Escudo de la República de Colombia Escudo de la República de Colombia
UN Periódico Digital

Resultados de Búsqueda:

UN Periódico Digital
Microscopio virtual predeciría recurrencia de cáncer de pulmón en un estadio temprano

“Las máquinas están empezando a hacer diagnósticos y a tomar decisiones sobre la salud de las personas, y lo hacen mejor que los humanos”, afirma el profesor Eduardo Romero, director del Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (Cimalab) de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), y agrega que “una explicación para esta afirmación es que una parte importante de lo que aprende un médico en su etapa de formación es precisamente a reconocer patrones en imágenes médicas o en pruebas de laboratorio, y eso es lo que aprende una máquina”.

El escenario descrito por el experto Romero es una realidad creciente dada por el vertiginoso incremento de la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas –especialmente de sistemas informáticos (AI)– aplicada a la medicina. Por ejemplo, investigadores de otras latitudes han conseguido que las computadoras diagnostiquen mejor el cáncer de pulmón o los tumores cerebrales, y también son aliadas en la secuencias de genomas y en la detección de malformaciones genéticas.

En Colombia, desde 2005 el Cimalab también ha realizado importantes aportes en el campo de la AI, concretamente en el desarrollo de la patología digital, un campo en el que este grupo es pionero en el mundo. Uno de los resultados de ese trabajo fue el desarrollo de un microscopio virtual que captura imágenes de alta precisión y brinda información cuantitativa, la cual optimiza el diagnóstico que puede hacer un patólogo, es decir quien analiza cuerpos y tejidos corporales y se encarga de realizar análisis de laboratorio.

El microscopio, patentado por la UNAL, toma miles de fotos que componen una imagen de altísima resolución, y que con solo hacer zoom en su computador los profesionales de la salud la pueden analizar. El proceso garantiza la duración de las muestras en el tiempo y el acceso permanente a esta información, incluso a través de internet, una tarea que se consiguió gracias al trabajo de Germán Corredor Prada, Ph. D. en Ingeniería Eléctrica e integrante del Cimalab.

Sin embargo el profesor Romero estaba convencido de que con este desarrollo se podía conseguir todavía más, y su confianza ha dado un nuevo resultado: la probabilidad de predecir la recurrencia del cáncer en un estadio temprano. Se trata de un nuevo aporte para la ciencia y la tecnología mundial, realizado por profesor Romero y el doctor Corredor, de la UNAL, junto con otros investigadores de la Universidad Case de la Reserva Occidental, de Cleveland (EE. UU.); del Departamento de Patología Anatómica del complejo médico University Hospitals of Cleveland; del Departamento de Hematología y Oncología Médica de la Cleveland Clinic (Ohio); de la Escuela de Medicina de la Universidad de Yale (EE. UU.); de la Universidad de Atenas, y del Hospital General Sotiria, en Atenas (Grecia).

Por medio del análisis de muestras de patología de pacientes con “cáncer de pulmón de células no pequeñas” –el tipo más común de cáncer pulmonar–, los científicos identificaron un conjunto de descriptores de linfocitos infiltrantes de tumores (TIL), que capturan en imágenes digitales tanto sus características como su densidad y colocalización espacial o ubicación, y las de las células tumorales.

La presencia de un alto grado de estos linfocitos ha demostrado que está asociada con el resultado en pacientes con cáncer de pulmón, y la evidencia reciente indica que la arquitectura y las formas del tejido también tienen relación con el pronóstico de supervivencia y recurrencia de la enfermedad, lo que fue aprovechado por los investigadores para construir los descriptores, nombrados como SpaTIL.

En todos los conjuntos de pruebas que se realizaron en los pacientes, los SpaTIL se asociaron con la probabilidad de recurrencia de la enfermedad, con un intervalo de confianza del 95 %. En contraste, el acuerdo entre los patólogos expertos que realizaron diagnósticos convencionales fue moderado, con un índice Kappa de solo 0,5, un rango que es más confiable cuanto más se acerque a 1 .

Una gran cantidad de imágenes médicas

Los médicos utilizan mucha información que tiene un único uso: el patólogo –o el radiólogo– estudia el caso de un paciente a partir de imágenes médicas, da un diagnóstico y eso es todo, la información se usa una sola vez y queda archivada por un tiempo. Sin embargo los doctores Corredor y Romero ven en este material una verdadera “mina de oro”, y por eso quisieron darle un uso más inteligente.

