Esperan que la inteligencia artificial pueda explotar imágenes médicas para obtener informaciones biológicas y clínicas.
Tratamientos de inmunoterapia.
Tratamientos de inmunoterapia.Foto/EFE
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París, Francia/EFE -
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Lunes 27 de agosto de 2018 03:45 PM

 

Un algoritmo creado por un grupo de científicos franceses ha conseguido, a partir de la lectura de escáneres de enfermos de cáncer, predecir el éxito de los tratamientos de inmunoterapia.

 

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Este es el resultado presentado hoy en un comunicado por los organismos de investigación implicados, encabezados por el campus Gustave Roussy especializado en el cáncer, que destacan la novedad que supone que la inteligencia artificial pueda explotar imágenes médicas para obtener informaciones biológicas y clínicas.


El algoritmo desarrollado analiza los escáneres mediante lo que los médicos han llamado una “firma radiómica” que define el nivel de infiltración por linfocitos de un tumor. A partir de ahí se puede establecer un resultado, con carácter predictivo, de la eficacia en la aplicación de un tratamiento por inmunoterapia.

 

Tratamientos de inmunoterapia


Es una cuestión importante porque hasta ahora ningún marcador permite identificar en qué pacientes van a surtir efecto esos tratamientos, que en términos generales dan éxito en sólo un 15 a un 30 % de los casos.


Sabiendo que cuantos más linfocitos hay, más probable es que la inmunoterapia funcione, los investigadores han trabajado para determinar ese contexto favorable sobre la base de las imágenes del escáner.


Eso pasaba por “enseñar” a la inteligencia artificial a explotar las informaciones pertinentes de los escáneres de medio millar de pacientes adultos participantes en el estudio Moscato, con un cáncer refractario.

 

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En el futuro, eso podría utilizarse para ayudar a decidir cuál es el tratamiento más adecuado una vez que se haya establecido la naturaleza del tumor.


Antes de eso, en un próximo estudio clínico se evaluará la “firma radiómica” de forma retrospectiva y prospectiva, se aumentará el número de pacientes y se segmentarán por tipos de cáncer para afinar en el diagnóstico.

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