Científicos de la Universidad de Cambridge desarrollaron una inteligencia artificial (IA) capaz de detectar 13 tipos diferentes de cáncer con una precisión del 98%. La investigación que fue publicada en la revista Biology Methods and Protocols, es un avance significativo que ayudaría no solo a los pacientes sino a los profesionales a tratar mejor esta enfermedad.
La IA, por ahora puede ser utilizada en la práctica clínica para identificar rápidamente varios tipos de cáncer a partir de muestras de ADN. Inicialmente los científicos utilizaron datos de metilación del ADN, un tipo de modificación química que puede influir en la expresión génica y que está a menudo alterada en las células cancerosas.
Los datos fueron extraídos del repositorio de The Cancer Genome Atlas (TCGA), proporcionando un total de 6224 muestras de 13 tipos diferentes de cáncer para el entrenamiento y la validación del modelo.
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El modelo principal empleado fue XGBoost, una técnica avanzada de aprendizaje automático basada en árboles de decisión potenciados en gradiente. Este es conocido por su capacidad para manejar conjuntos de datos desequilibrados y su alta precisión en tareas de clasificación.
En este caso, se entrenaron 13 modelos binarios, uno para cada tipo de cáncer, así como un modelo multicategoría capaz de clasificar entre los 13 tipos de cáncer y los tejidos normales.
¿Cómo sería su aplicación?
La implementación de esta tecnología en entornos clínicos tiene el potencial de revolucionar la forma en que se detecta el cáncer. La detección temprana es crucial para mejorar las tasas de supervivencia y reducir la necesidad de tratamientos invasivos en etapas avanzadas.
Al identificar el cáncer en sus primeras etapas, los médicos pueden intervenir más rápidamente, proporcionando tratamientos más efectivos y personalizados.
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Además, los patrones de metilación del ADN identificados por la IA pueden ofrecer nuevas perspectivas sobre la biología del cáncer, abriendo la puerta a investigaciones adicionales sobre la carcinogénesis y el desarrollo de terapias más avanzadas.
La capacidad de esta IA para adaptarse a datos heterogéneos también sugiere que podría ser aplicable a una amplia gama de contextos clínicos, mejorando su utilidad y accesibilidad global.
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