Avances en las imágenes de microvasos por ecografía y la IA para mejorar la detección del cáncer

Ecografía: tecnología que usa ondas sonoras para producir una imagen. Por lo general, se utiliza para controlar el desarrollo de un bebé mientras crece dentro de su madre. Sin embargo, las imágenes por ecografía también pueden utilizarse para investigar presuntos tumores de tejido y nódulos que pueden ser cancerosos.

Los tumores no solo están formados por células cancerosas, sino también por una matriz de pequeños vasos sanguíneos o microvasos que no pueden verse en las imágenes producidas por los ecógrafos convencionales. Para resolver este problema, la Dra. Azra Alizad, médica y científica, y el Dr. Mostafa Fatemi, científico de ingeniería biomédica, se unieron en Mayo Clinic para diseñar y estudiar una herramienta que podría mejorar la resolución de las imágenes por ecografía. Como demuestran los hallazgos de la investigación, desarrollaron un software de imágenes por ecografía de alta resolución, compatible con muchos ecógrafos, que podría mejorar exponencialmente los detalles y la calidad de las imágenes.

Se evaluó el software experimental, al que denominaron imágenes cuantitativas de microvasos de alta definición (q-HDMI), para captar imágenes 2D y 3D de alta resolución de microvasos de tan solo 150 micras, aproximadamente el doble del ancho de un cabello humano.

“Si podemos visualizar y captar los microvasos en las etapas más tempranas del cáncer, podemos diagnosticarlo y tratarlo antes, lo que mejora el resultado para el paciente”, afirma la Dra. Alizad, quien se especializa en tecnología de ecografía para la obtención de imágenes de cáncer.

La inteligencia artificial ayuda a detectar lo que no vemos

Además, los investigadores identificaron una serie de biomarcadores que representan características específicas de los vasos diminutos, como la forma, el patrón, la irregularidad y la complejidad, y los integraron en un algoritmo que puede clasificar los datos de imágenes en tumores benignos o malignos.

“Esta tecnología proporciona un valor cuantitativo que muestra la probabilidad de malignidad”, afirma el Dr. Fatemi. “Es una herramienta para extraer información de forma que pueda ser útil para los médicos”.

Aplicación en la práctica

En un estudio clínico, los investigadores demostraron que su nueva herramienta q-HDMI combinada con la inteligencia artificial (IA) podía detectar un tumor maligno de cáncer de mama muy pequeño, de 3 milímetros de ancho compuesto por vasos minúsculos en una mujer de 40 años. Detectar y tratar lesiones cancerosas de este tamaño antes de que se diseminen o se conviertan en metástasis puede salvar vidas.

“Las preguntas en radiología son: ¿es benigno o maligno? Y si es un presunto tumor, ¿hasta qué punto debemos preocuparnos?”, afirma el Dr. Fatemi.

Para ayudar a los radiólogos a responder estas preguntas, los investigadores aplicaron su software y algoritmo al análisis de presuntos tumores mamarios de 521 pacientes a quienes ya se les habían realizado imágenes por ecografía convencional. Los resultados fueron asombrosos. La nueva tecnología arrojó un índice de precisión de casi el 100 por ciento en la determinación de tumores malignos frente a los benignos, independientemente del tamaño del tumor.

Más recientemente, los investigadores analizaron nódulos tiroideos de 92 pacientes. Los nódulos tiroideos son comunes y a menudo resulta difícil diferenciar los cancerosos de los no cancerosos mediante la obtención de imágenes. Sin embargo, la prevalencia del cáncer de tiroides aumentó en las últimas décadas.

“Con las imágenes por ecografía convencional, los médicos pueden diagnosticar si un nódulo tiroideo es benigno o maligno con solo un 35 a 75 por ciento de precisión”, afirma la Dra. Alizad. Por eso los médicos suelen optar por realizar biopsias de tiroides, que les permiten determinar con mayor certeza si un nódulo tiroideo es motivo de preocupación.

Los investigadores identificaron 12 biomarcadores que pueden diferenciar los tejidos tiroideos benignos de los malignos. Programaron el algoritmo basado en la IA con estos biomarcadores, que clasificaron las imágenes y obtuvieron un índice de precisión del 84 por ciento. Estos resultados se publicaron en la revista Cancers y fueron destacados por los Institutos Nacionales de la Salud.

“Si es cáncer, sin duda queremos saberlo. No obstante, si podemos determinar si un nódulo tiroideo es benigno sin ni siquiera tener que hacer una biopsia, es aún mejor, ya que evita al paciente las cargas económicas y físicas asociadas a una biopsia benigna innecesaria”, afirma la Dra. Alizad.

Los investigadores consideran que su herramienta cuantitativa podría ser especialmente útil en zonas del mundo con conocimiento y recursos limitados, como las zonas rurales y los países en desarrollo.

También están colaborando con oncólogos para poder utilizar la herramienta q-HDMI con el fin de controlar mejor la eficacia de los tratamientos contra el cáncer y ayudarlos a adaptar los tratamientos a cada paciente en tiempo real.

—Alison Lee Satake