda del procesamiento de imágenes y herramientas de inteligencia artificial, los investigadores mostraron, por primera vez, la capacidad de predecir el perfil molecular de las células a partir de la morfología tumoral, es decir, solo al observar el tejido tal como aparece en los escáneres H&E estándar.
«Logramos identificar la ‘firma’ que el cáncer deja en el tejido», explica Shamai. «Es una firma morfológica (formativa) que, a través de nuestra tecnología, podemos obtener información esencial. Es importante tener en cuenta que los sistemas de aprendizaje profundo requieren una gran cantidad de información y obtener el tipo de información requerida no es fácil. Para eso, hemos escrito un código de software para escanear fuentes de red y descargar automáticamente miles de muestras de biopsia e información médica relevante aprobada para la investigación«.
El estudio examinó más de 20,000 escaneos de 5,356 pacientes con cáncer de mama. Usando la nueva tecnología, los investigadores pudieron mapear los receptores de estrógeno y progesterona, entre otros biomarcadores moleculares, solo a partir de los escaneos y en función de la morfología celular.
El estudio se centró en el cáncer de mama, pero los investigadores dejan en claro que este es un estudio de viabilidad relevante para todos los cánceres. Según Kimmel, «hemos logrado demostrar que el cáncer tiene una firma única en la morfología de los tejidos y que el mapeo computarizado de esta morfología puede brindarnos información tremendamente relevante sobre las características del tumor. En la primera fase, creemos que será una herramienta para ayudar a los médicos a tomar decisiones y luego se desarrollará como una herramienta clínica real«.
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