Revolucionar el tratamiento de tumores infantiles con biomarcadores de imagenología obtenidos por inteligencia artificial
La transformación digital en la asistencia sanitaria aprovecha los avances tecnológicos para mejorar la atención al paciente, agilizar los procesos administrativos y mejorar la eficiencia general de los servicios sanitarios centrados en el paciente. Esta transformación incluye la adopción de historiales médicos electrónicos, tecnologías de telemedicina, diagnósticos guiados por inteligencia artificial (IA) y análisis de datos. Junto con los avances en imagenología médica, pueden mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer, lo que conlleva un aumento de la calidad de vida de los enfermos.
Una plataforma en la nube para el abordaje clínico personalizado
El proyecto PRIMAGE, financiado con fondos europeos, se diseñó para ayudar al diagnóstico, pronóstico y tratamiento de niños con neuroblastoma y glioma protuberancial difuso intrínseco (GPDI), un cáncer de gran malignidad localizado en el tronco encefálico. Su objetivo principal era desarrollar una plataforma informática de alto rendimiento en la nube que favorezca el abordaje clínico personalizado. Los investigadores emplearon datos retrospectivos (imagenología, clínicos, moleculares y genéticos) de varias unidades europeas de oncología pediátrica y de la Sociedad Europea de Oncología Pediátrica, para construir modelos de IA e integrarlos en una herramienta global de apoyo a la toma de decisiones. «Nuestro objetivo principal era traducir datos multidisciplinares a diferentes escalas en variables independientes para la toma de decisiones personalizadas», comenta Luis Martí-Bonmatí, coordinador del proyecto.
Análisis informático de imágenes médicas
La imagenología oncológica es una técnica perfecta para examinar y validar nuevos biomarcadores, dado su uso frecuente en la descripción, clasificación, estadificación y supervisión de la respuesta al tratamiento del cáncer. El consorcio extrajo biomarcadores cuantitativos moleculares y de imagenología de biopsias líquidas y tisulares de pacientes con neuroblastoma y GPDI y los reutilizó en biobancos de imágenes médicas. Los miembros del proyecto crearon un marco común para recopilar y evaluar estos biomarcadores, superando los retos técnicos relacionados con la obtención de datos de imagenología reproducibles en un formato normalizado para extraer tendencias generalizables. Recopilaron satisfactoriamente datos de 1 148 casos de neuroblastoma y 71 casos de GPDI e identificaron características radiómicas que se correlacionaban con criterios de evaluación clínicos específicos. «El neuroblastoma y el GPDI son tumores infantiles poco frecuentes, por lo que recopilar una cantidad de datos suficiente para favorecer el entrenamiento del modelo de IA constituyó todo un reto», admite Martí-Bonmatí. Este proceso posibilitó desarrollar y entrenar modelos de IA que integran biomarcadores moleculares, biológicos y genómicos con datos clínicos y de imagenología para predecir diversos desenlaces clínicos. Además, se crearon modelos a diferentes escalas para simular el crecimiento tumoral y se integró un entorno de visualización avanzado en la infraestructura. «PRIMAGE es el primer proyecto en desarrollar protocolos para el procesamiento de imágenes e identificar satisfactoriamente biomarcadores de imagenología para crear un sistema de apoyo a la toma de decisiones destinado a pacientes oncológicos infantiles», destaca Martí-Bonmatí.
Empresas europeas conjuntas para la imagenología oncológica
PRIMAGE se ha unido a otros proyectos financiados con fondos europeos (Chaimeleon, EuCanImage, INCISIVE, ProCancer-I) en la red Artificial Intelligence for Health Imaging (AI4HI), que incluye a viente países y cuyo objetivo es desarrollar soluciones de IA para el análisis y la interpretación de imágenes médicas. Junto con las principales infraestructuras de investigación europeas, AI4HI pretende integrar datos de la vida real e implantar soluciones de IA coherentes y conformes con la ética y la legislación para el diagnóstico del cáncer. El siguiente paso de la plataforma PRIMAGE es integrarse en la EUCAIM (European Federation for Cancer Images: Federación Europea de Imágenes del Cáncer), la mayor infraestructura de imágenes oncológicas de la Unión Europea creada hasta la fecha, con el objetivo de lograr una toma de decisiones clínicas más precisa y rápida. «Gracias a ello, esperamos que los socios del proyecto PRIMAGE puedan seguir recopilando datos y efectuando investigaciones colaborativas durante años», concluye Martí-Bonmatí.
Palabras clave
PRIMAGE, IA, diagnóstico, neuroblastoma, glioma protuberancial difuso intrínseco (GPDI), plataforma en la nube, imagenología, biomarcador