Para desarrollar dicha tarea primero tuvieron que superar obstáculos tecnológicos, como conseguir que esa cantidad de información pudiera estar disponible para los profesionales de la salud a pesar de su gran tamaño, y a la vez extraerle información valiosa que fuera útil para tomar decisiones de diagnóstico y pronóstico.

El experto Corredor explica que “se trata de imágenes con una resolución mucho más alta que la que ofrece un teléfono celular. El transporte de esa imagen por internet y su presentación en el dispositivo que se vaya a usar –un celular o un computador– no es tan sencillo porque son muchos datos los que se tienen que transmitir, y la idea es que se haga muy rápido”.

Con este reto en mente, el ingeniero decidió aprovechar un estándar de imágenes conocido como JPEG2000, que le permitió hacer una compresión optima de la información contenida en las imágenes para que su flujo en internet fuera más rápido y se pudiera presentar de manera simple en cualquier dispositivo.

Después de superar este escollo, la segunda parte de su investigación doctoral se centró en extraer de estas imágenes información que fuera útil para hacer diagnósticos de enfermedades como cáncer de piel, de seno y de pulmón de células no pequeñas.

“Muchas de las actividades que hacen los patólogos son subjetivas: ellos miran una lesión y pueden ver ciertos patrones, pero es una medida que se estima ‘a ojo’. Nuestro propósito era aprovechar las técnicas de procesamiento de imágenes para extraer información cuantificable, que al final les sirva como aliada para tomar mejores decisiones”, indica.

Con técnicas de visión por computador se extrajo la información, y con aprendizaje de máquina (machine learning) se intentó reconocer modelos para soportar el diagnóstico y para suministrar pronósticos sobre cómo va a ser el futuro del paciente, la posibilidad de que la enfermedad aparezca de nuevo, o de si su repuesta al tratamiento será o no la esperada.

Una mirada al futuro de los pacientes

Los algoritmos desarrollados se validaron posteriormente a partir de bases de datos reales de pacientes. “Determinamos cuáles eran las regiones con sospecha de cáncer y comparamos contra la información que nos había dado un patólogo, para determinar qué tan cercana era la predicción de nuestro sistema; después comparamos con su historia clínica para saber si con el tiempo desarrollaría algún tipo de recurrencia”, detalla el doctor Corredor.

En esta parte del trabajo se reunió un conjunto de datos que incluyó muestras de 350 pacientes recolectadas de forma independiente en el Hospital General de Sotiria y en el Hospital General de la Universidad de Patras entre 1991 y 2001; además 166 muestras de 202 pacientes recolectadas en Yale Pathology entre 1988 y 2003; e imágenes de tejido de 189 pacientes recolectadas en la Cleveland Clinic entre 2004 y 2014.

El profesor Romero comenta que “en el experimento tomamos los pacientes de un hospital y entrenamos la máquina con las características de los linfocitos infiltrantes que están asociadas con recurrencia y luego lo probamos sobre nuevos datos de pacientes de otro hospital; en ambos caso el sistema fue eficaz”.

Los investigadores de la UNAL señalan que gracias al sistema de AI diseñado se podría planificar el tratamiento y el manejo del cáncer de pulmón de células no pequeñas en etapa temprana.

Dada la importancia del tema, los investigadores del Cimalab acaban de pasar una propuesta para la convocatoria de fortalecimiento de universidades públicas, con la intención de construir la primera red de patología virtual entre los hospitales de Villavicencio y el Universitario Nacional, en la que todos estos desarrollos se conviertan en herramienta de trabajo de los patólogos de Colombia.

Relacionados

2294,359,2266,2106,2295

Según cifras del Ministerio de Salud y Protección Social y del Instituto Nacional de Cancerología, cada año mueren en el país alrededor de 540...

Desarrollado en los años sesenta para desinfectar quirófanos, el triclosán –químico que inhibe el crecimiento de bacterias y hongos– empezó a...

Así se pretende ganarle tiempo a este tipo de cáncer, el más común en los menores de edad, con un prueba que responda a las condiciones sociales del...

Cuando están envejeciendo, las moléculas liberadas por estas unidades propician cambios en la composición del ambiente en el que habitan; dicha...

Estos organismos cuentan con potencial farmacéutico que evita los efectos de la exposición prolongada a la radiación solar. Se encuentran en...

Consejo Editorial