inteligencia artificialEl despliegue de las tecnologías basadas en IA podría mejorar la detección precoz del cáncer y ayudar a compensar los retrasos diagnósticos en toda Europa.

La inteligencia artificial (IA) ha entrado en el debate público por todo lo alto, pero los investigadores llevan tiempo estudiando su potencial para transformar la atención a las personas con cáncer y mejorar los resultados de los pacientes. En el Congreso ESMO 2023 en Madrid (España), del 20 al 24 de octubre habrá sesiones específicas centradas en la IA para dar a conocer los avances que se han hecho en términos de métodos de computación avanzados aplicados a la oncología.

La Ley de Amara dice que tendemos a sobreestimar el impacto inmediato de la tecnología y subestimar sus efectos a largo plazo. No obstante, como sucede con cualquier área de conocimiento relacionada con la salud humana, es necesario añadir cierta precaución al entusiasmo y, por lo tanto, nuevas tecnologías como la IA, el aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos (`big data´) se están incorporando de manera más lenta y con más precauciones que en otros sectores. Los ejemplos de su aplicación en la práctica clínica hasta ahora se limitan a la clasificación (triaje) de imágenes de biopsias, mamografías y tomografías computarizadas (CT, por sus siglas en inglés) de pulmón usadas para realizar cribados de pacientes en función de la presencia de tumores, así como a algunas áreas de la investigación sobre el cáncer. No obstante, la implementación de estas tecnologías en la investigación oncológica y la práctica clínica más extendidas está lejos de ser homogénea, lo cual indica que existen barreras que pueden ralentizar su adopción y los beneficios que podrían aportar en los procesos de investigación y los cuidados del cáncer, incluyendo prevención, cribado y rutas de atención.

Aprovechar el potencial de la IA para mejorar la detección del cáncer

A partir de un estudio cualitativo presentado en el Congreso ESMO 2023, que explora el potencial de las tecnologías basadas en IA para mejorar la obtención de imágenes, el diagnóstico y los retrasos en el área de oncología en siete países europeos, la Dra. Raquel Pérez-López, radióloga del Instituto de Oncología Val d´Hebron de Barcelona, considera que las guías existentes sobre cribado y diagnóstico del cáncer, que están bien definidas, no se aplican de forma homogénea dentro de Europa, por razones que pueden incluir tanto aspectos económicos como culturales.

Pérez-López vio el potencial de las soluciones digitales emergentes para intervenir desde la base de la organización y anteponer el cribado de los pacientes a partir de sus historias clínicas. «Ya existen plataformas basadas en IA que permiten el análisis de datos recogidos de forma habitual en las historias clínicas electrónicas y en las unidades de imagen, y que podrían contribuir a los programas de prevención y cribado identificando a los individuos en riesgo de desarrollar la enfermedad, pero estos recursos están siendo infrautilizados», ha declarado Pérez-López, quien atribuye este fenómeno a la ausencia de un marco legal para que los datos de los pacientes sean utilizados en estos procesos.

Controlar la IA para potenciar la investigación en el mundo real

Aplicaciones menos tangibles, pero igualmente importantes de los métodos de computación avanzados están transformado algunas áreas de la investigación en oncología. En el campo de la genética del cáncer, por ejemplo, muchas de las mutaciones incluidas en los estudios genómicos modernos se emplean para identificar a los pacientes adecuados para recibir terapias dirigidas empleando herramientas de IA que comparan los perfiles genéticos de cientos de miles de personas y elaboran predicciones sobre la función de estas mutaciones en el riesgo de desarrollar cáncer. Estas tecnologías se han empezado a usar también recientemente de forma más extendida para analizar diversos tipos de datos incluidos en estudios de evidencia obtenida en el mundo real, que están ganando terreno como un medio de generar evidencia en campos como el de los cánceres raros, en los que no es posible realizar ensayos clínicos aleatorizados tradicionales, o para acercar los resultados de los ensayos clínicos y los resultados de los pacientes en la práctica clínica, entre los cuales se observan diferencias frecuentemente.

