El Cancer Center Clínica Universidad de Navarra desarrolló un nuevo sistema para predecir la evolución de los tumores de endometrio de bajo grado, según comunicaron desde el Hospital Universitario La Paz de Madrid.

Este nuevo procedimiento, desarrollado en el Cima (Centro de Información de Medicamentos) y basado en la inteligencia artificial, permite predecir la agresividad de las células y ayudar a determinar el tratamiento de las pacientes con el objetivo de evitar que sufran una recaída. El trabajo se ha publicado en la revista 'NPJ Digital Medicine', la más importante a nivel mundial en su categoría.

Esta investigación contó con la participación del Hospital Universitario La Paz de Madrid, que proporcionó las muestras de pacientes. La plataforma de imagen del Cima desarrolló la técnica para analizar las muestras de tumores de 250 pacientes con cáncer de endometrio de bajo grado en estadios precoces. A partir de ese análisis, el Servicio de Anatomía Patológica de la Clínica procesó las biopsias con un método que permite visualizar y cuantificar múltiples células del sistema inmune y estudiar sus interacciones con las células tumorales.

El objetivo final radica en poder ofrecer a las pacientes el mejor tratamiento en cuanto sea posible. Para ello, el algoritmo creado desarrolla modelos de predicción a partir de la digitalización de las numerosas imágenes de biopsias para, posteriormente, buscar patrones en cada paciente que permitan predecir las posibilidades de sufrir una reaparición de la enfermedad.

El doctor Carlos de Andrea, especialista en Anatomía Patológica de la Clínica, señaló que “uno de los resultados más relevantes del estudio ha sido comprobar que la Inteligencia Artificial identifica que la interacción del sistema inmune con el tumor es determinante para predecir la recaída de las pacientes”.

El doctor Álvaro López Janeiro aseguró que “aunque estamos muy satisfechos con los resultados, somos conscientes de que queda trabajo por hacer. Necesitamos refinar el algoritmo ampliando el número de pacientes estudiados y hay que explorar alternativas para hacer accesible esta tecnología en todos los servicios de Anatomía Patológica de los hospitales”.