La inteligencia artificial puede determinar el curso y la gravedad de los cánceres de piel agresivos, como el carcinoma de células de Merkel (CCM), para mejorar la toma de decisiones clínicas generando predicciones personalizadas de resultados de tratamientos específicos para los pacientes y sus médicos.
Un equipo internacional dirigido por investigadores de la Universidad de Newcastle, Reino Unido, combinó el aprendizaje automático con experiencia clínica para desarrollar un sistema basado en web llamado “DeepMerkel” que brinda la capacidad de predecir resultados específicos del tratamiento del CCM en función de características individuales y específicas del tumor.
Sugieren que este sistema se puede aplicar a otros cánceres de piel agresivos para mejorar el pronóstico preciso, mejorar la toma de decisiones clínicas informadas y mejorar la elección del paciente.
MCC
El CCM es un cáncer de piel poco común pero muy agresivo. Puede ser difícil de tratar, ya que generalmente afecta a adultos mayores con sistemas inmunitarios debilitados que presentan una enfermedad avanzada asociada con una supervivencia deficiente.
El Dr. Tom Andrew, cirujano plástico y estudiante de doctorado financiado por CRUK en la Universidad de Newcastle y primer autor, dijo: “DeepMarkel nos permite predecir el curso y la gravedad del carcinoma de células de Merkel, lo que nos permite personalizar el tratamiento para que los pacientes reciban un tratamiento óptimo.
“El uso de IA nos permite comprender nuevos patrones y tendencias sutiles en nuestros datos, lo que significa que, a nivel individual, podemos proporcionar predicciones más precisas para cada paciente.
“Esto es importante porque en los 20 años hasta 2020, el número de personas diagnosticadas con este cáncer se ha duplicado y, aunque todavía es raro, es un cáncer de piel agresivo que afecta cada vez más a personas mayores”.
La investigación se llevó a cabo con Penny Lovatt, profesora de Dermatooncología en la Universidad de Newcastle y profesora clínica titular en la Universidad de Newcastle y cirujana plástica consultora en Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust.
La Dra. Rose dijo; “Poder predecir con precisión los resultados de los pacientes es importante a la hora de tomar decisiones clínicas. Es especialmente importante cuando se tratan formas agresivas de cáncer de piel en grupos de pacientes complejos que a menudo se enfrentan a opciones de tratamiento difíciles y, a veces, que cambian la vida. nos permiten proporcionar predicciones de supervivencia personalizadas e informar al equipo médico del paciente sobre el mejor tratamiento”.
En dos publicaciones complementarias Naturaleza Medicina Digital Y Revista de la Academia Estadounidense de DermatologíaEl equipo describe cómo su herramienta de pronóstico basada en web para MCC utiliza estadísticas avanzadas y métodos de aprendizaje automático.
método
En Nature Digital Medicine, el equipo describe cómo utilizaron datos y análisis de interpretabilidad para revelar nuevos conocimientos sobre los factores de riesgo de mortalidad para el cáncer altamente agresivo, MCC. Luego combinaron la selección de funciones de aprendizaje profundo con un marco XGBoost modificado para crear una herramienta de pronóstico basada en web para MCC a la que llamaron DeepMarkel.
Al analizar datos de casi 11.000 pacientes en 2 países, los investigadores del Journal of the American Academy of Dermatology describen cómo DiepMarkel pudo identificar con precisión a los pacientes de alto riesgo en las primeras etapas del cáncer. Esto permite a los médicos tomar decisiones más informadas sobre cuándo utilizar opciones de tratamiento radicales y un seguimiento intensivo de la enfermedad.
primero el paciente
El equipo espera que DeepMarkel proporcione mejor información a los pacientes para que puedan tomar decisiones sobre el mejor tratamiento para ellos de forma individual con su equipo médico.
El Dr. Andrew añadió: “Con una mayor inversión, el siguiente paso emocionante para nuestro equipo es seguir desarrollando DeepMarkel para que el sistema pueda presentar opciones para asesorar a los médicos sobre las mejores vías de tratamiento disponibles para ellos”.
El siguiente paso es integrar el sitio web de DeepMarkel en la práctica clínica habitual y ampliar su ámbito de uso a otros tipos de tumores.