Los patólogos utilizan el microscopio para ver si una persona tiene signos de cáncer, pero incluso los mejores expertos a menudo tienen problemas para estar de acuerdo sobre lo que ven. Pero esta rutina de 80 años de edad, pudo por fin recibir un impulso de un nuevo software que detecta miles de características celulares vinculadas a la supervivencia de los pacientes.

La patología es una rama de la medicina que se encargada del estudio de las enfermedades en su más amplio sentido. Y desde principios del siglo XX  ha cambiado muy poco la forma como analizan y evalúan las muestras de tejido canceroso para conocer la severidad, la extensión y la predicción de la sobrevivencia que tienen un paciente contra el cáncer.

Estos análisis requieren que un patólogo examine las muestras en un microscopio y las clasifique de acuerdo a escalas desarrolladas hace ochenta años. Esta clasificación o estadificación califica el tipo y severidad de la enfermedad y con esta información se calcula el pronóstico y tratamiento que debe recibir el paciente.

Ahora este campo de la patología podría cambiar gracias a un nuevo software desarrollado por científicos de la Universidad de Stanford. El nuevo programa, llamado Computational Pathologist o C-path, puede analizar un tumor y predecir su progresión con más precisión que los ojos de un patólogo.

El software puede escanear imágenes microscópicas del tejido canceroso y analizar más de 6.000 características del cáncer para predecir la supervivencia del paciente.

Dr. Andrew Beck responsable de la investigación dice: “Los patólogos están entrenados para analizar y evaluar estructuras celulares específicas de importancia clínica conocida, sin embargo, algunos tumores contienen innumerables características adicionales cuya importancia clínica hasta ahora no ha sido evaluada”.

El nuevo software, dice el investigador, puede analizar 6.642 de esos factores y determinar cuáles son los más importantes para predecir la supervivencia.

Entre los factores estructurales identificados por el programa los científicos descubrieron que ciertas características de las células que rodean a un tumor, el estroma, son mucho más importantes de lo que hasta ahora se había pensado en la predicción de la supervivencia.

Tal como señala el doctor Beck, esto demuestra que el cáncer es un “ecosistema” y que en el “microambiente” que rodea a un tumor puede haber información clínica muy importante para la prognosis de la enfermedad.

El nuevo programa, afirman los científicos, podría ser una herramienta muy valiosa en áreas de países en desarrollo donde los laboratorios y patólogos son escasos y donde podría mejorarse el diagnóstico y tratamiento de cáncer de millones de personas.

Estamos muy contentos con esta tendencia en el campo de la salud por los sistemas computacionales como el C-Path y Watson de IBM que tiene el potencial para analizar y aprender de una vasta cantidad datos con el fin de hacer los diagnósticos y tratamientos más precisos.

Fuente: Science Translational Medicine 

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