No es casual que la reciente publicación de la `ESMO Guidance for Reporting Oncology real-World evidence (GROW)´, desarrollada para orientar las publicaciones científicas en este campo, también aborden el asunto de las tecnologías basadas en IA. En particular, la guía ESMO-GROW tiene como objetivo armonizar las prácticas de la investigación oncológica proporcionando recomendaciones detalladas sobre las pruebas y pasos de validación necesarios para presentar datos obtenidos en el mundo real de forma precisa y transparente. Entre esas recomendaciones se incluyen consideraciones relacionadas con el empleo de algoritmos de IA para el análisis de datos en estudios sobre mundo real, una inclusión necesaria para plasmar todas las consideraciones relevantes y específicas al área de oncología y adelantarse a los avances que se presenten en el futuro.

«En el futuro próximo, podremos ver cómo las herramientas de IA transforman el procesamiento de datos dentro de los sistemas de información de los hospitales y de las historias clínicas haciendo posible que los médicos estructuren notas sin texto y obtengan resúmenes de grandes cantidades de información presionando un botón, lo cual facilitará en gran medida la obtención de datos del mundo real de las historias clínicas para generar nuevo conocimiento en la investigación», ha declarado el Dr. Rodrigo Dienstmann, redactor jefe de la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology y Director de Oncoclínicas Precisión Medicine en Sao Paulo (Brasil), explicando además que el documento aborda este probable escenario en el cual los datos empleados para investigar ya no serán recogidos ni estructurados por expertos, sino procesados y resumidos por una máquina.

«Adoptar un método estándar para evaluar las tecnologías basadas en IA con el mismo grado de fiabilidad con el cual se evalúan los medicamentos en los ensayos clínicos será crucial para aprovechar al máximo sus beneficios, a la vez que se garantiza que su adopción no incrementa el riesgo de distorsiones que podría causar desigualdad en la atención a los pacientes», ha puntualizado Dienstmann.

Implementando la oncología digital en la práctica

La investigación en el mundo real impulsada por el análisis de datos avanzado está siendo cada vez más habitual en los ensayos clínicos, algo que también está empezando a extenderse entre las agencias reguladoras que lo emplean en los procesos de autorización de nuevos medicamentos. Por lo tanto, la capacidad de interpretar con precisión este tipo de evidencia será una habilidad esencial para todos los profesionales de la oncología en el futuro. La revista ESMO Real World Data and Digital Oncology es una nueva plataforma revisada por pares en abierto dedicada a la publicación de ciencia y formación de alta calidad sobre la transformación de la atención en cáncer con tecnologías digitales y del mundo real.

Según Dienstmann, los oncólogos -como grupo- no están preparados para esta evolución y tiene necesidades formativas que van a crecer en la misma medida en que lo haga la IA a los flujos de trabajo clínicos. «Hay mucha aprensión sobre el impacto que la IA tendrá en la profesión cuando las máquinas superen a los médicos en algunas de sus tareas tradicionales y repetitivas», cuenta. «Necesitamos formar a los médicos para que empleen estas herramientas con inteligencia y confianza a partir de una comprensión clara de sus valores y de sus limitaciones, para que las máquinas y las personas puedan conseguir, trabajando juntos, mejores resultados de los que obtendrían por separado. ESMO Real World Data and Digital Oncoogy va a ser una fuente para que los médicos se enfrenten a la incorporación de la oncología digital en su práctica habitual».

 Referencia

Dienstmann R. ESMO Real-World Data and Digital Oncology: a journal to understand how health systems can help provide better cancer care[Internet]. ESMO Real-World Data and Digital Oncology [citado 21 oct 2023];2023. Disponible en:  https://doi.org/10.1016/j.esmorw.2023.09.002

23 octubre 2023|Fuente: IMMÉDICO| Tomado de Oncología

lactancia MATERNASe describe el papel en la lactancia de una proteína que también es clave en el cáncer de mama.

La producción de leche en mamíferos es un proceso crucial para el organismo, perfeccionado a lo largo de la evolución. Los mecanismos moleculares que lo regulan son sofisticados, y se siguen investigando. Un nuevo estudio publicado en Nature Communications da un paso más para esclarecerlos, al profundizar en el papel de una proteína, RANK, que es esencial para el funcionamiento de las glándulas mamarias y también es clave en el cáncer de mama.

