Un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) logró detectar 13 tipos diferentes de cáncer con una precisión del 98.2% usando solo datos de ADN de muestras de tejido, según un nuevo estudio. El modelo de IA, llamado EMethylNET, fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido y podría potencialmente acelerar la detección temprana, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.
Los hallazgos, publicados la semana pasada en Biology Methods and Protocols, se centraron en la metilación del ADN, un proceso químico que ocurre en las primeras etapas cuando las células comienzan a crecer, incluyendo las células cancerosas. Los investigadores entrenaron el modelo de aprendizaje automático para detectar estructuras y vías tempranas del cáncer.
“El cáncer, un conjunto de más de doscientas enfermedades diferentes, sigue siendo una causa principal de enfermedad y muerte en todo el mundo”, señaló el estudio. “Generalmente detectado en etapas avanzadas, el cáncer metastásico es responsable del 90% de las muertes asociadas al cáncer.
“Por lo tanto, la detección temprana del cáncer, combinada con las terapias actuales, tendría un impacto significativo en la supervivencia y el tratamiento de varios tipos de cáncer”, continuó.
Los investigadores entrenaron EMethylNET con datos de más de 6,000 muestras de tejido de The Cancer Genome Atlas, representando 13 tipos de cáncer, incluyendo cáncer de mama, pulmón y colorrectal. Luego lo probaron en más de 900 muestras de conjuntos de datos independientes.
El resultado principal fue una precisión de más del 98% en la clasificación de 13 tipos de cáncer y muestras no cancerosas. El estudio también destacó que el método funcionó bien en diversos conjuntos de datos de diferentes países. Los investigadores también pudieron identificar 3,388 sitios de metilación vinculados a genes y vías relacionadas con el cáncer.
Según el estudio, el modelo de IA combina dos enfoques de IA: XGBoost, que selecciona características relevantes, y una red neuronal profunda para la clasificación. Esto le permite no solo detectar el cáncer con precisión, sino también proporcionar información sobre la regulación del cuerpo de factores no genéticos que transforman células normales en células cancerosas.
“Estas modificaciones epigenéticas son algunos de los primeros eventos neoplásicos asociados con la carcinogénesis”, señaló el estudio, reforzando el potencial de este enfoque en la detección temprana del cáncer.
Aunque esta investigación inicial es prometedora, los autores advierten que la tecnología requiere más estudio y pruebas antes de su uso clínico. El equipo de investigación dijo que ahora está trabajando para adaptar el modelo a muestras de tejido líquido, lo que podría permitir un cribado temprano del cáncer no invasivo.
“Dependiendo de la disponibilidad de datos de entrenamiento, este método puede extenderse para detectar cientos de tipos de cáncer”, afirma el informe.
A medida que la IA continúa avanzando en el cuidado de la salud, EMethylNET representa un paso importante hacia el uso del aprendizaje automático para un diagnóstico de cáncer más temprano y preciso. Tales innovaciones podrían tener implicaciones de gran alcance para la salud pública.
Más de 19 millones de nuevos casos de cáncer son diagnosticados y ocurren 10 millones de muertes por cáncer anualmente, según las últimas estimaciones de la Agencia Internacional para la Investigación del Cáncer.
Vía | IA detecta 13 tipos de cáncer con 98% precisión – Tecnología con Juancho (tecnologiaconjuancho.com)
