Ha ayudado a robots a aprender a moverse en interiores y levantar pelotas del suelo. Y ha desarrollado programas informáticos para monitorizar el tráfico en las intersecciones.
Pero hoy en día, Harini Veeraraghavan, PhD, aplica su experiencia a la lucha contra el cáncer. Su laboratorio en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) lidera el desarrollo de nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de la radioterapia: enseña a las computadoras a aislar mejor los tumores y a preservar más tejido sano circundante.
En la radioterapia, donde se disparan haces de alta energía contra células cancerosas, es imprescindible un objetivo preciso. Cada milímetro importa. Sin embargo, gran parte del cuerpo humano es blando por dentro. Los órganos, especialmente en el abdomen, se mueven y cambian de forma de un día a otro y de tratamiento en tratamiento.
“En realidad, es un problema muy desafiante e interesante”, dice la Dra. Veeraraghavan, científica de informática asociada en el Departamento de Física Médica de MSK. “Estos órganos se mueven bastante. La respiración, las contracciones que mueven la comida por el sistema digestivo e incluso el agua que fluye pueden alterar su forma”.
Según ella, superar el reto de un objetivo preciso de la radiación contra el cáncer requiere desarrollar modelos informáticos con una comprensión innata de cómo los órganos pueden cambiar de forma y posición.
“Actualmente, estamos desarrollando un gemelo digital virtual que modelaría cómo se mueven los órganos abdominales de un paciente, para poder planificar mejor su tratamiento y asegurarnos de que las dosis adecuadas de radiación se administran de manera precisa en los lugares correctos”, afirma.
Cómo se está utilizando la IA para mejorar la precisión de la radioterapia
Y el abdomen no es la única zona donde se están utilizando las innovaciones de la Dra. Veeraraghavan. La investigación ya está siendo aplicada por oncólogos de radioterapia de MSK en más de 40 tipos de tejido, lo que incluye cáncer de cabeza y cuello, pulmón, páncreas, hígado y próstata, dice Joseph Deasy, PhD, jefe del Departamento de Física Médica.
La Dra. Veeraraghavan lidera un esfuerzo multidisciplinario, que incluye oncólogos de radioterapia y otros físicos, para implementar de forma segura tecnología de IA novedosa en la clínica. La tecnología se utiliza para guiar cientos de tratamientos de radioterapia que se administran cada día en MSK, lo que la convierte en un gran ejemplo del impacto positivo que la IA ya está empezando a tener en la medicina, añade el Dr. Deasy.
Nancy Lee, MD, jefa de Oncología Radioterápica de Cabeza y Cuello en MSK, afirma que los algoritmos han sido de gran ayuda en el tratamiento de pacientes con cáncer de cabeza y cuello.
En el pasado, los médicos tenían que identificar a mano los órganos de un paciente mediante escaneos de imagenología, una tarea que a menudo se asignaba a los residentes. Comenzaban con el lienzo en blanco de una tomografía computarizada o una resonancia magnética del paciente, y trazaban los contornos de los ojos, la nariz, los dientes, las glándulas salivales, etc. Este proceso de “contorneado” lleva horas.
Hoy en día, una médica como la Dra. Lee puede empezar con contornos generados por computadora y aplicar su experiencia para ajustar y refinar algunas líneas y límites, y así asegurarse de que la terapia se dirija a los tumores de forma precisa y de que se eviten tejidos sanos.
“Es como tener al mejor residente en el caso”, dice la Dra. Lee. “Si pidiera a 10 oncólogos de radioterapia que contornearan la misma imagen, habría pequeñas variaciones entre ellos, aunque todos seamos expertos. El algoritmo puede ayudarnos a ser aún más precisos, consistentes, sistemáticos y eficientes”.
Se ha demostrado que los modelos de aprendizaje profundo desarrollados en MSK superan el tipo de variabilidad diaria que puede causar que llegue radiación insuficiente o excesiva a un punto determinado. Los investigadores de MSK también están desarrollando métodos de IA para rastrear con mayor precisión cuánta radiación ha recibido hasta la fecha un tumor u órgano.
Medición de tumores con IA
Más allá de la variabilidad normal de los órganos de una persona a lo largo del tratamiento, los médicos e investigadores de MSK están aprovechando el poder de la IA para medir mejor cómo responden a los tratamientos los tumores y los ganglios linfáticos implicados, y en algunos casos proporcionar una alerta temprana de que los tumores pueden dejar de responder.
“Estas herramientas de IA nos ayudarán a optimizar el tratamiento: ya sea para mantener una terapia o cambiar a otra que sea más eficaz”, dice el oncólogo de radioterapia Puneeth Iyengar, MD, PhD. “Tradicionalmente, tendríamos que esperar meses para determinar si un tratamiento está funcionando. Ahora podemos predecir mejor la eficacia del tratamiento semanas o incluso días después de su uso”.
