Desde su creación en 2012, el Día Mundial del Cáncer de Pulmón se celebra cada año el 1 de agosto con el fin de crear conciencia sobre los problemas del cáncer de pulmón y magnificar la necesidad de más financiación para la investigación del cáncer de pulmón.

Alrededor de un cuarto de millón de personas solo en EE. UU. serán diagnosticadas con algún tipo de cáncer de pulmón en 2023. Y más de 125,000 personas en EE. UU. morirán a causa de la enfermedad. Y otra estadística bastante terrible es que a uno de cada 16 hombres y una de cada 17 mujeres se les diagnosticará cáncer de pulmón, que mata tres veces más personas que el cáncer de mama o el cáncer de próstata. Sin embargo, hay algunas tendencias positivas.

El número de nuevos diagnósticos de cáncer de pulmón está disminuyendo constantemente. Desde 2006, la tasa de incidencia disminuyó un 2.6% anual en hombres y un 1.1% anual en mujeres. Las tasas de mortalidad están disminuyendo aún más rápido debido a los avances en el tratamiento y la detección temprana.

La invitada de esta semana es la profesora Iris Barshack, directora del Instituto de Patología del Centro Médico Sheba, para hablar sobre una nueva herramienta de diagnóstico para el cáncer de pulmón.

La nueva plataforma de diagnóstico del cáncer con IA del Sheba Medical Center reduce el tiempo de diagnóstico

El Centro Médico Sheba, el centro médico más grande de Israel, ha anunciado el despliegue de una nueva plataforma acelerada de investigación de diagnóstico del cáncer impulsada por inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y los resultados de los pacientes. La plataforma permite la integración de la tecnología de inteligencia artificial desarrollada por Sheba además de las soluciones creadas por nuevas empresas innovadoras de salud digital.

Una de las primeras soluciones de IA implementadas fue desarrollada por Imagene, un líder emergente en oncología de precisión basada en IA, que incorpora un algoritmo para identificar biomarcadores procesables del cáncer de pulmón de células no pequeñas. El algoritmo se aplica directamente a una imagen digitalizada de un portaobjetos de patología teñido convencionalmente y luego, en cuestión de minutos, puede identificar la presencia de biomarcadores procesables en el tumor, proporcionando así información crucial para decisiones diagnósticas y terapéuticas.

Básicamente, la solución acorta el tiempo de diagnóstico de tres semanas a minutos, lo que permite a los pacientes comenzar el tratamiento antes. 

“Hemos alcanzado otro hito importante en patología digital con esta capacidad de detectar biomarcadores mediante IA. El uso de algoritmos de aprendizaje profundo está cambiando el mundo del diagnóstico y, en determinados casos, puede acortar drásticamente el coste y el tiempo de tratamiento. Me entusiasma escuchar sobre el creciente número de pacientes que pudieron recibir diagnósticos y tratamientos rápidos utilizando nuestro nuevo servicio”, dijo la Prof. Iris Barshack, directora del Instituto de Patología del Centro Médico Sheba.

Este último avance en el diagnóstico del cáncer se basa en el progreso que ha logrado el Instituto de Patología de Sheba en los últimos años. En 2019, el laboratorio de patología del hospital se volvió completamente digital y utilizó pantallas de computadora para el diagnóstico en lugar de microscopios. Una vez que el laboratorio se volvió completamente digital, el equipo trabajó con Imagene, quien desarrolló un algoritmo rápido de perfiles moleculares basado en inteligencia artificial para identificar biomarcadores procesables únicamente a partir de la imagen de la biopsia digital.        

"Estamos muy orgullosos de ser parte de esta iniciativa increíblemente importante del Prof. Barshack para facilitar un programa acelerado para el diagnóstico rápido de pacientes con cáncer", dijo Dean Bitan, cofundador y director ejecutivo de Imagene. 

“Se necesita un enfoque innovador y una apertura a tecnologías nuevas y avanzadas para impulsar la investigación y la atención avanzada del cáncer. Creemos que este programa mostrará la importancia de la elaboración de perfiles moleculares rápidos dentro del flujo de trabajo clínico”.