Patología digital en el diagnóstico de cáncer de mama: inmersión de la inteligencia artificial en la oncología
El cáncer comienza cuando algunas células de nuestro cuerpo pierden el control y se reproducen masivamente, interrumpiendo la función normal de tejidos y órganos.
Cuando las células que se descontrolan son las que conforman el tejido mamario, estamos en presencia de una paciente con cáncer de mama. Este tipo de cáncer es el que más muertes produce en la población femenina y por ello es muy importante generar nuevas estrategias para reducir su mortalidad.
Las tres estrategias más importantes para reducir al máximo posible la mortalidad en las pacientes se podrían resumir en:
- Realizar la detección temprana del tumor primario.
- Comprender sus características genéticas, bioquímicas y moleculares.
- Elegir la terapia óptima de acuerdo con los marcadores detectados.
Consecuentemente, cuanto más temprano se realice la detección y el tratamiento, óptimo será el panorama de recuperación del paciente y más elevada será su calidad de vida post- tratamiento.
Una de las técnicas más difundidas para realizar la detección temprana de este tipo de tumor en los controles de rutina es la mamografía. Esta técnica involucra la toma de rayos X del tejido mamario, previa compresión del mismo en una placa para lograr la máxima expansión del tejido. Si en el análisis del resultado de estas placas radiográficas se encuentra alguna anomalía no esperable, se confirmará con otros métodos de imagen como ser la resonancia magnética nuclear o el ultrasonido. De observarse nuevamente la anomalía, entonces se procederá a tomar una muestra del tejido para el análisis de patología. Este último proceso se denomina biopsia.
El tejido obtenido en la biopsia debe ser tratado previamente para luego poder ser analizado. En líneas generales, el tratamiento involucra una serie de procesos químicos en los cuales se elimina el agua (para evitar la descomposición) y se le da rigidez (para evitar la deformación mecánica). Una vez tratado, se cortan porciones ultrafinas del tejido que luego se tiñen. Una de las tinturas que constituye una práctica estándar en la patología médica es la llamada de Hematoxilina y Eosina. Estas dos sustancias se unen diferencialmente a distintas partes de la célula como el núcleo (Hematoxilina, aportando color azul) y lo que rodea al núcleo, el citoplasma (Eosina, aportando color rosado). La unión con estos colorantes hará que en el tejido se formen patrones característicos, los cuales pueden ser diferentes en en el tejido normal y el cancerígeno y que son fotografiados en cada paciente. Esta diferencia de tejidos es la clave para identificar crecimientos tumorales.
Aquí finalmente es donde entra en juego la patología digital. Mediante las fotografías que se toman de cada uno de los pacientes, donde hay zonas con patrones sanos y tumorales, se pueden generar pequeñas muestras de cada zona. Estas muestras se agruparán de acuerdo a si provienen de una zona cancerígena o de una zona normal. Finalmente, cuando se conforman grupos con numerosas muestras estas alimentarán un algoritmo de visión artificial.
El algoritmo de visión artificial aprenderá a comprender como se ve una imagen normal y como se ve una imagen tumoral, luego del pasaje de miles de muestras de un tipo y del otro. Cuando el algoritmo finalice el entrenamiento, ya estará capacitado para analizar muestras similares y generar la categoría de la que provienen.
La inteligencia artificial en la medicina ha logrado automatizar muchas áreas, lo que ha generado muchas ventajas como ser la velocidad y autonomía en los procesos, el descenso de costos y la exportación de tecnología a áreas con baja capacidad operativa. Estas ventajas no solo están impactando positivamente en la calidad de la atención médica sino también en el involucramiento de los pacientes en sus tratamientos y en su recuperación. No obstante, todo lo anterior, es importante recordar que en este campo siempre debe primar la ética profesional enfatizando la protección de los datos sensibles y el resguardo de la privacidad de los pacientes que consientan a brindar sus datos para los ensayos.
Patología Digital de Manuel Cossio en Vimeo.