La humanidad ha registrado su lucha frente al cáncer desde que fuese descrito por primera vez en el antiguo Egipto hace 5000 años. En las generaciones posteriores, el esfuerzo de investigadores y del personal sanitario han ayudado a conseguir una gran mejoría en el entendimiento, diagnóstico y tratamiento. Sin embargo, la amenaza del cáncer sigue creciendo. La enfermedad acaba con la vida de 10 millones de personas al año, prediciendo la Organización Mundial de la Salud (OMS) un incremento del 60% para 2040.
Mientras el mundo sigue en busca de una cura, la habilidad de la tecnología para acelerar el ritmo de la innovación, reduciendo los costes, está cambiando la dinámica de incontables maneras.
La escalabilidad y asequibilidad de la cloud technology permiten a los pacientes y al personal sanitario abordar la enfermedad de manera más efectiva. La Inteligencia Artificial y el Machine Learning (IA/ML) generan conocimientos más profundos de la genética, acelerando el ritmo de los análisis de datos, posibilitando a los investigadores compartir descubrimientos clave.
“La tecnología no es una bala de plata que acaba con el cáncer, pero es una herramienta para los verdaderos héroes”, dice el Dr. Rowland Illing, Médico jefe y director del Sector Público Internacional en AWS. “He experimentado, de primera mano, cómo la tecnología vuelve las investigaciones más eficientes, los diagnósticos más precisos y la manera en la que incrementan la accesibilidad de los cuidados en remoto.”
Investigación: Mapeando el panorama del cáncer a través de la secuenciación del genoma
El cáncer es una enfermedad causada por la incontrolable división de células anormales, en la mayoría de los casos proviniendo de una alteración genética. Esto lo convierte en una enfermedad del ADN. Los desafíos de su tratamiento vienen debido a que, al mutar los genes, cambian y, al crecer el tumor, continúan cambiando.
Mapear esta diversidad genética requiere generar y analizar una cantidad inmensa de datos. Equipar a los médicos con los conocimientos que necesitan implica recolectar los datos de manera que, protegiendo la privacidad del paciente, pueda transformarse, a través del análisis, para guiar al paciente y propiciar el desarrollo de nuevos fármacos.
El Atlas del Genoma del Cáncer ha recogido datos de casi 20.000 tumores y muestras comparativas de 11.328 pacientes y 33 tipos de cáncer. Los resultados ilustran lo diferente que se propagan y el papel que tienen los diferentes virus en las mutaciones. Transformar este enfoque basado en datos para descifrar el cáncer depende de secuenciar el ADN de cada paciente de manera económicamente rentable. Ese es el objetivo del secuenciador genético, desarrollado en AWS, que puede hacer que la secuenciación individual del ADN, que costaba 1.000 dólares hace una década, esté disponible para los pacientes por tan solo 100 dólares.
Acelerando y democratizando el diagnóstico
La mayoría de los pacientes no descubrirán que tienen cáncer a través de análisis genéticos exhaustivos. Identificar indicadores visuales de las enfermedades, aunque no sea el motivo de la visita médica, es una de las principales formas en las que la IA ha mejorado el porcentaje de supervivencia.
“El diagnóstico del cáncer todavía funciona principalmente por patólogos que miran por microscopios el tejido en portaobjetos de vidrio”, dice Michael Rivers, vicepresidente de Patología Digital en Roche Tissue Diagnostics, que ha colaborado con Ibex y AWS para llevar herramientas de diagnóstico de IA a los laboratorios de patología a través de su plataforma Navify. “Digitalizar esas diapositivas nos da el potencial de aplicar análisis de imágenes basados en IA para ayudar a hacer un diagnóstico e informar el plan de tratamiento para un paciente.”
Poniendo de ejemplo el cáncer de mama, motivo de preocupación en todo el mundo, su diagnóstico en determinadas poblaciones puede plantear dificultades únicas. Por ejemplo, las mujeres asiáticas suelen tener una densidad de tejido mamario relativamente más alta que otros grupos demográficos, lo que históricamente ha dificultado su detección precoz.
FathomX, una empresa de IA con sede en Singapur y originaria de la Universidad Nacional de Singapur, ha desarrollado el algoritmo FxMammo que aborda este problema. Gracias a la tecnología de IA, FxMammo está diseñado para mejorar la precisión en la identificación de masas y anomalías en el tejido mamario denso, ofreciendo una detección precoz más fiable y rentable y reduciendo los falsos positivos hasta en un 75,5 %.
Equipo Prensa
Portal Prensa Salud
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