El Cancer Center Clínica Universidad de Navarra ha desarrollado un nuevo sistema para predecir la evolución de los tumores de endometrio de bajo grado. Este nuevo procedimiento, desarrollado en el Cima y basado en la inteligencia artificial, permite predecir la agresividad de las células y ayudar a determinar el tratamiento de las pacientes con el objetivo de evitar que sufran una recaída. El trabajo se ha publicado en la revista NPJ Digital Medicine, la más importante a nivel mundial en su categoría.
Esta investigación ha contado con la participación del Hospital Universitario La Paz de Madrid, que ha proporcionado las muestras de pacientes. El laboratorio de Modelos Preclinicos y herramientas de Análisis del Cima Universidad de Navarra, que coordina el Dr. Carlos Ortiz de Solórzano, desarrolló la técnica para analizar las muestras de tumores de 250 pacientes con cáncer de endometrio de bajo grado en estadios precoces. A partir de ese análisis, el Servicio de Anatomía Patológica de la Clínica procesó las biopsias con un método que permite visualizar y cuantificar múltiples células del sistema inmune y estudiar sus interacciones con las células tumorales.
El objetivo final radica en poder ofrecer a las pacientes el mejor tratamiento en cuanto sea posible. Para ello, el algoritmo creado desarrolla modelos de predicción a partir de la digitalización de las numerosas imágenes de biopsias para, posteriormente, buscar patrones en cada paciente que permitan predecir las posibilidades de sufrir una reaparición de la enfermedad.
El Dr. Carlos de Andrea, especialista en Anatomía Patológica de la Clínica, señala que “uno de los resultados más relevantes del estudio ha sido comprobar que la Inteligencia Artificial identifica que la interacción del sistema inmune con el tumor es determinante para predecir la recaída de las pacientes” y que “esto pone de manifiesto que el sistema inmune está implicado en la lucha contra el cáncer”.
El Dr. Álvaro López Janeiro, especialista del Área de Cáncer Ginecológico del Cancer Center Clínica Universidad de Navarra, asegura, no obstante, que ahora solo se ha dado el primer paso para implementar la inteligencia artificial en la práctica clínica diaria: “Aunque estamos muy satisfechos con los resultados, somos conscientes de que queda trabajo por hacer. Necesitamos refinar el algoritmo ampliando el número de pacientes estudiados y hay que explorar alternativas para hacer accesible esta tecnología en todos los servicios de Anatomía Patológica de los hospitales”.
Imagen: Profesionales del servicio de Anatomía Patológica de la Clínica Universidad de Navarra.
Jiménez-Sánchez, D., López-Janeiro, Á., Villalba-Esparza, M. et al. Weakly supervised deep learning to predict recurrence in low-grade endometrial cancer from multiplexed immunofluorescence images. npj Digit. Med. 6, 48 (2023). https://doi.org/10.1038/s41746-023-00795-x
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