Domingo, 28 de abril de 2024

Hospitales10 de agosto, 2023

Un nuevo modelo ayudará a predecir el riesgo de sufrir una recaída de cáncer de endometrio

 predecir el riesgo de sufrir una recaída de cáncer de endometrio Equipo de la Universidad Clínica de Navarra.

El Hospital La Paz de Madrid ha contribuido con muestras de 250 pacientes.

Hospital Universitario La Paz

El Hospital Universitario La Paz, centro público de la Comunidad de Madrid, ha colaborado en un nuevo modelo para predecir la evolución de los tumores de endometrio de bajo grado que ha sido desarrollado por el Cancer Center Clínica Universidad de Navarra. Este nuevo procedimiento basado en la inteligencia artificial (IA), permite predecir la agresividad de las células y ayudar a determinar el tratamiento de las pacientes para 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.

Este nuevo procedimiento basado en la inteligencia artificial, permite predecir la agresividad de las células y ayudar a determinar el tratamiento de las pacientes para evitar que sufran una recaída.

El Hospital La Paz proporcionó las muestras de tumores de 250 pacientes con cáncer de endometrio de bajo grado en estadios precoces y la plataforma de imagen del Centro de Investigación Médica Aplicada de la Universidad de Navarra desarrolló la técnica para analizar las muestras. 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 algoritmo creado desarrolla modelos de predicción a partir de la digitalización de las numerosas imágenes de biopsias.

El estudio Weakly supervised deep learning to predict recurrence in low-grade endometrial cancer from multiplexed immunofluorescence images ha sido liderado por Carlos de Andrea, especialista en Anatomía Patológica de la Clínica Universidad de Navarra y ha contado con la participación, entre otros, de Álvaro López Janeiro, especialista del Área de Cáncer Ginecológico del Cancer Center Clínica Universidad de Navarra y David Hardisson, jefe del Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario La Paz y director del grupo de investigación de Patología molecular del cáncer y dianas terapéuticas de IdiPAZ.

Según los investigadores, unos de los resultados más relevantes del estudio ha sido comprobar que la IA 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 objetivo final radica en poder ofrecer a las pacientes el mejor tratamiento en cuanto sea posible.

Este es un primer paso para implementar la inteligencia artificial en la práctica clínica diaria, aunque aún queda trabajo por hacer y es necesario refinar el algoritmo ampliando el número de pacientes estudiados, así como explorar alternativas para hacer accesible esta tecnología a todos los servicios de Anatomía Patológica de los hospitales.

Para realizar el estudio ha sido importante la trayectoria de colaboración entre ambos centros y el gran archivo del Servicio de Anatomía Patológica y el Biobanco del Hospital La Paz-IdiPAZ. Esto ha permitido disponer de una amplia serie de muestras de cáncer de endometrio de bajo grado en estadios iniciales, perfectamente caracterizadas desde el punto de vista clínico-patológico.




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