Herramienta de Evaluación basada en IA Identifica Características Clínicamente Valiosas en el Cáncer de Riñón

Herramienta de Evaluación basada en IA Identifica Características Clínicamente Valiosas en el Cáncer de Riñón

Un equipo de investigadores en Dana-Farber ha desarrollado una herramienta de evaluación basada en IA que podría ayudar a predecir la respuesta del carcinoma de células renales de células claras (ccRCC), una forma de cáncer de riñón, a la inmunoterapia. Utilizando el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo, la herramienta evalúa imágenes bidimensionales de muestras tumorales en láminas de patología e identifica características previamente pasadas por alto, como la microheterogeneidad del tumor, que están asociadas con la respuesta a la inmunoterapia.

Los resultados del estudio, publicados en Cell Reports Medicine, sugieren que las láminas de patología contienen información biológica importante sobre el ccRCC y potencialmente otros tipos de tumores. Esta información podría ser valiosa para comprender la biología del cáncer y guiar la atención oncológica.

El carcinoma de células renales es uno de los cánceres más comunes en todo el mundo, y el subtipo de células claras representa la mayoría de los casos metastásicos. Si bien algunos tumores de ccRCC responden a los inhibidores de puntos de control inmunológico (ICIs), actualmente no existen medidas para predecir su respuesta a la inmunoterapia.

Inicialmente, los investigadores entrenaron su modelo de IA para evaluar el grado nuclear de un tumor, que indica qué tan anormales son las células tumorales en comparación con las células normales. El modelo tuvo éxito en evaluar el grado nuclear e identificar las diferencias de grado entre las muestras tumorales. Esto inspiró al equipo a expandir el modelo para evaluar la microheterogeneidad del tumor y las propiedades inmunológicas, como la infiltración inmunológica, en las láminas de patología.

Luego, se utilizó la herramienta basada en IA para analizar las láminas de patología de pacientes involucrados en un ensayo clínico aleatorizado. El análisis reveló que características como la microheterogeneidad del tumor y la infiltración inmunológica estaban asociadas con una mayor supervivencia general en pacientes tratados con ICIs.

Si bien la herramienta aún no está lista para su uso clínico, presenta un enfoque escalable para extraer información valiosa de las láminas de patología. Actualmente se están realizando más pruebas en un ensayo clínico en curso que involucra la inmunoterapia combinada como tratamiento de primera línea para pacientes con ccRCC.

Este estudio destaca el potencial de la IA en revolucionar la atención del cáncer al proporcionar ideas valiosas sobre la biología de los tumores y guiar las decisiones de tratamiento.

Definiciones:
– Carcinoma de células renales de células claras (ccRCC): Una forma de cáncer de riñón caracterizada por células claras o pálidas.
– Inmunoterapia: Tratamiento que utiliza el sistema inmunológico del cuerpo para combatir enfermedades.
– Láminas de patología: Secciones delgadas de tejidos en las que se montan las muestras para su examen microscópico.
– Microheterogeneidad del tumor: La variación en el grado nuclear dentro de una muestra tumoral.
– Infiltración inmunológica: El grado en que las células inmunológicas han penetrado un tumor.

Fuentes:
– Cell Reports Medicine – «Inteligencia Artificial Identifica Nuevas Características del Carcinoma de Células Renales de Células Claras Relevantes para la Inmunoterapia»
– Autores: Jackson Nyman, Eliezer Van Allen, Sabina Signoretti, Toni Choueiri

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