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El hallazgo, ideado por científicos de la Universidad Northwestern (Illinois, Estados Unidos) y recogido este lunes en la revista Nature Genetics, permite una observación digital sin precedentes de las células cancerígenas y no cancerígenas del tejido de la mama.



En la actualidad, los patólogos evalúan las células cancerígenas en el tejido de una paciente con cáncer de mama para determinar su grado de anormalidad, y en base a esa gradación se decide cuál es el mejor tratamiento.



Varios estudios previos sobre la biología del cáncer de mama ya habían demostrado que las células no cancerosas, incluidas las del sistema inmunitario y las que dan forma y estructura al tejido de la mama, pueden desempeñar un papel importante en el mantenimiento o la inhibición del crecimiento del cáncer.



En base a ese conocimiento previo, un equipo de investigadores liderados por el patólogo Lee Cooper de la Facultad de Medicina de la Universidad Northwestern ha diseñado una herramienta, mediante IA, que evalúa el tejido del cáncer de mama a través de imágenes digitales que ofrecen un enorme detalle del aspecto que presentan las células cancerosas y no cancerosas, así como de las interacciones entre ellas.



Ese análisis permite determinar con gran precisión la evolución futura de la enfermedad y, en base a eso, determinar el mejor tratamiento, descartando en algunos casos la quimioterapia, o la cantidad e intensidad de sesiones necesarias, apuntan los investigadores.



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<h4>El papel clave de las células no cancerígenas</h4>



"La importancia de las células no cancerígenas para la evolución del cáncer de mama se conocía por estudios biológicos, pero este conocimiento no se había trasladado de forma eficaz a la práctica clínica. Ahora nuestro estudio ha concluido que son muy importantes para el pronóstico de la paciente", señala Cooper en un comunicado.



La herramienta creada mediante IA analiza 26 propiedades diferentes del tejido mamario de una paciente para generar una puntuación pronóstica global.



El sistema también genera puntuaciones individuales para las células cancerosas, inmunitarias y estromales (células madre adultas) para explicar de donde procede la puntuación global al patólogo.



De este modo, detallan si un pronóstico favorable puede deberse al más papel de las células inmunitarias o de las células cancerígenas, de tal manera que el médico pueda personalizar el tratamiento que mejor vaya a cada paciente.



"Estos patrones o reacciones de las distintas células son difíciles de evaluar para un patólogo, ya que el ojo humano no puede clasificarlos de forma fiable, pero gracias a la inteligencia artificial logramos información y mediciones en gran detalle que nos permiten tomar decisiones mejor informadas”, agrega.



Decisiones mejor informadas



Según Cooper, esta nueva herramienta proporcionará a las pacientes diagnosticadas de cáncer de mama una estimación más precisa del riesgo asociado a su enfermedad, de tal manera que puedan estas mejor asesoradas para decidir sobre su atención clínica.



Este sistema puede ayudar también a evaluar la respuesta terapéutica, permitiendo intensificar o reducir el tratamiento en función de cómo cambie el aspecto microscópico del tejido con el tiempo, ya que el sistema es capaz de reconocer la eficacia del sistema inmunitario de un paciente para atacar el cáncer durante la quimioterapia.



"Esta herramienta también permitirá que un patólogo no especializado en cáncer de mama tenga mejores fuentes de información sobre el diagnóstico", ha subrayado Cooper.&nbsp;



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IA permitirá avanzar hacia un tratamiento menos invasivo del cáncer de mama

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