El método estándar para medir los cambios en el tamaño de un tumor se llama “RECIST” (Criterios de evaluación de la respuesta en tumores sólidos). Básicamente, el tamaño de un tumor se registra midiendo una línea recta a lo largo de una sección transversal del tumor en su punto más ancho en una resonancia magnética o tomografía computarizada.
Sin embargo, métodos más recientes y basados en cálculos que se están desarrollando en MSK permiten a los médicos medir el volumen de un tumor en tres dimensiones y monitorear los cambios de volumen en múltiples tumores a lo largo del tiempo.
“Es una medición mucho más sólida que reconoce que los tumores no existen solo en dos dimensiones”, dice la Dra. Veeraraghavan. “Es como determinar los cambios en el tamaño de un lago midiendo su anchura en su punto más ancho en diferentes momentos del tiempo, frente a poder saber cuántos metros cúbicos de agua está ganando o perdiendo realmente el lago”.
Los investigadores de MSK también han estado desarrollando modelos impulsados por IA para poder medir los cambios en la hipoxia tumoral mediante exploraciones de TEP estándar, en lugar de un tipo más avanzado de exploración llamado TEP con FMISO. La hipoxia tumoral se refiere a partes de un tumor con un contenido muy bajo de oxígeno: una característica distintiva de que se está volviendo más resistente a la terapia y más agresivo.
Ambos tipos de información pueden ayudar a los médicos a afinar los tratamientos de radioterapia del paciente en respuesta a los cambios y, en algunos casos, a reducir la dosis de radiación si un tumor responde bien, lo que también reduce los efectos secundarios, dice la Dra. Lee.
Estos nuevos enfoques mejorados por IA ya se están utilizando en MSK en el tratamiento de varios tipos de cáncer, lo que incluye cáncer de cabeza y cuello, pulmonar, cerebral y metastásico. Y MSK está colaborando con otras instituciones para evaluarlos en el cáncer de próstata.
“El desarrollo y la evaluación de estos nuevos enfoques es realmente un esfuerzo de equipo”, dice la Dra. Lee, “que incluye no solo a mí, a la Dra. Veeraraghavan y al Dr. Iyengar, sino también a los doctores Daniel Gomez, Helena Yu, Luke Pike y otros”.
La diferencia en MSK
Aunque la asistencia de la IA se está convirtiendo rápidamente en el estándar de la industria en radiología, MSK destaca tanto por la sofisticación e innovación de sus modelos de IA como por la experiencia humana con la que se asocia, señala la Dra. Veeraragavan.
La Dra. Veeraraghavan recibió dos subvenciones de investigación R01 (el estándar de oro para la investigación financiada federalmente) por un total de más de 4 millones de dólares para desarrollar aún más el uso de la IA en oncología radioterápica por parte de MSK.
La primera subvención, del Instituto Nacional del Cáncer, tiene como objetivo desarrollar nuevas herramientas de IA contra el cáncer pulmonar al ofrecer menos toxicidad por radiación para los pacientes y tratar con mayor precisión los tumores situados en zonas de difícil acceso
La segunda, del Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería y codirigida por la física asociada de MSK Neelam Tyagi, PhD, es desarrollar un enfoque de “gemelo virtual digital” para modelar órganos abdominales y cuantificar dosis de radiación.
“Juntas, estas herramientas de IA ofrecerán conocimientos sin precedentes sobre el cáncer de cada persona para ayudar a guiar las decisiones de radioterapia”, afirma la Dra. Veeraraghavan.
Fundamentos de la inteligencia artificial
- Algoritmo: Un conjunto de instrucciones que una computadora utiliza para resolver un problema o realizar una tarea.
- Inteligencia Artificial (IA): Permite a los programas aplicar razonamientos complejos para hacer predicciones a partir de datos.
- Aprendizaje profundo: Un tipo de IA entrenada con redes neuronales, que se basan en modelos del cerebro humano. Capaz de encontrar y aprender patrones que no se le pidió específicamente buscar.
- IA generativa: Puede crear imágenes, palabras y otros contenidos que se asemejan a obras creadas por humanos. Incluye programas de IA populares como ChatGPT, Midjourney y DALL-E.
- Aprendizaje automático: Algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones e ideas a partir de los datos. A veces se usa como sinónimo de “IA”.
La investigación de la Dra. Lee recibe un apoyo filantrópico esencial de la comunidad de donación de MSK, lo que incluye a James y Diane Rowen y Nancy y Howard Marks.
El Dr. Deasy ocupa la dirección de Enid A. Haupt en Física Médica.