Las ayudas de la inteligencia artificial perfeccionan la diagnosis de cánceres de cabeza y cuellos

Investigadores de Charité - Universitätsmedizin Berlín y el consorcio alemán del cáncer (DKTK) ha resuelto con éxito un prolongado problema en la diagnosis de cánceres de cabeza y cuellos. Trabajando junto a colegas de Technische Universität (TU) Berlín, los investigadores utilizaron la inteligencia artificial de desarrollar un nuevo método de la clasificación que determina los orígenes primarios del tejido cacerígeno basados en cambios de la DNA de la substancia química. El potencial para la introducción en práctica médica rutinaria se está probando actualmente. Los resultados de esta investigación se han publicado en remedio de translación de la ciencia.

Cada año, diagnostican a más de 17.000 personas en Alemania con los cánceres de cabeza y cuellos. Éstos incluyen cánceres de la cavidad bucal, de la laringe y de la nariz, pero pueden también afectar a otras áreas de la culata de cilindro y del cuello. Algunos pacientes de cáncer de cabeza y cuello también desarrollarán el cáncer de pulmón.

“En la gran mayoría de casos, es imposible determinar si éstos representan las metástasis pulmonares de un segundo cáncer primario del paciente del cáncer de cabeza y cuello o, es decir el cáncer de pulmón primario,” explica al profesor el Dr. Frederick Klauschen del instituto de Charité de la patología, que co-llevó el estudio junto al profesor el Dr. David Capper del departamento de Charité de la neuropatología. “Esta distinción es enorme importante en el tratamiento de la gente afectada por estos cánceres,” acentúa a profesor Klauschen, agregando: “Mientras que la cirugía puede proveer de una vulcanización en pacientes los cánceres de pulmón localizados, los pacientes con los cánceres de cabeza y cuellos metastáticos se van importante peor en términos de supervivencia y requerirán tratamientos tales como chemoradiotherapy.”

Cuando el intentar distinguir entre metástasis y un segundo tumor primario, patólogos utilizará generalmente técnicas establecidas tales como analizar la microestructura del cáncer y descubrir las proteínas características en el tejido. Sin embargo, debido a las semejanzas marcadas entre los cánceres de cabeza y cuellos y los cánceres de pulmón a este respecto, estas pruebas son generalmente poco concluyentes. “Para resolver este problema, probamos las muestras de tejido para un cambio químico específico conocido como metilación de la DNA,” explicamos a profesor Capper que, como profesor Klauschen, es una pieza científica del DKTK en Berlín. Él agrega: “Sabemos de estudios anteriores que las configuraciones de la metilación de la DNA en células cancerosas son altamente relacionadas en el órgano en el cual el cáncer originó.”

Trabajando con el profesor el Dr. Klaus-Roberto Müller, profesor para el aprendizaje de máquina en TU Berlín, el grupo de investigación empleó métodos inteligencia-basados artificiales para hacer esta información útil en la práctica. Los datos usados investigadores de la metilación de la DNA de varios cientos cánceres de la culata de cilindro y del cuello y de pulmón para entrenar a una red neuronal profunda para distinguir entre los dos tipos de cáncer.

Nuestra red neuronal puede ahora distinguir entre los cánceres de pulmón y las metástasis del cáncer de cabeza y cuello en la mayoría de casos, logrando una exactitud sobre del 99 por ciento. Para asegurarse de que los pacientes con los cánceres de cabeza y cuellos y los cánceres de pulmón adicionales se beneficien de los resultados de nuestro estudio lo más rápidamente posible, estamos actualmente en curso de prueba de la puesta en vigor de este método diagnóstico en práctica rutinaria. Esto incluirá un estudio anticipado de la validación para asegurarse de que el nuevo método se puede poner a disposición todos los pacientes afectados.”

Profesor el Dr. Frederick Klauschen, el instituto de Charité de la patología

El trabajo junto a los investigadores de Charité, el director del centro de Berlín para el aprendizaje de máquina (BZML), profesor Müller, se encanta semejantemente en sus resultados: La “inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante, no sólo en nuestras vidas de cada día y en industria, pero también en ciencias naturales y la investigación médica. El uso de la inteligencia artificial es, sin embargo, determinado complejo dentro del campo médico; esta es la razón por la cual, hasta ahora, las conclusión de la investigación han entregado solamente raramente las ventajas directas para los pacientes. Éste podía ahora estar a punto de cambiar.”

Source:
Journal reference:

Jurmeister, P. et al. (2019) Machine learning analysis of DNA methylation profiles distinguishes primary lung squamous cell carcinomas from head and neck metastases. Science Translational Medicine. doi.org/10.1126/scitranslmed.aaw8513.