Desarrollan un algoritmo que ayudaría a hacer un pronóstico de las pacientes de cáncer de mama

En el caso de las pacientes que sufren un tumor de mama triple negativo o HER2-positivo, que son dos de los más agresivos, es posible tener un pronóstico aproximado mediante la detección y cuantificación de un tipo concreto de célula del sistema inmunitario que se relaciona con una buena respuesta al tratamiento cuando se encuentra en altos niveles.

"En estas pacientes, la presencia de linfocitos infiltrantes del tumor se asocia a un mejor pronóstico por la mayor capacidad del sistema inmunitario para combatir la enfermedad", señala Mònica Gonzàlez-Farré, médico adjunto del servicio de Anatomía Patológica, quien al respecto indica que, por este motivo, "los patólogos detectan y contabilizan estas células a partir del análisis de una muestra". Esta información es importante para el oncólogo, ya que de esta manera tiene la posibilidad de conocer a qué tipo de cáncer se está enfrentando y qué esperar. Sin embargo, esto requiere dedicación y tiempo de los profesionales y la técnica tiene un componente subjetivo que contempla el error humano.

Inteligencia artificial

En este contexto, el Hospital del Mar ha desarrollado una herramienta novedosa basada en la inteligencia artificial que supone una ayuda para los patólogos en relación a su labor en el contexto del cáncer de mama. Se trata de un algoritmo con capacidad para detectar los diferentes tipos celulares en la muestra y cuantificar los linfocitos infiltrantes. Gracias a este modelo de segmentación es posible agilizar el trabajo de los patólogos, sin que ello suponga un menoscabo de la capacidad de detección y recuento de los tipos celulares en la muestra.

"Con esta herramienta se ahorra tiempo manteniendo una calidad de resultados similar a la obtenida por los patólogos cuando analizan la muestra de manera visual en el microscopio y además puede ser más objetiva ya que se elimina la posibilidad de incurrir en un error humano", comenta Gonzàlez-Farré, autora principal del trabajo, publicado en la revista Virchows Archive-European Journal of Pathology.

Pero además, dicho algoritmo, que ha sido desarrollado por el Servicio de Anatomía Patológica y el Servicio de Oncología Médica del Hospital del Mar, junto con investigadores del Hospital Mar Research Institute y del CIBER del Cáncer a partir de 300 muestras de 246 pacientes de cáncer de mama triple negativo y HER2-positivo, tiene capacidad para detectar y cuantificar los diferentes tipos celulares presentes en la muestra del tumor, lo cual "abre la puerta a ampliar conocimiento acerca de las poblaciones tumorales" y determinar el papel que juegan otras células en los tumores, tal y como señala la investigadora.

En cualquier caso, por ahora, esta herramienta no se ha llevado aún a la práctica clínica puesto que se encuentra todavía en periodo de validación, sin embargo, en el momento en el que eso suceda, ésta contribuirá a agilizar la labor de los patólogos y a mejorar la precisión del diagnóstico y, en consecuencia, los tratamientos.