Actualizado 25 de agosto, 2024
El cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) es uno de los tumores/cánceres más comunes en los seres humanos y presenta una tasa de mortalidad muy alta. Hoy en día, la elección del tratamiento para los pacientes con cáncer de pulmón se determina mediante el examen patológico.
Los patólogos también pueden identificar cambios genéticos específicos a nivel molecular que permiten una terapia personalizada. En los últimos años, la patología ha experimentado una transformación digital. Las secciones de tejido típicas se digitalizan y luego se analizan en una pantalla de computadora. La digitalización es crucial para la aplicación de métodos analíticos avanzados basados en inteligencia artificial. Al utilizar la inteligencia artificial, se puede extraer información adicional sobre el cáncer a partir de las secciones de tejido patológico, algo que no sería posible sin la tecnología de IA.
Un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Colonia y del Hospital Universitario de Colonia ha creado una plataforma de patología digital basada en inteligencia artificial. Los autores del estudio entrenan un algoritmo primario de segmentación de tejidos multiclasificación en un conjunto de datos sustancial, de alta calidad y anotado manualmente, con imágenes de diapositivas completas de adenocarcinoma pulmonar y carcinomas de células escamosas.
Investigaron dos aplicaciones secundarias. El algoritmo de subtipificación de NSCLC se entrena y valida utilizando una gran cohorte internacional, multiinstitucional (n = 6), y multi-escáner (n = 5) de casos de NSCLC (diapositivas/pacientes 4097/1527). Además, desarrollan cuatro parámetros pronósticos cuantitativos, completamente explicables y derivados de la IA (basados en la estructura linfoide terciaria y la evaluación de necrosis) y los validan para diferentes puntos finales clínicos. La plataforma computacional permite el análisis cuantitativo de alta precisión de diapositivas teñidas con H&E. Los parámetros pronósticos desarrollados facilitan una estratificación del riesgo confiable e independiente de los afectados con NSCLC.
El estudio ha sido publicado en la revista Cell Reports Medicine
Kludt C, Wang Y, Ahmad W et al. Next-generation lung cancer pathology: Development and validation of diagnostic and prognostic algorithms. Cell Rep Med 2024 Aug 14:101697. doi: 10.1016/j.xcrm.2024.101697. Online ahead of print.