Estudio dirigido por el Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust y el King’s College London en el Reino Unido
NUEVA YORK y LONDRES- 1 de febrero de 2021 – Paige, el líder mundial en software de diagnóstico basado en IA en patología, ha anunciado hoy un nuevo estudio para evaluar cómo el software de diagnóstico del cáncer puede ayudar a las evaluaciones del cáncer de mama. Dirigido por médicos del Guy’s and St Thomas’ y del King’s College London, el estudio evaluará Paige Lymph Node, un sistema de software de IA de uso exclusivo en investigación que puede ayudar a los patólogos a identificar si el cáncer de mama se ha extendido potencialmente al sistema linfático. El estudio evaluará el impacto de las técnicas de diagnóstico asistidas por software a partir de casos históricos de ganglios linfáticos del Guy’s Cancer Centre utilizando imágenes reales de ganglios linfáticos de pacientes con cáncer de mama, que han dado su consentimiento para que las imágenes se utilicen en la investigación.
El cáncer de mama es el más común en todo el mundo, con alrededor de 2,3 millones de mujeres diagnosticadas y 685.000 muertes en todo el mundo en 2020.[i] En el Reino Unido, hay alrededor de 56.000 nuevos casos cada año[ii] – o más de 150 nuevos casos por día. Cuando los médicos diagnostican un cáncer de mama, también comprueban si el cáncer se ha extendido más allá del tejido mamario. Para este paso, los patólogos expertos examinarán el tejido de los ganglios linfáticos para determinar si el cáncer se ha extendido.
«Los patólogos son fundamentales para el diagnóstico del cáncer de mama, y sus diagnósticos tienen un fuerte impacto en el programa de tratamiento de cada paciente», dijo el doctor David Klimstra, director médico de Paige. «Los líderes en patología del Guy’s and St Thomas’ y del King’s College London están avanzando en los métodos y la ciencia para ayudar a los pacientes a recibir sus diagnósticos más precisos y a tomar decisiones que cambian la vida en los tratamientos de la manera más eficiente posible. Paige Lymph Node con este estudio explorará el potencial de la inteligencia artificial para ayudar a los patólogos a realizar la importante evaluación diagnóstica de las metástasis en los ganglios linfáticos, definiendo el riesgo de progresión del cáncer de mama.»
Paige Lymph Node se ha desarrollado utilizando técnicas computacionales y de IA avanzadas basadas en el aprendizaje profundo. Cuando se utiliza Paige Lymph Node, los resultados o salidas del algoritmo se presentan a los patólogos como parte de un flujo de trabajo de diagnóstico para ayudarles a identificar y clasificar el tejido potencialmente metastásico. La tecnología de IA no está diseñada para sustituir la evaluación de los patólogos, sino para permitirles trabajar de manera mucho más eficiente y podría ayudar a llamar su atención sobre los cánceres que podrían haber pasado por alto.
«Estoy encantada de participar en este emocionante proyecto que examina si esta tecnología de inteligencia artificial puede ayudar en la atención a los pacientes ayudando al patólogo consultor en el diagnóstico preciso de cualquier isla de cáncer de mama que se haya extendido a los ganglios linfáticos», dijo Sarah Pinder, FRC Path, patóloga especialista principal de mama en Guy’s y St Thomas’. «Esto tiene el potencial de mejorar tanto la precisión como la velocidad de evaluación del examen microscópico, con beneficios tanto para el NHS como para los pacientes».
«El desarrollo, la evaluación y la aplicación de enfoques novedosos basados en la IA, que tienen el potencial de cambiar el futuro de la atención sanitaria, es actualmente un área de investigación apasionante», dijo la doctora Anita Grigoriadis, profesora de la Escuela de Ciencias Farmacéuticas y del Cáncer del King’s College de Londres. «Trabajar junto a Paige en su detección de cáncer en los ganglios linfáticos de pacientes con cáncer de mama está abriendo múltiples vías sobre cómo nosotros, como investigadores traslacionales, podemos participar eficazmente en el viaje desde el diseño hasta la aplicación de tales enfoques basados en la IA.»
- Organización Mundial de la Salud: Cáncer de mama. Disponible en: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer [consultado el 15 de noviembre de 2021]
- Cancer Research UK: Estadísticas sobre el cáncer de mama. Disponible en: https://www.cancerresearchuk.org/health-professional/cancer-statistics/statistics-by-cancer-type/breast-cancer [consultado el 15 de noviembre de 2021]
