Nueva herramienta de inteligencia artificial clasifica los tumores cerebrales de forma más rápida y precisa

La precisión en el diagnóstico y la categorización de tumores es esencial para brindar un tratamiento eficaz a los pacientes. Actualmente, el estándar de oro para identificar varios tipos de tumores cerebrales implica la elaboración de perfiles basados en la metilación del ADN. La metilación del ADN funciona como un mecanismo regulador para controlar la actividad genética, esencialmente activando o desactivando genes. Sin embargo, el tiempo requerido para tales pruebas puede ser un obstáculo importante, ya que a menudo demora varias semanas, un retraso que puede ser crítico cuando los pacientes necesitan decisiones rápidas con respecto a su tratamiento. Además, estas pruebas no están ampliamente disponibles en la mayoría de los hospitales del mundo. Ahora, se ha desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) para clasificar los tumores cerebrales de forma más rápida y precisa.

Investigadores de la Universidad Nacional Australiana (ANU, Canberra, Australia) han creado DEPLOY. Este nuevo método predice patrones de metilación del ADN para clasificar los tumores cerebrales en 10 subtipos principales. DEPLOY utiliza imágenes histopatológicas, que son imágenes microscópicas de muestras de tejido del paciente. El modelo fue entrenado y validado en extensos conjuntos de datos que comprenden alrededor de 4.000 pacientes de los Estados Unidos y Europa. DEPLOY demostró una precisión notable, logrando una tasa del 95 %. Además, en un subconjunto de 309 muestras que fueron particularmente difíciles de clasificar, DEPLOY proporcionó diagnósticos que eran clínicamente más relevantes que los dados inicialmente por los patólogos. Los investigadores anticipan que DEPLOY también podría adaptarse para clasificar otros tipos de cáncer en el futuro.

"Esto muestra el posible papel futuro de DEPLOY como herramienta complementaria, que se suma al diagnóstico inicial de un patólogo o incluso provoca una reevaluación en caso de disparidades", afirmó el Dr. Danh-Tai Hoang.

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