Expertos en medicina y en ciencias de la computación del Technion israelí desarrollaron una nueva tecnología que permite «leer» las formas de los tumores y, en base a los resultados de ese tipo de estudio, ayudar a «personalizar» el tratamiento de los enfermos de cáncer.
Se trata, afirmaron, de un «patólogo computarizado», en referencia a los profesionales de la patología, la especialidad médica que estudia y analiza estructuras celulares a través de las biopsias para explicar las causas de las enfermedades.
La tecnología extrae información molecular de las imágenes de biopsia que se sometieron a una coloración con hematoxilina y eosina (H&E).
H&E es un sistema común de tinte que se usa para analizar el tejido tomado en una biopsia. La coloración permite al patólogo identificar el tipo de cáncer y su gravedad en el tejido bajo el microscopio.
Pero la coloración por sí sola no permite la identificación de características que son cruciales para determinar el tratamiento apropiado, explicaron desde el Technion, el Instituto de Tecnología de Israel.
Para conocer todas esas características, los médicos deben, por ejemplo, desarrollar un perfil molecular del tumor, sus vías biológicas, el código genético de las células cancerosas y los «receptores» comunes en la membrana celular.
El mapeo de los «receptores» en la membrana celular es particularmente relevante para la medicina personalizada, ya que permite detectar el mejor tratamiento que pueda bloquearlos e inhibir el desarrollo del tumor.
Los «receptores» son un elemento clave en la lucha contra el cáncer. Los tumores de mama se clasifican como de «receptor» de estrógeno positivo o negativo, dependiendo de la receptividad celular a esa hormona.
Hace ya algún tiempo se descubrió que un tumor de receptor de estrógeno positivo «tiene muchos receptores para el estrógeno, y el estrógeno es el combustible que impulsa el cáncer de mama», explicó el profesor Donald Berry, presidente del departamento de bioestadística y matemáticas aplicadas del centro de Cáncer M.D. Anderson de la Universidad de Texas, en Houston.
Citado por la revista especializada HealthDay, Berry señaló que, típicamente, las mujeres que tienen cánceres que se han propagado a los nódulos linfáticos cercanos reciben quimioterapia.
A las que tienen tumores de receptor de estrógeno positivo también se les debe recetar tamoxifén, que inhibe la absorción del estrógeno en las células de cáncer, indicó.
Esto explica, por ejemplo, lo importante que es comprender mejor los resultados de una biopsia cuando se decide sobre llevar adelante un tratamiento de quimioterapia.
En ese sentido, los investigadores del Technion desarrollaron esta innovación conceptual que consiste en extraer información molecular de la forma de la célula y de su entorno (la morfología del tejido), tal como se refleja en los escaneos H&E.
Según los estudiantes de doctorado Gil Shamai y Ron Slossberg, quienes llevaron adelante la investigación junto al profesor Ron Kimmel, de la Facultad de Ciencias de la Computación, «los patólogos con los que hablamos dijeron que era una tarea imposible».
«Un patólogo humano no puede inferir las características del tumor debido a la gran cantidad de variables, pero la buena noticia es que las tecnologías de inteligencia artificial, y especialmente el aprendizaje profundo, son capaces de hacerlo», afirmaron.
La computadora, a diferencia incluso del patólogo más hábil, «puede caracterizar el cáncer con un análisis complejo de su morfología», dijeron Shamai y Slossberg.
«Con la ayuda del procesamiento de imágenes y las herramientas de inteligencia artificial, los investigadores mostraron, por primera vez, la capacidad de predecir el perfil molecular de las células a partir de la morfología tumoral, es decir, solo al observar el tejido tal como aparece en los escáneres H&E estándar», dijo el Technion.
Shamai precisó: «logramos identificar la ‘firma’ que el cáncer deja en el tejido».
