Los tumores epiteliales t\u00edmicos (TET) son neoplasias malignas poco frecuentes\u00a0que se originan en las c\u00e9lulas epiteliales del timo y representan las neoplasias m\u00e1s comunes del mediastino anterior. Estas patolog\u00edas\u00a0plantean importantes desaf\u00edos diagn\u00f3sticos debido a sus patrones histol\u00f3gicos heterog\u00e9neos y a la considerable variabilidad interobservador en su clasificaci\u00f3n.Dada la naturaleza agresiva … \n <\/p>\n
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Los tumores epiteliales t\u00edmicos (TET) son neoplasias malignas poco frecuentes\u00a0que se originan en las c\u00e9lulas epiteliales del timo y representan las neoplasias m\u00e1s comunes del mediastino anterior.<\/strong> Estas patolog\u00edas\u00a0plantean importantes desaf\u00edos diagn\u00f3sticos debido a sus patrones histol\u00f3gicos heterog\u00e9neos y a la considerable variabilidad interobservador en su clasificaci\u00f3n.<\/p>\n Dada la naturaleza agresiva <\/strong>de estos c\u00e1nceres, un diagn\u00f3stico preciso es crucial para guiar las decisiones de tratamiento, ya que una clasificaci\u00f3n err\u00f3nea puede llevar a que los pacientes no reciban la atenci\u00f3n m\u00e1s adecuada.<\/p>\n Al respecto,\u00a0un equipo de investigadores de la Universidad de Chicago (EEUU) ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial\u00a0 que podr\u00eda ayudar a los pat\u00f3logos a diagnosticar con mayor precisi\u00f3n<\/strong> dichas neoplasias, tal como se expone en la revista ‘Annals of Oncology’.<\/p>\n \u00abSe trata de un tipo de c\u00e1ncer muy raro, por lo que muy pocos especialistas en el mundo est\u00e1n capacitados para diagnosticarlo y tratarlo\u00bb, seg\u00fan la
El equipo recurri\u00f3 a la IA y la patolog\u00eda digital<\/strong>. Entrenaron un modelo computacional para reconocer patrones en im\u00e1genes microsc\u00f3picas de tumores de 119 pacientes con TET, ense\u00f1\u00e1ndole esencialmente al modelo c\u00f3mo se ven los diferentes subtipos de TET. Las im\u00e1genes proven\u00edan del Programa Atlas del Genoma del C\u00e1ncer (TCGA), un gran conjunto de datos sobre c\u00e1ncer de acceso p\u00fablico en el que las clasificaciones de subtipos han sido confirmadas por pat\u00f3logos expertos.<\/p>\n \u00abB\u00e1sicamente, creamos una herramienta que, en manos de un pat\u00f3logo no experto, es capaz de diagnosticar correctamente el 100% de los carcinomas t\u00edmicos y superar los diagn\u00f3sticos realizados por personas sin experiencia\u00bb, explic\u00f3\u00a0 la Dra.Garassino.\u00a0\u00a0La herramienta clasific\u00f3 los subtipos de TET con alta precisi\u00f3n en general, y fue especialmente eficaz para identificar los carcinomas t\u00edmicos, el subtipo m\u00e1s agresivo.<\/p>\n Los datos del mundo real indican que la clasificaci\u00f3n histol\u00f3gica err\u00f3nea sigue siendo un problema<\/strong> persistente con consecuencias cl\u00ednicas directas, lo que respalda la adopci\u00f3n de procedimientos de diagn\u00f3stico estandarizados.<\/p>\n Un desaf\u00edo pendiente es que su modelo actual se entren\u00f3 con datos que utilizaron procedimientos de laboratorio e imagenolog\u00eda similares. Las diferencias en la preparaci\u00f3n y el escaneo de las muestras microsc\u00f3picas en los distintos hospitales pueden afectar la apariencia de los tumores<\/strong> en las im\u00e1genes.\u00a0\u00abPor lo tanto, en el futuro, planeamos ampliar el algoritmo para que pueda corregir dichas diferencias, lo que har\u00e1 que la herramienta sea a\u00fan m\u00e1s \u00fatil\u00bb, concluy\u00f3 dicha experta.<\/p>\n
\nautora principal, la Dra. Marina Garassino<\/strong>, profesora de Medicina en la Universidad de Chicago.<\/p>\n
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