La IA podría predecir el riesgo de recurrencia del cáncer de pulmón
Cáncer de pulmón de células no pequeñas. Crédito: Dra. Ed. Uthman a través de Yale Rosen en Flickr, CC BY-SA 2.0
Los científicos informáticos que trabajan con patólogos han entrenado una herramienta de inteligencia artificial (IA) para determinar qué pacientes con cáncer de pulmón tienen un mayor riesgo de que su enfermedad regrese después del tratamiento.
La herramienta de IA pudo diferenciar entre células inmunitarias y células cancerosas, lo que permitió a los investigadores crear una imagen detallada de cómo evolucionan los cánceres de pulmón en respuesta al sistema inmunitario en pacientes individuales.
Aunque esta investigación es en sus primeras etapas, este enfoque innovador podría acelerar la forma en que los médicos pueden predecir qué pacientes tienen más probabilidades de que su cáncer de pulmón regrese, para que puedan ser monitoreados de cerca con planes de tratamiento personalizados.
La nueva IA La herramienta desarrollada por investigadores del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, en colaboración con científicos del Instituto del Cáncer del University College London y el Instituto Francis Crick, fue entrenada por patólogos para seleccionar células inmunitarias de células cancerosas. Esto permitió que la herramienta mapeara áreas en tumores donde la cantidad de células inmunitarias era alta en comparación con la cantidad de células cancerosas, en pacientes con cáncer de pulmón.
Regiones inmunitarias ‘calientes’ y ‘frías’
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Usando la herramienta de inteligencia artificial, el equipo encontró que mientras algunas partes del tumor estaban llenas de células inmunes, descritas como regiones «calientes», otras partes del tumor parecían estar completamente desprovistas de ellas, lo que describieron como regiones ‘frías’.
Cuando los investigadores siguieron el progreso de los pacientes que tenían un mayor número de regiones ‘frías’, encontraron que los pacientes tenían un mayor riesgo de recaída.
Esto El estudio forma parte del estudio pulmonar TRACERx (Tracking Cancer Evolution through therapy [Rx]), un estudio de nueve años y 14 millones financiado por Cancer Research UK.
El artículo se publicó en Nature Medicine y se muestra junto con 8 otras publicaciones de TRACERx en el sitio web de Nature.
Los científicos dirigidos por el Dr. Yinyin Yuan del Instituto de Investigación del Cáncer (ICR) combinaron la patología de IA im tecnología de mapeo de edad con secuenciación de última generación. Usaron esta herramienta para analizar muestras de 100 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que participaron en el estudio TRACERx.
Al comparar áreas inmunitarias calientes o frías dentro del mismo tumor, el equipo evaluó hasta qué punto su composición genética difería, lo que les dio pistas sobre cómo habían cambiado en respuesta a las presiones evolutivas.
Presión evolutiva del sistema inmunológico
El trabajo del equipo reveló que las células cancerosas encontraron en las regiones inmunitarias frías pueden haber evolucionado más recientemente que las células cancerosas que se encuentran en las regiones inmunitarias calientes que están repletas de células inmunitarias.
Los investigadores sugieren que las áreas del tumor con menos células inmunitarias pueden haber desarrollado un «encubrimiento». mecanismo bajo la presión evolutiva del sistema inmunitario que les permite ocultarse de las defensas naturales del cuerpo.
Su herramienta de IA puede evaluar cuántas regiones con este mecanismo de encubrimiento existen dentro de un tumor, lo cual es fundamental dado que estas áreas inmunitarias frías son asociado con cáncer rela pses.
Esta investigación inicial podría usarse en el futuro en la clínica para brindar a los médicos información más detallada sobre la composición celular de los tumores que la que se puede ver a simple vista, informando el desarrollo de estrategias de tratamiento personalizadas. para pacientes individuales.
