Rep\u00fablica Dominicana, julio de 2026 \u2014 Investigadores de Mayo Clinic y colaboradores han demostrado que una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede analizar preparaciones histopatol\u00f3gicas de rutina para ayudar a los profesionales cl\u00ednicos a clasificar los meningiomas, el tumor cerebral primario m\u00e1s frecuente en adultos, y comprender mejor el riesgo de recurrencia tumoral de un paciente.<\/p>\n
El estudio, publicado en The Lancet Digital Health, demuestra que los modelos de aprendizaje profundo pueden facilitar la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n molecular y pron\u00f3stica a partir de preparaciones est\u00e1ndar te\u00f1idas con hematoxilina y eosina (H&E) \u2014 el mismo tipo de im\u00e1genes tisulares que ya se utiliza habitualmente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Esta informaci\u00f3n suele obtenerse mediante el perfil de metilaci\u00f3n del ADN, una prueba gen\u00e9tica avanzada que proporciona valiosa informaci\u00f3n diagn\u00f3stica y pron\u00f3stica, pero que puede resultar costosa, requerir mucho tiempo y no est\u00e1 disponible en muchos hospitales.<\/p>\n
\n\u201cEste es uno de los muchos estudios en los que podemos aprovechar el potencial de la patolog\u00eda digital al incorporar a los algoritmos de IA el conocimiento gen\u00f3mico y molecular acumulado durante las \u00faltimas dos d\u00e9cadas\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n
afirma Gelareh Zadeh, M.D., Ph.D., jefa del Departamento de Neurocirug\u00eda de Mayo Clinic en Rochester y directora m\u00e9dica ejecutiva de la Plataforma Mayo Clinic, como titular de la c\u00e1tedra honor\u00edfica \u00abDavid C. and Flora C. Pratt\u00bb.<\/p>\n
Hacer m\u00e1s accesible la informaci\u00f3n avanzada sobre los tumores<\/p>\n
Los meningiomas pueden presentar comportamientos muy diversos. Algunos crecen lentamente y pueden no reaparecer nunca tras el tratamiento, mientras que otros son m\u00e1s agresivos y tienen una mayor probabilidad de recurrencia. Comprender ese riesgo es fundamental para los pacientes y los equipos asistenciales a la hora de decidir si ser\u00e1 necesario un tratamiento adicional, como la radioterapia, despu\u00e9s de la cirug\u00eda.<\/p>\n
Las pruebas moleculares pueden ayudar a identificar qu\u00e9 tumores tienen m\u00e1s probabilidades de reaparecer y cu\u00e1les podr\u00edan responder de manera diferente al tratamiento. Sin embargo, estas pruebas requieren tecnolog\u00eda especializada y conocimientos t\u00e9cnicos espec\u00edficos, lo que limita el acceso para muchos pacientes.<\/p>\n
Utilizando muestras de tejido, im\u00e1genes de anatom\u00eda patol\u00f3gica y datos cl\u00ednicos de 672 pacientes, los investigadores desarrollaron y evaluaron modelos de IA dise\u00f1ados para ayudar a identificar patrones relacionados con la biolog\u00eda tumoral. Bas\u00e1ndose en m\u00faltiples conjuntos de datos desidentificados, incluidos recursos de datos de la Plataforma Mayo Clinic, los modelos permitieron clasificar subtipos de meningioma y predecir el riesgo de recurrencia utilizando preparaciones histopatol\u00f3gicas est\u00e1ndar que ya forman parte de la atenci\u00f3n habitual al paciente.<\/p>\n
Los resultados sugieren que, con una validaci\u00f3n adicional, las herramientas basadas en IA podr\u00edan ayudar alg\u00fan d\u00eda a los profesionales cl\u00ednicos a obtener informaci\u00f3n m\u00e1s detallada sobre los tumores para orientar la atenci\u00f3n al paciente, sin necesidad de que todos los pacientes se sometan a pruebas gen\u00e9ticas avanzadas.<\/p>\n
Ayudar a orientar las decisiones terap\u00e9uticas<\/p>\n
En los pacientes con meningiomas, el riesgo de recurrencia puede influir en el seguimiento cl\u00ednico, la frecuencia de las pruebas de imagen y la conveniencia de considerar la radioterapia. El estudio constat\u00f3 que las predicciones basadas en IA segu\u00edan siendo \u00fatiles incluso despu\u00e9s de tener en cuenta factores cl\u00ednicos tradicionales, como el grado tumoral, la extensi\u00f3n de la resecci\u00f3n quir\u00fargica y la edad del paciente.<\/p>\n
Los investigadores tambi\u00e9n observaron que los modelos de IA pod\u00edan identificar patrones de heterogeneidad tumoral \u2014 diferencias dentro de un mismo tumor \u2014 que podr\u00edan ayudar a explicar por qu\u00e9 algunos tumores presentan un comportamiento m\u00e1s agresivo o responden de manera diferente al tratamiento.<\/p>\n
Los investigadores se\u00f1alan que ser\u00e1n necesarios estudios prospectivos adicionales antes de que los modelos de IA puedan utilizarse de forma rutinaria en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Aun as\u00ed, afirman que los resultados sientan las bases para una atenci\u00f3n m\u00e1s accesible y personalizada para los pacientes con meningiomas \u2014 y, potencialmente, para enfoques similares basados en IA en otros tipos de c\u00e1ncer.<\/p>\n
Como ocurre con cualquier herramienta de apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas, los investigadores subrayan que estos modelos requerir\u00e1n una evaluaci\u00f3n rigurosa, validaci\u00f3n y supervisi\u00f3n m\u00e9dica continuada antes de que puedan considerarse aptos para su uso habitual. \u201cEl objetivo es hacer que estos algoritmos sean f\u00e1cilmente accesibles y sencillos de utilizar a escala global, mejorando la atenci\u00f3n al paciente en m\u00faltiples entornos sanitarios\u201d, afirma la Dra. Zadeh.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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