Inteligencia artificial revela cómo el sistema de defensa del cuerpo reconoce el cáncer de piel

Inteligencia artificial revela cómo el sistema de defensa del cuerpo reconoce el cáncer de piel

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El modelo de inteligencia artificial podría utilizarse para permitir una atención más eficaz de los pacientes con cáncer de piel y podría conducir a avances similares en el diagnóstico y tratamiento de otros tipos de cáncer.

Investigadores de la Universidad de Helsinki, el Centro Integral del Cáncer HUS, la Universidad Aalto y la Universidad de Stanford han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que predice qué pacientes con cáncer de piel se beneficiarán de un tratamiento que active el sistema de defensa inmunitario.

En la práctica, el modelo de IA permite diagnosticar el cáncer de piel con un análisis de sangre, determinar el pronóstico y orientar las terapias con una precisión cada vez mayor.

Estimular el propio sistema de defensa del cuerpo ha demostrado ser una terapia particularmente eficaz para el cáncer de piel.

El problema con las terapias que activan el sistema inmunitario son las diferencias entre los grupos de pacientes: mientras que se puede decir que algunos pacientes están curados, otros no obtienen ningún beneficio del tratamiento.

La investigación previa no ha podido proporcionar a los médicos herramientas que puedan predecir quién se beneficiará del tratamiento que activa el sistema de defensa.

La orientación correcta de las terapias es extremadamente importante, ya que las terapias con medicamentos son costosas y los efectos adversos graves son bastante comunes”, dice el médico e investigador doctoral Jani Huuhtanen de la Universidad de Helsinki y la Universidad Aalto.

El grupo de investigación internacional planteó la hipótesis de que las células inmunitarias de los pacientes para quienes la terapia fue ineficaz no reconocen al cáncer de piel como un enemigo, razón por la cual los pacientes no se benefician del tratamiento.

Utilizando el modelo de IA, el grupo analizó muestras de casi 500 pacientes con cáncer de piel y las comparó con las muestras de casi 1000 individuos sanos.

Para ayudar a la interpretación, los investigadores utilizaron otro modelo de IA desarrollado por el laboratorio Mark M. Davis en la Universidad de Stanford.

A partir de estas muestras, los investigadores simplemente calcularon la cantidad de células inmunitarias que reconocieron el cáncer de piel.

Como era de esperar, se encontraron más células defensivas sensibles al cáncer de piel en pacientes con melanoma que en pacientes sanos.

Este hallazgo puede permitir en el futuro identificar el cáncer de piel a partir de una muestra de sangre”, dice el profesor de Hematología Traslacional Satu Mustjoki de la Universidad de Helsinki.

Además, los pacientes con cáncer de piel que tenían más células defensivas que reconocían el cáncer de piel tenían más probabilidades de beneficiarse de las terapias que activan el sistema inmunitario que aquellos que carecían de dichas células.

El uso de modelos de IA en medicina ha crecido exponencialmente, pero aplicarlos en la atención al paciente requiere una colaboración a largo plazo entre médicos e investigadores especializados en inteligencia artificial.

“En estudios futuros, nuestro objetivo es explorar la utilización del modelo de IA ahora desarrollado e investigar si puede predecir las respuestas al tratamiento también para nuevas terapias con medicamentos contra el cáncer que aún están en desarrollo“, dice el profesor asociado de Biología Computacional y Aprendizaje Automático Harri Lähdesmäki de Aalto. Universidad.

Nuestro modelo de IA es ágil y adaptable, lo que hace posible calcular la cantidad de células defensivas que detectan el cáncer también en el caso de otros tipos de cáncer, incluidos el cáncer de mama, el cáncer de pulmón y el cáncer de sangre”, agrega Jani Huuhtanen.

Toda nuestra investigación se basa en software de código abierto, lo que hace que nuestro modelo de IA esté disponible para otros investigadores y médicos, lo que también permite su mayor desarrollo”, dice Huuhtanen.

Fuente: University of Helsinki

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