La combinación de citoesponja e IA podría ayudar a los médicos a diagnosticar el esófago de Barrett
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Cancer Research Investigadores financiados por el Reino Unido han desarrollado una nueva técnica para ayudar a los expertos a diagnosticar el esófago de Barrettuna condición precancerosa que puede aumentar el riesgo de desarrollar cáncer de esófago.
Publicado hoy en Nature Medicine, el estudio exploró cómo la inteligencia artificial podría ayudar a liberar tiempo a los patólogos y permitirles concentrarse en diagnosticar los casos más complicados de esófago de Barrett.
Cytosponge es una nueva herramienta de diagnóstico desarrollada por científicos de Cancer Research UK en la Universidad de Cambridge. Utiliza una ‘esponja en una cuerda’ para recolectar células del esófago, que luego se envían al laboratorio para su análisis, donde los patólogos buscan un biomarcador relacionado con el esófago de Barrett, TFF3.
Investigaciones anteriores han sugerido que la prueba Cytosponge-TFF3 puede identificar 10 veces más personas con esófago de Barrett que la atención médica actual. Sin embargo, si esta prueba se usara más comúnmente en las cirugías de médicos de cabecera y en otros lugares dentro del NHS, podría aumentar la demanda de los servicios del NHS.
Dr. Marcel Gehrung, con base en el Cancer Research UK Cambridge Institute, pasó su Ph.D. en el estudio y creó una empresa derivada llamada Cyted a partir del trabajo. «Un cuello de botella importante para escalar la citoesponja para analizar grandes poblaciones de pacientes es el tiempo que le toma a un patólogo analizar las muestras, que tiene varios pasos que consumen mucho tiempo».
¿Qué es el esófago de Barrett?
El esófago de Barrett puede hacer que las células del esófago crezcan de manera anormal, lo que aumenta el riesgo de cáncer de esófago. Alrededor del 3 al 13 % de las personas con esófago de Barrett desarrollan un tipo de cáncer de esófago llamado adenocarcinoma esofágico 11 veces más que la persona promedio.
Se cree que muchos casos de esófago de Barrett pasan desapercibidos.
Los investigadores, dirigidos por el Dr. Florian Markowetz del Cancer Research UK Cambridge Institute, querían ver si la IA podría ayudar a aliviar la carga de analizar muestras, allanando el camino para que la citoesponja se use con más frecuencia sin forzar una vía de atención del NHS ya ocupada.
Los investigadores desarrollaron un enfoque que aplicaba el aprendizaje profundo (una función de IA que intenta imitar el funcionamiento del cerebro y procesar datos sin procesar sin supervisión humana) a muestras de citoesponja tomadas de 2331 pacientes que participaban en ensayos clínicos. . El modelo analizó las imágenes de estas muestras y las entrenó para comprender las características de células particulares que indican la presencia del esófago de Barrett, llamadas células caliciformes.
Codificación del compañero de un patólogo
Tratar de desarrollar un sistema completamente automatizado con la capacidad de imitar el diagnóstico único «positivo» o «negativo» de un patólogo fue complejo. A partir de las muestras tomadas de 2331 pacientes, los patólogos pudieron identificar correctamente el 82% de los casos de esófago de Barrett. En comparación, el enfoque de IA pudo identificar correctamente el 73 % de los casos, y ambos enfoques identificaron correctamente el 93 % de los casos negativos.
En cambio, los investigadores fueron guiados por patólogos experimentados para desarrollar un triaje semiautomático sistema. Esto significó que el resultado de cada muestra se clasificó en una de ocho clases diferentes dependiendo de cuán claro fuera el diagnóstico y la calidad. Los patólogos evaluaron manualmente las muestras que se consideraron de baja calidad o más desafiantes para el modelo de aprendizaje profundo.
Este sistema de clasificación resultó exitoso. Cuando se aplicó a los casos más claros (aproximadamente el 60 % de las muestras), el algoritmo pudo identificar el 83 % de los casos.
Los investigadores sugieren que podría reducir la carga de trabajo relacionada con la citoesponja para los patólogos en un 57 %.
El futuro de la IA
Michelle Mitchell, directora ejecutiva de Cancer Research UK, dijo que los patólogos juegan un papel clave en el diagnóstico. «Pero al igual que muchas otras áreas del NHS, se han visto gravemente afectadas por la falta de inversión en la fuerza laboral a lo largo de los años. La investigación como esta, que explora cómo apoyar a los patólogos en su trabajo vital a través de nuevas tecnologías e innovaciones, es vital, ya que es una inversión y planificación a largo plazo de la fuerza laboral oncológica».
A medida que el uso y el desarrollo de esta herramienta de aprendizaje profundo continúa evolucionando, los investigadores creen que será aún más precisa en su definición de las clases de clasificación. Los investigadores también dicen que la tecnología no se limita a esta afección y, en el futuro, podría aplicarse a otras afecciones, como el cáncer de páncreas, tiroides e intestino.
Explore más
Nueva prueba mínimamente invasiva identifica a los pacientes para el cribado del esófago de Barrett Más información: Marcel Gehrung et al. Diagnóstico basado en el triaje del esófago de Barrett para la detección temprana del adenocarcinoma esofágico mediante el aprendizaje profundo, Nature Medicine (2021). DOI: 10.1038/s41591-021-01287-9 Información de la revista: Nature Medicine
Proporcionado por Cancer Research UK Cita: La combinación de citoesponja e IA podría ayudar a los médicos a diagnosticar la enfermedad de Barrett esófago (2021, 16 de abril) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-04-cytosponge-ai-combo-doctors-barrett-esophagus.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.