Un equipo del University College London analiz\u00f3 biopsias de tumores de recto avanzado con un sistema automatizado y hall\u00f3 que agregar un f\u00e1rmaco poco utilizado a la quimioterapia podr\u00eda reducir a la mitad el riesgo de muerte<\/strong><\/p>\n El c\u00e1ncer colorrectal, que afecta el intestino grueso y el recto, es uno de los tumores m\u00e1s extendidos del mundo: cada a\u00f1o se diagnostican m\u00e1s de 1.9 millones de casos nuevos y provoca cerca de 900.000 muertes, seg\u00fan datos de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS). Cuando el tumor crece en el recto y empieza a extenderse hacia los tejidos cercanos, se lo denomina estadio localmente avanzado: el riesgo de reca\u00edda es alto y el tratamiento se vuelve m\u00e1s exigente para el paciente.<\/p>\n Durante a\u00f1os, los m\u00e9dicos sospecharon que agregar el f\u00e1rmaco irinotecan a la quimiorradioterapia est\u00e1ndar (una combinaci\u00f3n de quimioterapia y radioterapia previa a la cirug\u00eda) podr\u00eda mejorar las probabilidades de sobrevivir, pero los ensayos cl\u00ednicos no lograban confirmarlo. La respuesta estaba en los datos, pero el problema era que nadie hab\u00eda podido leerlos con la precisi\u00f3n necesaria.<\/p>\n Eso cambi\u00f3 gracias a un equipo de investigadores del University College London que entren\u00f3 un sistema de inteligencia artificial para analizar biopsias y determinar, antes de iniciar cualquier tratamiento, qu\u00e9 pacientes se benefician realmente de esa combinaci\u00f3n m\u00e1s intensa. El resultado fue contundente: en el grupo identificado por la IA, agregar este f\u00e1rmaco redujo el riesgo de muerte a la mitad a lo largo de cinco a\u00f1os de seguimiento. Para los dem\u00e1s pacientes, el f\u00e1rmaco adicional no aport\u00f3 ventajas e incluso pudo resultar perjudicial.<\/p>\n En el estudio, publicado en la revista eBioMedicine, se muestra que la clave estaba en una caracter\u00edstica del tumor muy dif\u00edcil de medir de forma sistem\u00e1tica hasta ahora: la proporci\u00f3n de c\u00e9lulas cancerosas dentro del tejido analizado en la biopsia, y la IA permiti\u00f3 hacerlo a escala real.<\/p>\n El estudio se concentr\u00f3 en una caracter\u00edstica llamada densidad celular tumoral, que mide qu\u00e9 parte del tejido analizado en la biopsia est\u00e1 formada por c\u00e9lulas cancerosas y qu\u00e9 parte por tejido de soporte. Cuanto mayor es esa proporci\u00f3n de c\u00e9lulas malignas, m\u00e1s agresivo tiende a ser el tumor.<\/p>\n Para medir esa caracter\u00edstica en 414 muestras de biopsia tomadas antes del tratamiento, el equipo desarroll\u00f3 un sistema de IA capaz de examinar im\u00e1genes microsc\u00f3picas de tejido, detectar millones de c\u00e9lulas individuales y clasificarlas como tumorales o no tumorales. Lo que un pat\u00f3logo tardar\u00eda unos 20 minutos en completar por muestra de forma manual, la herramienta lo resuelve en aproximadamente dos minutos por corte. A esa escala, con 414 muestras, el trabajo manual era directamente inviable.<\/p>\n El sistema clasific\u00f3 a 188 pacientes, 45% del total, como de alta densidad celular tumoral, y a los 226 restantes como de baja densidad. Esa distinci\u00f3n result\u00f3 decisiva: en el grupo de alta densidad, agregar el f\u00e1rmaco al tratamiento est\u00e1ndar redujo el riesgo de reca\u00edda en un 43% y el riesgo de muerte en un 50%, seg\u00fan se detalla en el estudio, con un seguimiento de cinco a\u00f1os. En el grupo de baja densidad, en cambio, no se observ\u00f3 ninguna diferencia favorable y se registr\u00f3 incluso una tendencia hacia peores resultados.