Imágenes de microvasos por ultrasonido con IA podría mejorar detección del cáncer

La ecografía es ampliamente reconocida por su papel en el monitoreo del desarrollo fetal durante el embarazo. Sin embargo, también es una herramienta valiosa para inspeccionar masas de tejido anormales y nódulos que podrían ser cancerosos. Las máquinas de ultrasonido tradicionales a menudo fallan cuando se trata de revelar los pequeños vasos sanguíneos o microvasos que forman estos tumores. Para abordar esta brecha, los investigadores han creado una herramienta de software que mejora la resolución de las imágenes de ultrasonido. Este software de imágenes por ultrasonido de alta resolución es compatible con una variedad de máquinas de ultrasonido y promete mejorar significativamente la claridad y el detalle de las imágenes.

El software de investigación denominado imágenes cuantitativas de microvasos de alta definición (q-HDMI) fue desarrollado por investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA). Tiene la capacidad de producir imágenes 2D y 3D de alta resolución de microvasos tan pequeños como 150 micrones, aproximadamente el doble del grosor de un cabello humano. Los investigadores también desarrollaron un algoritmo que incorpora biomarcadores específicos relacionados con las características de los vasos pequeños, como la forma y el patrón. Este algoritmo clasifica las masas fotografiadas como benignas o malignas. En un ensayo clínico, el software q-HDMI, junto con inteligencia artificial (IA), identificó con éxito una masa de cáncer de mama maligno que medía sólo 3 milímetros de ancho en una mujer de 40 años. La detección temprana de masas cancerosas tan pequeñas puede ser crucial para un tratamiento exitoso.

Los investigadores ampliaron su estudio aplicando esta nueva tecnología a 521 pacientes con masas mamarias sospechosas que previamente se habían sometido a imágenes de ultrasonido tradicionales. Los resultados fueron notables: la tecnología logró una tasa de precisión de casi el 100 % para distinguir entre tumores benignos y malignos, independientemente de su tamaño. Luego, el equipo se centró en los nódulos tiroideos y evaluó a 92 pacientes. Los nódulos tiroideos son frecuentes y, a menudo, es difícil discernir entre cancerosos y no cancerosos utilizando técnicas de imagen estándar. El equipo identificó 12 nuevos biomarcadores para diferenciar entre los dos y los integró en su algoritmo de IA, que logró una tasa de precisión del 84 %. Esta es una mejora significativa con respecto a la tasa de precisión del 35-75 % de las técnicas de ultrasonido tradicionales. Los investigadores creen que su herramienta q-HDMI podría ser especialmente beneficiosa en regiones con experiencia y recursos médicos limitados, como áreas rurales y en desarrollo. También se están asociando con especialistas en cáncer para adaptar la herramienta q-HDMI para el seguimiento continuo del tratamiento del cáncer, permitiendo ajustes a las terapias individualizadas en tiempo real.

"Si podemos visualizar y capturar el microvaso en las etapas más tempranas del cáncer, podemos diagnosticarlo mejor y tratarlo antes, lo que mejora el resultado para el paciente", dijo la médica y científica Azra Alizad, MD, que se especializa en tecnología de ultrasonido para imágenes de cáncer. 

"Esta tecnología proporciona un valor cuantitativo que muestra la probabilidad de malignidad", añadió el científico en ingeniería biomédica Mostafa Fatemi, Ph.D. "Es una herramienta para extraer información de una manera que pueda resultar útil para los médicos".

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