La IA desplaça els tests de saliva en els cribratges de càncer de mama personalitzats i espera consolidar-se "en menys de 5 anys"
Marina Álvarez, membre de Seram, i el seu equip de l'Imibic ja testegen un programari capaç de predir el risc tumoral en el pròxim lustre
La Intel·ligència Artificial s'ha convertit en la "llum" que guia el camí a recórrer pels radiòlegs pel que fa als cribratges de càncer de mama. Amb aquestes paraules defineix Marina Álvarez, especialista de la Societat Espanyola de Radiologia Mèdica (Seram), l'eclosió dels nous programaris dins de l'especialitat. De fet, aquest tipus d'eines ha estat capaç de desplaçar altres mètodes com els tests de saliva en la recerca de proves prou personalitzades per calibrar el risc real de cada pacient.
"Per a nosaltres és un pas tan important que ja estiguin disponibles aquests programaris perquè no vèiem de quina manera podíem aplicar un cribratge personalitzat", al·lega la també cap del Servei de Radiodiagnòstic de l'Hospital Universitari Reina Sofía de Córdoba, després de parlar del fracàs demostrat per altres mètodes previs com els qüestionaris sobre antecedents personals familiars "o fins i tot els tests genètics de saliva" per ser "massa feixucs, tediosos i costosos" i dificultar, per tant, el seu potencial ús en els programes poblacionals a gran escala "amb un nombre important de dones a estudiar".
L'arribada d'aquests nous programaris predictius es consolida així com una via "prometedora" per als professionals com Álvarez. "Ja coneixem la forma, el camí i les tasques pendents", sosté. Sense anar més lluny, ella i el seu equip de l'Institut Maimónides d'Investigació Biomèdica de Córdoba (Imibic) estan validant un programari d'intel·ligència artificial capaç de predir el risc de desenvolupar un tumor a cinc anys vista utilitzant únicament una mamografia amb resultats normals.
Aquesta nova tecnologia, anomenada Transpararys, suposa un salt tècnic. "Estem parlant d'un programari que no s'utilitza per ajudar al diagnòstic en aquell moment, sinó que s'aplica a una mamografia normal", precisa Álvarez com a membre de la Comissió d'Intel·ligència Artificial de Seram. El sistema analitza la placa sana i aporta un valor numèric, un algorisme que representa literalment el percentatge de probabilitat que té aquella pacient concreta de desenvolupar un càncer en el pròxim lustre. Per facilitar l'assimilació clínica d'aquest pronòstic, alguns d'aquests programes tradueixen les dades a un format visual mitjançant un codi de colors que classifica el risc de la dona en tres nivells estandarditzats: baix, intermedi o elevat.
Impacte clínic
Perquè l'eina arribi a la pràctica assistencial, la fase actual se centra en la seva validació externa. Tot i que el model original es va entrenar amb més de 200.000 mamografies, el grup d'investigació necessita calibrar els punts de tall en poblacions concretes. "Hem de saber com es comporta aquest programari i quina capacitat discriminativa té, amb quins valors han detectat els càncers", detalla Álvarez. Actualment, l'equip andalús avalua el funcionament de l'algorisme sobre una cohort retrospectiva de 16.000 dones locals, creuant els resultats amb proves prèvies de mamografia i tomosíntesi. Aquest treball forma part d'un estudi multicèntric que involucra set grans cohorts a Europa i als Estats Units, l'objectiu del qual és garantir que el sistema funcioni amb independència del fabricant de l'equip radiològic o del perfil demogràfic de les pacients.
En parlar de terminis, la investigadora calcula que, gràcies a la traçabilitat de les dades en els programes de cribratge i la seva validació inicial, aquest predictor basat en IA podria estar operatiu "en menys de cinc anys" a la vista del nombre important de dones que ja han estat estudiades. Fins aleshores, els esforços se centraran a fer estudis prospectius que permetin comprovar si les "mesures ajustades al risc tenen un impacte clínic" en funció del risc que presenta cada dona. Aquesta reclasificació permetrà espaiar les revisions -o fins i tot plantejar-ne l'omissió- en pacients de risc baix, i intensificar-les amb proves més sensibles, com ressonàncies o mamografies amb contrast, en aquelles amb risc alt.
L'objectiu final de l'aplicació d'aquesta tecnologia és modificar els protocols sanitaris i acabar amb el "cafè per a totes" en el diagnòstic de càncer de mama. Álvarez sentencia que "avui dia el cribratge és igual per a totes les dones, però sabem que no totes tenen el mateix risc".
