Los tumores de cerebro y de médula espinal son extremadamente diversos. En los últimos años, se ha evidenciado que muchos de estos tumores solo pueden diagnosticarse con precisión si se examinan sus propiedades moleculares, además de su apariencia microscópica. De particular importancia es el análisis de metilación del ADN, considerado actualmente el método de referencia para la clasificación precisa de muchos tumores cerebrales.
Sin embargo, estas pruebas son complejas: requieren laboratorios especializados, equipamiento costoso y suficiente material tumoral. Además, los resultados suelen tardar unas dos semanas en estar disponibles. En muchas regiones del mundo, ni siquiera se dispone de las tecnologías necesarias.
Unos científicos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede diagnosticar tumores cerebrales con una precisión sin precedentes utilizando secciones de tejido microscópico estándar. Mediante tinciones estándar digitalizadas, el sistema identifica más de 100 subtipos moleculares de tumores del sistema nervioso central, ofrece resultados en minutos y podría acelerar el diagnóstico de tumores cerebrales en todo el mundo.
El logro es obra de un equipo integrado, entre otros, por Moritz Gerstung y Darui Jin, de la División de Inteligencia Artificial para Oncología en el Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) en Heidelberg, y Felix Sahm, de la Facultad de Medicina en la Universidad de Heidelberg y del Hospital Universitario de Heidelberg.
El nuevo sistema de inteligencia artificial, denominado “Hetairos”, fue entrenado y validado con más de 11 000 secciones de tejido digitalizadas de 9606 pacientes. Los diagnósticos se determinaron principalmente mediante análisis de metilación del ADN. Los datos procedían de once centros médicos en cuatro continentes.
En total, Hetairos distingue 102 subtipos moleculares de tumores diferentes, abarcando prácticamente todo el espectro de la clasificación actual de la OMS para tumores del sistema nervioso central.
Hetairos no solo confecciona su diagnóstico, sino que también indica su grado de confianza en él. En aproximadamente el 50-70% de los casos, Hetairos realizó predicciones con un alto grado de certeza. En estos casos, la precisión fue de entre el 87% y el 88%. Incluso cuando Hetairos tenía dudas, por regla general lograba reducir significativamente la cantidad de posibles diagnósticos.
En vez de tener que distinguir entre más de cien subtipos de tumores, Hetairos suele proporcionar a los neuropatólogos solo unos pocos candidatos probables. Esto puede simplificar considerablemente la selección de pruebas diagnósticas adicionales.
Particularmente destacable fue la comparación directa con expertos humanos. Cinco neuropatólogos experimentados de diversos centros internacionales evaluaron 210 casos y se les pidió que realizaran un diagnóstico basándose únicamente en las secciones de tejido. Hetairos logró una tasa de precisión del 68%, mientras que los especialistas humanos obtuvieron un promedio del 30%. Al considerar los tres diagnósticos más probables en cada caso, la IA obtuvo un porcentaje de aciertos del 84%, mientras que los especialistas humanos obtuvieron uno de aproximadamente el 50%.
Gerstung, Jin, Sahm y sus colegas exponen los detalles técnicos de Hetairos y de las pruebas realizadas con él en la revista académica Nature Cancer, bajo el título “Hetairos is a histology-based artificial intelligence model for predicting central nervous system tumor methylation subtypes”.
