La Inteligencia Artificial (IA) se está abriendo paso, a marchas forzadas, en el ámbito de la Anatomía Patológica, disciplina encargada de confirmar o descartar si una lesión sospechosa es una lesión cancerosa y, de serlo, caracterizarla para poder ofrecer a la paciente el tratamiento más adecuado. Como en otros campos de la Medicina, la incorporación de la IA es inevitable en el nuestro. Pero ¿cuál es el presente y futuro de la IA aplicada al cáncer de mama?
¿Dónde estamos?
Lo primero que debemos destacar es el inmenso potencial de la IA en el diagnóstico del cáncer de mama, puesto que esta puede aprender de miles de imágenes de los tejidos (o imágenes histológicas), debido a que estas imágenes ya se pueden digitalizar. De este modo, la IA puede ser entrenada para resolver problemas del día a día y mejorar la precisión diagnóstica, imprescindible esta última porque el diagnóstico preciso es la llave para poder aplicar a medicina personalizada en cáncer, esto es, el tratamiento óptimo para cada tipo de tumor y cada paciente.
En el caso del cáncer de mama, ya existen algoritmos de IA para identificar la presencia de lesiones infiltrantes o preinvasivas en la biopsia, así como de metástasis en los ganglios axilares. Gracias a estas funcionalidades de la IA, se puede hacer un filtrado para el médico patólogo, a fin de que este pueda analizar la biopsia de una manera más dirigida y, por tanto, optimizar el tiempo y los recursos.
También se han desarrollado algoritmos que permiten analizar factores pronósticos, como el grado histológico del cáncer o el número de mitosis presentes, así como para valorar biomarcadores (como el HER2, receptores hormonales, Ki67 o PD-L1) que guían los tratamientos dirigidos, como el tratamiento hormonal o antiHER2.
¿Adónde vamos?
Actualmente se están desarrollando herramientas de IA más ambiciosas que permitan, por ejemplo, predecir la presencia de mutaciones hereditarias en la paciente, a partir del estudio, solo, de la biopsia del tumor, o la posible respuesta al tratamiento quimioterápico neoadyuvante. Pero estos no son más que dos ejemplos ya que, disponiendo de las suficientes imágenes digitales, es cuestión de plantear las preguntas y necesidades oportunas y entrenar a la IA para buscar una respuesta.
Aún es difícil poder precisar hasta dónde podrá llegar la IA en el diagnóstico histológico de las biopsias de mama y cómo podrá mejorar la información que se obtiene de estas para el tratamiento del cáncer de mama. Aunque abundan las informaciones sobre el potencial de la IA en este contexto, resulta aventurado confiar ciegamente en esta tecnología. Existen varias limitaciones que nos invitan a ser prudentes, como el hecho de que debemos realizar un muy estricto vigilado y procesamiento de la muestra obtenida, de manera que se preserve lo mejor posible, para que luego el análisis con IA no resulte erróneo.
Como resultado de las limitaciones descritas, hoy en día la IA todavía no está muy implantada en la práctica clínica, porque requiere que el Departamento de Anatomía Patológica disponga de herramientas para digitalizar las imágenes y, por otro lado, que los algoritmos hayan sido validados y aprobados por las agencias reguladoras, posiblemente el paso más importante para que puedan convertirse en una realidad en la práctica clínica.
Dr. Vicente Peg
Responsable de Patología