Un método basado en inteligencia artificial puede ayudar a predecir las recurrencias del melanoma en etapa temprana

Un método basado en inteligencia artificial puede ayudar a predecir las recurrencias del melanoma en etapa temprana

La mayoría de las muertes por melanoma, la forma más mortal de cáncer de piel, ocurren en pacientes a quienes inicialmente se les diagnosticó melanoma en etapa temprana y luego experimentaron una recurrencia, que generalmente no se detecta hasta que se ha diseminado o metastatizado.

Un equipo dirigido por investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH) desarrolló recientemente un método basado en inteligencia artificial para predecir qué pacientes tienen más probabilidades de experimentar una recurrencia y, por lo tanto, de beneficiarse de un tratamiento agresivo. El método fue validado en un estudio publicado en npj Precision Oncology.

La mayoría de los pacientes con melanoma en etapa temprana son tratados con cirugía para extirpar las células cancerosas, pero los pacientes con cáncer avanzado a menudo reciben inhibidores de puntos de control inmunológico, que son eficaces para estimular la respuesta inmune contra las células tumorales pero también tienen efectos secundarios importantes.

Existe una necesidad urgente de desarrollar herramientas predictivas para ayudar en la selección de pacientes de alto riesgo para quienes los beneficios de los inhibidores de puntos de control inmunológico justificarían la alta tasa de eventos inmunológicos adversos patológicos y potencialmente fatales observados con esta clase de terapia”.

Yevgeniy R. Semenov, MD, autor principal, investigador, Departamento de Dermatología del MGH

"La predicción confiable de la recurrencia del melanoma puede permitir una selección más precisa del tratamiento para la inmunoterapia, reducir la progresión de la enfermedad metastásica y mejorar la supervivencia del melanoma mientras se minimiza la exposición a las toxicidades del tratamiento".

Para lograrlo, Semenov y sus colegas evaluaron la efectividad de algoritmos basados ​​en el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que utiliza datos de registros médicos electrónicos para predecir la recurrencia del melanoma.

Específicamente, el equipo recopiló 1.720 melanomas en etapa temprana, 1.172 del Mass General Brigham Healthcare System (MGB) y 548 del Dana-Farber Cancer Institute (DFCI), y extrajo 36 características clínicas y patológicas de estos cánceres de registros médicos electrónicos para predecir el riesgo de recurrencia de los pacientes con algoritmos de aprendizaje mecánico. Se desarrollaron y validaron algoritmos utilizando diferentes conjuntos de pacientes con MGB y DFCI, y se identificaron el grosor del tumor y la tasa de división de las células cancerosas como las características más predictivas.

"Nuestra plataforma integral de predicción de riesgos, que utiliza novedosos enfoques de aprendizaje automático para determinar el riesgo de recurrencia del melanoma en etapa temprana, logró un alto nivel de clasificación y precisión de predicción del tiempo hasta el evento", dice Semenov. "Nuestros resultados sugieren que los algoritmos de aprendizaje automático pueden extraer señales predictivas de características clínico-patológicas para la predicción de la recurrencia del melanoma en etapa temprana, lo que permitirá la identificación de pacientes que pueden beneficiarse de la inmunoterapia adyuvante".

Fuente:

Hospital General de Massachusetts

Referencia:

Wan, G., et al. (2022) Predicción de la recurrencia del melanoma en etapa temprana según características clínicas e histopatológicas. npj Oncología de precisión. doi.org/10.1038/s41698-022-00321-4.

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