Investigadores de IBM analizan la estructura de las células del cáncer de mama utilizando IA

El cáncer de mama es el cáncer más común y la principal causa de muerte entre las mujeres en muchos países del mundo, junto con el cáncer de pulmón y colorrectal. Según las estadísticas de la Agencia Mundial para la Investigación del Cáncer (IARC) en 1998, el cáncer de mama ocupaba el primer lugar y representaba el 21% de todos los cánceres en mujeres en todo el mundo. Y las últimas investigaciones muestran que 1 de cada 8 mujeres adultas desarrollará cáncer de mama invasivo durante su vida, y según la Organización Mundial de la Salud, el año pasado hubo 18,1 millones de casos nuevos y 9,6 millones de muertes por cáncer de mama en todo el mundo. Así, se puede comprobar que el cáncer de mama es verdaderamente un asesino en serie, con un mecanismo de respuesta sumamente complejo que a lo largo de los años ha tenido innumerables estudios sobre sus causas, patogénesis y tratamiento, pero los resultados obtenidos aún son relativamente limitados.

• Mejorar la eficacia de la evaluación de la depresión con modelos de IA

Actualmente, la detección temprana del cáncer de mama mediante pruebas de detección en mujeres por lo demás sanas mejora significativamente el pronóstico y los resultados generales del tratamiento y, afortunadamente, se están realizando esfuerzos en Google, el MIT y la Universidad de Nueva York para mejorar la precisión de las pruebas de detección del cáncer de mama utilizando tecnología de inteligencia artificial que han logrado éxitos encomiables. , lo que abre notablemente más el potencial para realizar pruebas de detección efectivas del cáncer de mama en la comunidad. Otro gigante en el campo de la inteligencia artificial, IBM, es el último nombre en unirse a la lucha contra el cáncer de mama. En una publicación de blog ayer, los científicos de la oficina suiza de IBM Zurich detallaron su proyecto de colaboración con la Universidad de Zurich para desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial que pueda identificar y clasificar tumores, células inmunes y las relaciones de estos componentes. Los detalles de este proyecto de investigación se publican en la famosa revista científica Cell.

“Si bien investigadores y médicos de todo el mundo han trabajado incansablemente para desarrollar nuevos tratamientos para combatir el cáncer de mama, en última instancia, las principales razones por las que las muertes relacionadas con el cáncer siguen siendo la resistencia al tratamiento, la recurrencia y la metástasis. Nuestro objetivo en este proyecto es nada menos que sentar las bases para futuros métodos precisos de diagnóstico y detección, capaces de ayudar a los pacientes a ganar un mayor porcentaje en la lucha contra esta malvada enfermedad", compartió Marianna Rapsomaniki, jefa del equipo de investigación de IBM.

• Google aplica la IA en la detección de enfermedades oculares

Con ese fin, Rapsomaniki y sus colegas plantearon primero la hipótesis de que el cáncer de mama es una enfermedad heterogénea, es decir, que está compuesta de células tumorales con diferentes características determinadas por la estructura genética e influenciadas por la comunicación ambiental y las interacciones con tipos de células no cancerosas en del cuerpo, como células inmunitarias, fibroblastos (células estromales) y células endoteliales (células vasculares). Además, los científicos también plantean la hipótesis de que los factores de estos "ecosistemas" pueden estar relacionados con la progresión de la enfermedad y la capacidad de responder a la terapia.

Para probar su idea, el equipo seleccionó muestras no tumorales de 144 pacientes y utilizó citometría de masas, una variación del método analítico de citometría de flujo, para analizar y medir alrededor de 70 tipos de proteínas en más de 26 millones de células inmunes y cancerosas. A continuación, utilizaron una técnica basada en inteligencia artificial para identificar diferentes poblaciones de tumores y células inmunitarias, luego crearon un diagrama detallado del "ecosistema del cáncer de mama" y utilizaron este nomograma para identificar la heterogeneidad de los tumores individuales, así como para cuantificar su anomalías en comparación con las células no tumorales.

• El modelo de IA del MIT puede capturar relaciones entre objetos por sí solo con datos de entrenamiento mínimos

Finalmente, los investigadores realizaron análisis de macrófagos asociados a tumores y poblaciones de células T (estas células pueden exhibir funciones tanto supresoras de tumores como de apoyo) y luego vincularon los hallazgos con otra información clínica, incluida la extensión de la enfermedad o la agresividad del tumor.

Después de completar los pasos experimentales, el equipo descubrió que los tumores malignos a menudo están dominados por una morfología celular tumoral única, y cada tumor también es único en su composición celular, de la cual, cuanto más malignos son los tumores, más diferentes son de los descansar. Además, los científicos también han encontrado similitudes en el sistema inmunológico relacionado con los tumores entre los tumores malignos.

El equipo cree que este trabajo contribuirá a sentar las bases para el diseño de tratamientos de medicina de precisión y muestra que la inmunoterapia puede ser un método viable para el diagnóstico precoz de ciertos grupos de pacientes con cáncer de mama.

• La inteligencia artificial japonesa ha creado modelos de moda virtuales súper realistas

“A lo largo de nuestra investigación, hemos visto que un enfoque único para el tratamiento del cáncer no siempre es eficaz. Con base en estos hallazgos recientes, creemos que un grupo específico de pacientes con cáncer de mama también puede beneficiarse de la inmunoterapia para su tratamiento. En el futuro, promoveremos la comprensión de la viabilidad de la inmunoterapia en estudios adicionales, lo que podría conducir a un ensayo clínico a gran escala", concluyó Marianna Rapsomaniki.