Selección de pacientes con cáncer de pulmón con mayor riesgo
Dr. Yinyin Yuan, líder del equipo de Patología Computacional del ICR, dijo:
«En nuestro nuevo estudio, aplicamos inteligencia artificial a datos genéticos e imágenes de patología, para crear una nueva herramienta que en el futuro podría ayudar a seleccionar identificar a los pacientes con cáncer de pulmón que corren el mayor riesgo de que su cáncer regrese.
«Hemos obtenido nuevos conocimientos sobre cómo los cánceres de pulmón pueden ocultarse para escapar de la atención del sistema inmunitario y, al hacerlo, pueden seguir evolucionando y desarrollándose. La capacidad del cáncer para evolucionar y regresar después del tratamiento es uno de los mayores desafíos que enfrentan los investigadores y médicos del cáncer en la actualidad.
«Nuestra investigación ha revelado nuevos conocimientos sobre por qué algunos cánceres de pulmón son tan difíciles de tratar, y no hubiera podido hacer esto sin la escala y el alcance del proyecto TRACERx».
Fuerza imparable de la naturaleza
El profesor Charles Swanton, médico jefe de Cancer Research UK que dirige el TRACERx, dijo:
«Al igual que los pinzones que Darwin describió en las islas Galápagos, las células cancerosas también crecen y evolucionan en respuesta a su entorno único, eliminando a los débiles para permitir que sobrevivan los más fuertes. Esta fuerza imparable de la naturaleza significa que curar el cáncer después de que se ha diseminado es una tarea difícil y nos ayuda a comprender cómo los tumores desarrollan resistencia incluso a los tratamientos más avanzados y poderosos que tenemos.
«Enfocarse solo en las complejidades del tumor no es No es suficiente, necesitamos explorar el entorno que e ada tumor está creciendo y comprender sus influencias. TRACERx nos ha brindado la plataforma para explorar esto con excepcional detalle y nos ha demostrado que se necesitan múltiples enfoques en diferentes etapas de la enfermedad para burlar al cáncer».
Mapeo de la evolución del cáncer de pulmón
La Dra. Mariam Jamal-Hanjani, profesora clínica sénior y oncóloga médica consultora del UCL Cancer Institute, que ha trabajado en TRACERx desde sus inicios, dijo: «Desafortunadamente, la supervivencia del cáncer de pulmón sigue estando entre las más bajas de todos los tipos de cáncer a pesar de las nuevas opciones de tratamiento. para pacientes Esto puede deberse a que las células del cáncer de pulmón evolucionan y se vuelven resistentes al tratamiento, lo que hace que la enfermedad regrese o empeore.
«TRACERx nos permite mapear la evolución del cáncer de pulmón desde el diagnóstico hasta la curación después de la cirugía o la muerte, y ya está revelando cómo podemos ofrecer a los pacientes una mejor atención y tratamiento. No solo hemos encontrado nuevas formas de predecir la respuesta al tratamiento y el resultado, sino que ahora podemos detectar cuándo el cáncer de pulmón ha regresado antes de que se vea en una exploración. los tratamientos de vanguardia que usan las propias células inmunitarias del paciente que han sido reprogramadas para atacar las células de cáncer de pulmón podrían convertirse en una realidad».
Michelle Mitchell, directora ejecutiva de Cancer Research UK, dijo: «TRACERx es la mayor inversión individual que hemos logrado en un programa de investigación de cáncer de pulmón, y es un enfoque estratégico masivo para Cancer Research UK Los avances que estamos viendo a través de TRACERx son solo el comienzo, y espero ver un futuro mejor para las personas con cáncer de pulmón cáncer gracias a nuestra inversión».
Explore más
El sistema inmunológico es clave para comprender la evolución del cáncer Más información: undefined undefined et al. La variabilidad inmune geoespacial ilumina la evolución diferencial del adenocarcinoma de pulmón, Nature Medicine (2020). DOI: 10.1038/s41591-020-0900-x Información de la revista: Nature Medicine , Nature
Proporcionado por el Instituto de Investigación del Cáncer Cita: la IA podría predecir el riesgo de enfermedad pulmonar recurrencia del cáncer (28 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-ai-lung-cancer-recurrence.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.