República Dominicana.– Un equipo de investigadores de Mayo Clinic ha creado una innovadora herramienta basada en IA capaz de predecir el riesgo de recurrencia de meningiomas, el tipo de tumor cerebral primario más frecuente en adultos, utilizando únicamente imágenes histopatológicas de rutina y sin necesidad de costosas pruebas genéticas.
El estudio, publicado en la revista The Lancet Digital Health, representa un importante avance hacia una medicina más accesible y personalizada en el campo de la neurooncología.
Cómo funciona la herramienta de IA
Entrenada con datos de 672 pacientes, la IA analiza preparaciones histopatológicas teñidas con hematoxilina y eosina (H&E), las mismas imágenes que se utilizan diariamente en los laboratorios de patología clínica. De esta forma, extrae información molecular y pronóstica que tradicionalmente solo se obtenía mediante el perfil de metilación del ADN, una prueba avanzada, cara y no disponible en todos los centros hospitalarios.
“Este es uno de los muchos estudios en los que podemos aprovechar el potencial de la patología digital”, señaló la Dra. Gelareh Zadeh, jefa del Departamento de Neurocirugía de Mayo Clinic en Rochester.
Mayor accesibilidad para pacientes con meningiomas
Los meningiomas presentan comportamientos muy variables: algunos crecen lentamente y rara vez reaparecen tras la cirugía, mientras que otros son más agresivos y tienen mayor probabilidad de recurrencia. Determinar este riesgo es clave para decidir si se necesita radioterapia u otros tratamientos adicionales.
Hasta ahora, las pruebas moleculares eran la mejor opción para obtener esta información, pero su alto costo y la infraestructura especializada limitan su acceso. La nueva herramienta de IA podría cambiar esto al ofrecer predicciones confiables usando recursos ya disponibles en la práctica clínica habitual.
Resultados prometedores y aplicaciones clínicas
Los modelos de inteligencia artificial demostraron ser capaces de clasificar subtipos de meningiomas y predecir el riesgo de recurrencia incluso después de considerar factores clínicos tradicionales como el grado del tumor, la extensión de la resección y la edad del paciente.
Además, la IA identificó patrones de heterogeneidad tumoral que ayudan a explicar por qué algunos tumores se comportan de manera más agresiva.
Futuro de la herramienta
Aunque los resultados son muy alentadores, los investigadores destacan que aún se requieren estudios prospectivos adicionales y validación rigurosa antes de que la herramienta pueda implementarse de forma rutinaria en la práctica clínica.
El objetivo final es que estos algoritmos sean fáciles de usar y accesibles a escala global, permitiendo una atención más personalizada y equitativa para pacientes con tumores cerebrales en diferentes entornos sanitarios.
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