Científicos españoles desarrollan un sistema de inteligencia artificial para analizar tumores cerebrales

El sistema consiste en tomar mediante resonancia magnética el espectro de una biopsia del tumor investigado y compararlo con la información recogida en una base de datos con los espectros de aproximadamente 300 tumores.

Un equipo del Instituto de Investigaciones Biomédicas Alberto Sols del CSIC y el Hospital Universitario La Paz de Madrid han desarrollado un nuevo procedimiento de diagnóstico de tumores cerebrales in vitro que emplea las nuevas tecnologías de inteligencia artificial y la espectroscopia por resonancia magnética. Según sus responsables, el nuevo método puede conseguir un porcentaje de diagnósticos correctos del 100 por cien.

El nuevo método consiste en tomar el espectro de una biopsia del tumor investigado, obtenido mediante una resonancia magnética, y compararlo con la información recogida en una base de datos que contiene la representación fotográfica de aproximadamente 300 biopsias de tumores diferentes. Después, un sistema basado en el empleo de redes neuronales, análisis multivariante y reconocimiento de patrones, clasifica el tumor y determina su grado de similitud con los diversos tipos de tumor contenidos en la base de datos. Según los expertos, el sistema proporciona en su configuración actual un porcentaje de diagnósticos correctos superior al 75 por ciento en tumores como los astrocitomas, pero su fiabilidad es cercana al 100 por cien en el diagnóstico de tumores como los oligodendrogliomas.

Ahora el objetivo es aumentar el tamaño de la base de datos, ya que ello incrementaría significativamente el porcentaje de aciertos, algo que los investigadores del CSIC y el Hospital Universitario La Paz creen que se conseguirá en un futuro no lejano, permitiendo llevar a cabo diagnósticos no histológicos en biopsias de tumores procesadas en entornos robotizados, libres de intervención humana. La investigación, que ha costado hasta el momento 48 millones y ha sido financiada por la Comunidad de Madrid, está publicada en la revista Clinical Cancer Research.