<\/p>\n Los datos provienen de un an\u00e1lisis realizado sobre muestras ya existentes del ensayo cl\u00ednico ARISTOTLE, un estudio de gran escala que reclut\u00f3 pacientes en 75 hospitales del Reino Unido para evaluar si agregar irinotecan a la quimiorradioterapia est\u00e1ndar mejoraba los resultados.<\/p>\n Ese ensayo es de fase III, la etapa m\u00e1s avanzada de la investigaci\u00f3n cl\u00ednica en humanos, donde se prueba un tratamiento en grandes grupos de pacientes antes de determinar si puede adoptarse de forma generalizada. La conclusi\u00f3n general fue que no hab\u00eda beneficio para el conjunto de los pacientes. Los resultados completos a largo plazo del ensayo se publicaron en Lancet Oncology.<\/p>\n El an\u00e1lisis publicado en eBioMedicine no contradice esa conclusi\u00f3n general, sino que la matiza al identificar un subgrupo de pacientes donde el beneficio s\u00ed exist\u00eda y era real y concreto. \u201cSi bien el ensayo original mostr\u00f3 escaso beneficio al agregar irinotecan, al usar inteligencia artificial encontramos que pod\u00edamos distinguir los pacientes que realmente se beneficiaron de los que no\u201d, afirm\u00f3 Zhuoyan Shen, investigador principal del estudio y miembro del Departamento de F\u00edsica M\u00e9dica e Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica del University College London. \u201cEsto demuestra c\u00f3mo la IA puede revelar biolog\u00eda tumoral que es dif\u00edcil de medir de forma consistente por medios convencionales\u201d, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\n La biolog\u00eda detr\u00e1s del hallazgo guarda coherencia con lo que se sabe sobre el entorno que rodea a los tumores: el tejido de soporte que predomina en los tumores de baja densidad celular se asocia con mayor resistencia a los tratamientos y con peores pron\u00f3sticos en distintos tipos de c\u00e1ncer. Los tumores con alta densidad celular, al presentar menos tejido de soporte, parecen responder mejor a la intensificaci\u00f3n del tratamiento con este f\u00e1rmaco.<\/p>\n El hallazgo tiene una implicancia directa sobre la pr\u00e1ctica cl\u00ednica: irinotecan produce efectos secundarios serios, entre ellos diarrea intensa y descenso en el recuento de gl\u00f3bulos blancos, las c\u00e9lulas del sistema inmune encargadas de combatir infecciones. Por eso, los m\u00e9dicos solo lo incorporan cuando hay evidencia s\u00f3lida de que el paciente se beneficiar\u00e1. Sin una forma confiable de identificar a ese paciente de antemano, el f\u00e1rmaco quedaba fuera de consideraci\u00f3n para todos por igual.<\/p>\n La inteligencia artificial ofrece precisamente esa posibilidad. Con el an\u00e1lisis de la biopsia tomada antes de iniciar el tratamiento, el sistema puede anticipar qu\u00e9 pacientes tienen alta densidad celular tumoral y, por tanto, cu\u00e1les tienen probabilidades de responder favorablemente.<\/p>\n \u201cLos m\u00e9dicos necesitan maneras confiables de identificar qui\u00e9n tiene m\u00e1s probabilidades de beneficiarse antes de que comiencen esos tratamientos, para evitar efectos secundarios potenciales\u201d, afirm\u00f3 la profesora Maria Hawkins, autora principal del trabajo, m\u00e9dica del University College London Hospitals y miembro del mismo departamento que Shen.<\/p>\n \u201cNuestros hallazgos muestran que los m\u00e9dicos asistidos por IA pueden determinar qu\u00e9 pacientes probablemente se beneficiar\u00e1n del tratamiento m\u00e1s intensivo antes de que este comience\u201d, a\u00f1adi\u00f3 Hawkins.<\/p>\n