Felix 2.0 mejora los éxitos de la inteligencia artificial para la detección temprana

Uno de los santos griales de la investigación del cáncer de páncreas es encontrar formas de detectar la enfermedad antes de que inicie su diseminación letal.

A medida que la inteligencia artificial (IA) entra en el campo de la atención médica, un área que se está explorando seriamente es su papel en la detección temprana de enfermedades como el cáncer de páncreas. Un estudio ambicioso de Johns Hopkins llamado Felix Project (Felix) ha estado estudiando el papel de la IA en la detección temprana para ayudar a los profesionales clínicos y a los investigadores a frenar esta enfermedad.

Felix es un estudio de investigación de aprendizaje profundo plurianual que comenzó en 2016 y se inspira en la serie Harry Potter y en la caprichosa poción mágica llamada Felix Felicis. Su objetivo es determinar si se pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar en la interpretación de las tomografías de páncreas. En otras palabras, ¿podría la IA detectar lesiones cancerosas que de otro modo un radiólogo pasaría por alto? De ser así, más pacientes tendrían la oportunidad de someterse a cirugía, que actualmente es la única cura posible de la enfermedad.

Felix se actualiza

Felix se está actualizando con el apoyo de la Lustgarten Foundation, que financió el proyecto en sus inicios, Johns Hopkins Medicine y un nuevo participante: Microsoft AI for Good Lab. Es un sueño hecho realidad para el director del proyecto, el Dr. Elliot K. Fishman. “Es realmente una colaboración increíble”, afirma Fishman, profesor de radiología y ciencias radiológicas de Johns Hopkins Medicine (Baltimore, Maryland). “La cantidad de recursos de los que disponemos en la actualidad para mejorar nuestra forma de trabajar no tiene precedentes. Es una auténtica victoria”.

Con los increíbles y rápidos avances de la IA y la tecnología informática en general, los recursos tecnológicos de Microsoft AI for Good Lab son esenciales para el éxito del proyecto. “No es que tengamos a una persona de Microsoft para ayudarnos, sino que contamos con todo un equipo de científicos informáticos que pueden ayudarnos a resolver un problema y recomendarnos mejores formas de hacer algo”, explica Fishman. “No forman parte de este proyecto para ganar dinero. Su objetivo es ayudar a las organizaciones a resolver desafíos globales y trabajar en problemas científicos difíciles. Es realmente sorprendente”.

Las estadísticas sombrías asociadas al cáncer de páncreas son algo que impresionó a Juan M. Lavista Ferres, vicepresidente corporativo y jefe científico de datos del laboratorio AI for Good de Microsoft. “Sabía que el cáncer de páncreas era una enfermedad difícil de tratar, pero al principio desconocía que al menos una de las razones era que resultaba tan difícil diagnosticarlo a tiempo”, afirma. “Eso me impactó mucho. Y esperemos que, al combinar la increíble experiencia de estos especialistas en cáncer de páncreas y nuestra experiencia en Microsoft, podamos cambiar eso”.

El equipo se reúne periódicamente, por lo general dos veces al mes, para ponerse al día sobre la situación de los distintos proyectos e intercambiar ideas. “No exagero cuando digo que disfruto estas reuniones”, afirma Andrew Rakeman, Ph.D., vicepresidente de investigación de Lustgarten. “El compromiso y entusiasmo por el proyecto son realmente palpables. Todos los miembros de este equipo están decididos a hacer que esto funcione por el bien de los pacientes, la mayoría de los cuales reciben el diagnóstico demasiado tarde para operarse. Así que sería increíble que más personas se sometan a cirugía, para darles la oportunidad de tener una vida más larga e incluso una cura”.

Datos prometedores

Desde sus inicios hasta ahora, Felix se ha visto continuamente impulsado por algunos datos notables. Por ejemplo, se calcula que cada año se realizan decenas de millones de imágenes abdominales mediante tomografías computarizadas en EE. UU. para detectar diferentes problemas gastrointestinales. Pero, a veces, los casos de cáncer de páncreas no se detectan inicialmente en estas imágenes. Al “entrenar” a la computadora para que reconozca incluso los cambios más sutiles del páncreas, los cuales pueden ser indetectables para el ojo humano, “se detectarán más casos de cáncer de páncreas en estadio temprano”, afirma Fishman. Se calcula que alrededor del 40 por ciento de las tomografías computarizadas con un tumor lo bastante pequeño como para extirparlo quirúrgicamente, generalmente de 2 cm o menos, no se detectan cuando se evalúan inicialmente las exploraciones de un paciente. “Si llegáramos siquiera al 10 por ciento de detección, salvaríamos miles de vidas”, agrega.

Con una serie de algoritmos de Felix, Fishman y su equipo descubrieron que Felix puede reconocer lesiones pancreáticas a partir de imágenes de tomografías computarizadas sin intervención humana. “Nuestros algoritmos nos ofrecen una tasa de precisión superior al 90 por ciento en la identificación de lesiones de cáncer de páncreas”, afirma Fishman. “Ahora estamos ampliando nuestros datos y haciendo pruebas en otros 2500 casos. Estos son los casos más difíciles. Y en estos casos, también tiene un 90 por ciento de precisión. Eso significa que, si se toma el caso promedio, nuestras cifras pueden ser mucho más altas”.

Perfeccionamiento y ampliación de Felix 2.0

Felix 2.0 es un proyecto ambicioso que aborda muchas otras cuestiones. Por ejemplo, el equipo espera probar la capacidad de la IA para predecir la etiología y agresividad de las lesiones quísticas pancreáticas, algunas de las cuales pueden conducir a la aparición del cáncer de páncreas.

También quieren desarrollar mejores técnicas radiómicas para la detección precoz del cáncer de páncreas. La radiómica es un método que extrae un gran número de características de las imágenes médicas mediante algoritmos de caracterización de datos.

El equipo también espera desarrollar técnicas para distinguir diversos tipos de lesiones y su riesgo de malignidad. Estos son solo algunos de los objetivos del proyecto.

Pero uno de los objetivos más importantes del equipo es asegurarse de que los médicos de todo el mundo puedan utilizar las tecnologías desarrolladas. “Para nosotros es muy importante que el programa sea fácil de usar y de entender y, por supuesto, que inspire confianza a los usuarios. Eso significa que no puede tener ninguna falla”, explica Fishman. El plan es que el software funcione en segundo plano, ayudando al radiólogo a identificar algo sospechoso y diciéndole dónde debe mirar exactamente.

“Si funciona como creemos, es posible que Felix pueda cambiar el cáncer de páncreas y convertirlo en una enfermedad más tratable para muchos pacientes”, afirma Fishman. “Podría cambiar el tratamiento convencional. Podría salvar vidas. Decir que estoy entusiasmado con esa perspectiva es poco”.