La mayoría de los cánceres colorrectales comienzan como grupos de pequeños pólipos no cancerosos que se forman en el interior del colon, los cuales generan muy pocos síntomas. Algunos de ellos pueden convertirse en cáncer con el paso del tiempo. La probabilidad de que eso ocurra depende del tipo de crecimiento. 

Por esta razón, los médicos recomiendan pruebas de detección regulares para ayudar a prevenirlo mediante la identificación y extirpación de ellos preventivamente.

Un estudio multinacional, dirigido por un equipo de investigación de la Clínica Mayo de Phoenix en Estados Unidos, empleó inteligencia artificial (IA) para desarrollar un algoritmo que permite predecir mejor la recurrencia del cáncer colorrectal. Los resultados del trabajo se publicaron en la revista Gastroenterology [1].

El doctor Rish Pai, patólogo de la institución y autor principal, desarrolló mediante casi 6500 diapositivas digitales el QuantCRC, un algoritmo de segmentación para aprendizaje profundo que identifica diferentes regiones dentro de los tumores.

Se registraron 15 parámetros de cada imagen de cáncer y se los comparó con los resultados del informe patológico y los expedientes de salud. Luego desarrollaron con el QuantCrC un modelo de pronóstico para predecir la supervivencia sin recurrencia.

El algoritmo “identifica diferentes regiones dentro del tumor y extrae datos cuantitativos de estas regiones. Convierte una imagen en un conjunto de números único para cada tumor. La gran cantidad que analizamos nos permite conocer qué rasgos predicen mejor la conducta de ellos. Ahora, podemos aplicar lo que aprendimos a nuevos casos para pronosticar cómo se comportará el tumor”, destaca el doctor Pai.

Para componer la cohorte interna, los investigadores usaron especímenes biológicos de cáncer colorrectal pertenecientes al Registro de familias con cáncer de colon en cada uno de los lugares participantes del estudio en Australia, Canadá y Estados Unidos, incluida la Clínica Mayo. Los resultados se validaron con una cohorte externa formada por otros lugares en Canadá y Estados Unidos, que no pertenecen al padrón mencionado. 

El patólogo espera que el estudio sea valioso tanto para pacientes como para los expertos que estudian estos cánceres y oncólogos que tratan la enfermedad, “ya que brinda otra herramienta para ayudar a guiar el tratamiento y seguimiento”.

El siguiente paso de la investigación busca utilizar el QuantCRC para entender mejor los mecanismos de la recurrencia del tumor y ver si predice la respuesta a ciertos tratamientos, por ejemplo la inmunoterapia.

Referencia
[1] Pai RK, Banerjee I, Shivji S, et al. Quantitative Pathologic Analysis of Digitized Images of Colorectal Carcinoma Improves Prediction of Recurrence-Free Survival [published online ahead of print, 2022 Aug 17]. Gastroenterology. 2022;S0016-5085(22)00951-9.