Los modelos de inteligencia artificial (IA) desarrollados por el Centro Médico Sheba y la empresa de diagnóstico oncológico de precisión Imagene, de Tel Aviv, se han utilizado para detectar biomarcadores cancerígenos en tiempo real a partir de una sola imagen de biopsia.
Identificar las alteraciones genéticas es clave para mejorar la atención al paciente y orientar las decisiones terapéuticas específicas. El cáncer de pulmón, derivado en su mayor parte del tabaquismo, es el más frecuente y causa unos 1,76 millones de muertes al año en todo el mundo. El cáncer de pulmón no microcítico (CPNM) constituye el 85% de todos los cánceres de pulmón y suele diagnosticarse en fases avanzadas.
Los investigadores acaban de publicar sus resultados en la revista Modern Pathology. Aparece bajo el título “Direct identification of ALK and ROS1 fusions in non-small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained slides using deep learning algorithms”.
Las fusiones de los genes ALK y ROS1 son actores clave bien establecidos en el NSCLC. Las directrices de la Red Nacional de Centros Oncológicos (NCCN) recomiendan la elaboración de perfiles moleculares amplios mediante la secuenciación de próxima generación (NGS). Esto presenta varios obstáculos, como la insuficiencia de tejido para las pruebas, la mala calidad del ADN o el ARN, el fracaso de la secuenciación y el elevado plazo de entrega, que puede oscilar entre dos y seis semanas, un tiempo del que no disponen los pacientes con cáncer de pulmón, ya que las estadísticas muestran que entre el 10% y el 20% de los pacientes con cáncer de pulmón morirán entre uno y tres meses después del diagnóstico.
La IA se está investigando intensamente en el campo de la patología, pero sólo unos pocos ejemplos han demostrado resultados superiores en términos de rendimiento. “Nuestros resultados demuestran las ventajas que tienen las soluciones de IA basadas en imágenes en el ámbito de la patología molecular, ya que permiten una detección rápida y precisa de biomarcadores y superan las limitaciones que se encuentran al utilizar los métodos de laboratorio tradicionales”, afirma el equipo.
El estudio comparó el rendimiento de los métodos convencionales de análisis de ALK y ROS1 con el de las soluciones de IA de Imagene. Se utilizaron la inmunohistoquímica (IHC), la hibridación fluorescente in situ (FISH) y la NGS como métodos de referencia para el análisis. La validación del clasificador ALK/ROS1 en una cohorte de casos de cáncer de pulmón del departamento de patología del Centro Médico Sheba mostró sensibilidades del 100% para ambos genes y especificidades del 100% y el 98,6% para ALK y ROS1 respectivamente. Estos resultados presentan unos niveles de precisión sin precedentes, comparables a los de las técnicas de referencia.
Una nueva vía para el diagnóstico rápido y preciso del cáncer
“Imagene y Sheba, así como nuestro modelo de programa de innovación ARC (Acelerar, Rediseñar, Colaborar) mantienen una estrecha colaboración en materia de investigación en el campo de la detección de biomarcadores para el cáncer de pulmón con el fin de mejorar la calidad de la atención y salvar la vida de los pacientes”, dijo la profesora Iris Barshack, directora del instituto de patología de Sheba. “Estamos orgullosos de publicar el artículo científico que presenta niveles de precisión nunca antes demostrados. Los algoritmos de aprendizaje profundo de Imagene agilizan radicalmente el diagnóstico del cáncer y la terapia dirigida, y nos comprometemos a continuar y ampliar esta colaboración para cubrir más tipos de cáncer y biomarcadores”.
“Estamos agradecidos por la estrecha colaboración de investigación con el instituto de patología”, dijo Dean Bitan, cofundador y CEO en Imagene. “Nuestra investigación abre un nuevo camino para el diagnóstico rápido y preciso del cáncer y nos da la oportunidad de trabajar mano a mano con los principales equipos clínicos en el cumplimiento del enorme avance que pueden ofrecer las pruebas genómicas basadas en la IA”.
PROF. EYAL Zimlichman, director de innovación y transformación de ARC, añadió: “Estamos orgullosos de este logro de colaboración, dedicado exclusivamente a combatir el cáncer y salvar vidas mediante el uso de esta tecnología digital que cambia el juego. Esto representa la esencia de nuestro modelo ARC, que está rediseñando el futuro de la asistencia sanitaria hoy en día”.
Mientras tanto, Sheba -el mayor centro médico de Israel y que ha sido clasificado por Newsweek como uno de los 10 mejores hospitales del mundo durante los últimos cuatro años- y la Universidad Thomas Jefferson (TJU) de Filadelfia han colaborado para construir un centro de neurociencia de vanguardia en Israel. El memorando de entendimiento que han firmado permitirá avanzar en la investigación neurocientífica y la atención clínica, con una nueva instalación que se inaugurará en 2024.
Las dos instituciones colaborarán en cuatro áreas clave: el ámbito académico, la innovación, la investigación y la atención clínica, combinando sus respectivos conocimientos de neurociencia líderes en el mundo para desarrollar los nuevos tratamientos del mañana.
“Compartimos con la TJU la visión común de que el mundo debe acelerar la transformación de la atención clínica y forjar un nuevo y audaz camino. Este acuerdo forma parte de ese objetivo”, dijo el Director General del Centro Médico Sheba, el profesor Yitshak Kreiss. “Nuestra colaboración en el ámbito de la neurociencia nos permitirá a ambos liderar el desarrollo y la aplicación de una tecnología de vanguardia que cambiará el mundo”.
El centro de neurociencia se centrará en una serie de enfermedades cerebrales como la epilepsia, la enfermedad de Parkinson, la esclerosis lateral amiotrófica, los trastornos del movimiento, la investigación con células madre y los trastornos del comportamiento. Además de proporcionar a los pacientes israelíes las tecnologías y los tratamientos más avanzados que se ofrecen, también actuará como centro de investigación académica, convirtiéndose en la oficina permanente de la TJU en Israel.