Investigadors de l'institut d'oncologia de l'hospital de la Vall d'Hebron de Barcelona han desenvolupat una eina basada en intel·ligència artificial capaç de detectar tumors al fetge de manera automatitzada i amb una precisió del 99%. Es tracta de SALSA —Sistema per a la Segmentació i Detecció Automàtica de Tumors Hepàtics, per les sigles en anglès—, una eina que els científics que l'han desenvolupat qualifiquen de "transformadora" perquè millora la precisió de les eines fetes servir fins ara a l'hora de detectar tumors i avaluar-ne el volum.
Fins ara, s'han fet servir les imatges mèdiques com les de tomografia computada (TAC), que proporcionen informació als professionals per fer un diagnòstic, planificar una cirurgia curativa o avaluar la resposta al tractament. Tot i això, la investigadora sènior Raquel Pérez-López explica que això suposa sovint un coll d'ampolla en nombrosos projectes de recerca i aplicacions clíniques, ja que no només requereix molt de temps, sinó que també és propens a la variabilitat. La investigadora afirma que els estàndards actuals per avaluar la resposta dels pacients al tractament són limitats. Per exemple, es mesura el diàmetre del tumor en 2D, sense tenir en compte el volum, i en el cas de la metàstasi s'avaluen únicament dos tumors per òrgan i un màxim de cinc lesions per pacients. Per superar aquests reptes, l'equip va decidir desenvolupar l'eina automatitzada.
Per desenvolupar SALSA, els investigadors van fer servir el model de segmentació d'intel·ligència artificial existent nnU-Net i hi van introduir les dades obtingudes de 1.598 tomografies computades (TAC) de 4.908 tumors hepàtics primaris o metastàtics per entrenar l'eina. Un cop entrenada amb milers d'imatges, SALSA va demostrar una precisió superior a l'hora d'identificar tumors i quantificar volum tumoral, i va superar els models que fins ara es consideraven més avançats, amb un criteri que coincidia amb la interpretació de les imatges mèdiques per part de radiòlegs experts. L'eina també ha estat validada amb quatre bases de dades independents de tumors hepàtics.
Precisió del 99%
En concret, va demostrar una precisió de detecció pel que fa als pacients superior al 99%, i del 82%, aproximadament, pel que fa a lesió, en les cohorts de validació externa. Així, SALSA aconsegueix la identificació i la delimitació precises i automatitzades de tumors hepàtics en imatges de tomografia computada i facilita una quantificació més precisa de la càrrega tumoral, un factor "crucial" en el pronòstic i el tractament del càncer, sense necessitat d'intervenció manual, segons explica Pérez-López.
Un dels objectius d'aquest grup d'investigadors és desenvolupar eines basades en l'anàlisi d'imatges mèdiques per avaluar la resposta al tractament dels pacients amb càncer tenint en compte diversos biomarcadors d'imatge del tumor, com ara la volumetria, la densitat o la textura dels tumors. Aquesta informació més precisa pot servir de guia per a la presa de decisions clíniques que siguin significatives per al benefici dels pacients amb càncer.
Uns càncers que acostumen a diagnosticar-se en estadis avançats
Els tumors hepàtics primaris, com el carcinoma hepatocel·lular i el colangiocarcinoma, acostumen a diagnosticar-se en estadis avançats, amb opcions de tractament limitades i un pronòstic desfavorable. A més, el fetge és un òrgan comú de metàstasi d'altres càncers primaris, cosa que impacta de manera significativa en el pronòstic del pacient.