La producción de leche en mamíferos tiene lugar en el tejido epitelial mamario, formado por dos tipos principales de células: luminales y basales. Las luminales recubren la primera capa de los conductos mamarios y están implicadas en la generación en sí de la leche; las basales rodean a las luminales y originan la contracción que hace fluir la leche durante la lactancia.

Hay que tener en cuenta que los dos linajes de células, basales y luminales, proceden de las basales, que se diferencian en luminales en el embrión. Sin embargo, tras el nacimiento se especializan: las células basales solo generan basales y las luminales solo dan lugar a células luminales.

Una proteína implicada en el cáncer de mama

El nuevo estudio, dirigido por Eva González-Suárez, jefa del Grupo de Transformación y Metástasis del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), describe el comportamiento y la interacción de estos dos linajes celulares durante el embarazo y la lactancia y el papel de la proteína RANK.

Esta proteína centra el interés de González-Suárez desde que ella misma descubriera en 2010 que tiene un papel clave en el desarrollo del cáncer de mama. Actualmente el grupo cuenta con financiación del Consejo Europeo de Investigación (ERC) para desarrollar una nueva generación de fármacos contra el cáncer de mama dirigidos a bloquear la señalización a través de la proteína RANK.

La principal aportación del nuevo estudio ahora publicado, destaca González-Suárez, es «la creación de modelos animales con la proteína RANK eliminada solo en las células luminales o solo en las basales. Así se ha podido discriminar su función en cada tipo de células», algo que hasta ahora se desconocía.

El estudio muestra que las consecuencias de la eliminación de RANK sobre la funcionalidad de la glándula mamaria son distintas dependiendo de si las ratonas experimentan su primera gestación o la segunda, o si no han estado preñadas.

No hay leche en la primera gestación, pero sí en la segunda

Cuando se elimina RANK en las células luminales antes de que haya habido gestación, estas células empiezan a diferenciarse de forma aberrante en otras responsables de la fabricación de la leche en sí, llamadas alveolares. Pero la primera lactancia resulta fallida, porque estas células alveolares aberrantes no son capaces de producir leche.

En la segunda gestación las células luminales son aún más disfuncionales. Esto alerta a las células basales, que recuperan su capacidad de diferenciarse en células luminales alveolares, ahora sí competentes para producir leche. La lactancia, en esta segunda gestación, resulta por tanto exitosa. Es decir, gracias a esa «acción de rescate» de las células basales, que sí expresan RANK, tiene lugar una lactancia funcional. «Esa capacidad de bipotencia de las células basales es capaz de despertar en un contexto fisiológico, para restaurar un proceso tan importante como lactancia», explica González-Suárez.

Para la autora responsable del artículo «resulta muy interesante que, al no tener RANK, las células luminales se diferencien en alveolares de forma aberrante, incluso en ratones hembra que no han entrado aún en gestación. Y también es relevante esa diferencia entre lo que ocurre en la primera y la segunda gestación». En cuanto a la posibilidad de que estos procesos tengan un paralelismo en la lactancia humana, considera que «es probable, pero harían falta estudios para determinarlo».

Los coautores principales del artículo son la investigadora postdoctoral que co-lidera el estudio, Ana Sofía Rocha, del Instituto de Investigación Biomédica Bellvitge (IDIBELL), y Alejandro Collado-Solé, estudiante de doctorado en el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ambos del grupo de Eva González-Suárez.

Referencia

Rocha AS, Collado-Sol, A, Graña-Castro O, Redondo Pedraza J, Soria Alcaide G, Cordero A, et al. Luminal Rank loss decreases cell fitness leading to basal cell bipotency in parous mammary glands. Nat Commun[Internet].2023[citado 20 oct 2023];14(1):6213. doi: 10.1038/s41467-023-41741-5.

21 octubre 2023 | Fuente: IMMedico| Tomado de Obstetricia y Ginecología 

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