El VHIO desenvolupa SALSA, una nova eina d’intel·ligència artificial per analitzar tumors hepàtics de forma automatitzada i precisa

Investigadors del Grup de Radiòmica del Vall d’Hebron Institut d’Oncologia (VHIO), liderat per la Dra. Raquel Pérez-López, han desenvolupat SALSA (Sistema per a la Segmentació i Detecció Automàtica de Tumors Hepàtics per les seves sigles en anglès), una eina basada en aprenentatge profund d’Intel·ligència Artificial, capaç de detectar i segmentar tumors hepàtics de forma precisa i totalment automatitzada. Els resultats d’aquest treball s’han publicat a la revista Cell Reports Medicine.

Biomarcadors d’imatge mèdica

Les imatges mèdiques com les de la tomografia computada (TC) proporcionen informació als professionals per fer el diagnòstic, planificar una cirurgia curativa o avaluar la resposta al tractament dels tumors.

“No obstant això, delinear amb precisió els tumors per conèixer-ne el volum (és a dir, dibuixar els contorns tumorals) planteja reptes pràctics i, sovint, suposa un coll d'ampolla en nombrosos projectes de recerca i aplicacions clíniques que impliquen l’avaluació volumètrica de malalties, ja que no només requereix molt de temps, sinó que també és propens a la variabilitat entre diferents observadors i dins d’un mateix observador”, explica la Dra. Raquel Pérez-López, cap del Grup de Radiòmica del VHIO i investigadora sènior de l’article acabat de publicar a Cell Reports Medicine. “Per superar aquests reptes, vam decidir desenvolupar una eina de delineació totalment automatitzada que pogués ser transformadora, millorant la precisió en la detecció de tumors i l’avaluació del volum”.

El càncer hepàtic, un repte clínic

L’equip de radiòmica va decidir començar pel càncer hepàtic que representa un repte per a la salut. Els tumors hepàtics primaris, com el carcinoma hepatocel·lular i el colangiocarcinoma, acostumen a  diagnosticar-se en estadis avançats, amb opcions de tractament limitades i un pronòstic desfavorable. A més, el fetge és un òrgan comú de metàstasi d’altres càncers primaris, el que impacta significativament en el pronòstic del pacient.

Milers d’imatges per entrenar SALSA

“Per desenvolupar SALSA vam utilitzar el model de segmentació d’Intel·ligència Artificial ja existent nnU-Net i vam introduir les dades obtingudes de 1.598 tomografies computades (TACs) de 4.908 tumors hepàtics primaris o metastàtics per a  entrenar la nostra eina” explica Maria Balaguer-Montero, investigadora predoctoral del Grup de Radiòmica del VHIO i primera autora de l’article.

Un cop entrenada amb milers d'imatges, SALSA va demostrar una precisió superior en la identificació de tumors i la quantificació de volum tumoral, superant els models considerats més avançats fins ara i amb un criteri coincident amb la interpretació de les imatges mèdiques per part de radiòlegs experts. L'eina també ha estat validada amb quatre bases de dades independents de tumors hepàtics. “SALSA va demostrar una precisió de detecció a nivell de pacient superior al 99% i del 82% aproximadament a nivell de lesió, a les cohorts de validació externa” afegeix la investigadora.

"En conclusió, SALSA aconsegueix la identificació i la delimitació precises i automatitzades de tumors hepàtics en imatges de tomografia computada facilitant una quantificació més precisa de la càrrega tumoral, un factor crucial en el pronòstic i el tractament del càncer, sense necessitat d'intervenció manual" afirma la Dra. Pérez-López. “La seva validació en diverses cohorts de prova i externes destaca l'eficàcia i la fiabilitat de SALSA, igualant, i fins i tot superant, la precisió dels radiòlegs experts".

Identificar biomarcadors de resposta a tractament a través d’imatges mèdiques

Un dels objectius del Grup de Radiòmica és desenvolupar eines basades en l’anàlisi d’imatges mèdiques per avaluar la resposta al tractament dels pacients amb càncer tenint en compte diversos biomarcadors d’imatge del tumor com la volumetria, la densitat o la textura dels tumors. Aquesta informació més precisa pot servir de guia per a la presa de decisions clíniques que siguin significatives per al benefici dels pacients amb càncer.

“Els estàndards actuals per avaluar la resposta dels pacients al tractament són limitats. Es mesura el diàmetre del tumor, en 2D, sense tenir en compte el volum, i en el cas de les metàstasi s’avaluen únicament dos tumors per òrgan i un màxim de cinc lesions per pacient” diu la Dra. Raquel Pérez-López.

"SALSA podria ser útil per al maneig de pacients amb càncer de fetge, permetent mesurar paràmetres com el volum tumoral total, la densitat o la textura dels tumors per avaluar si els pacients estan responent o no al tractament i facilitar la presa de decisions terapèutiques amb potencial benefici per als pacients" conclou.

Aquesta investigació ha estat possible gràcies al suport de la Fundació CRIS Contra el Càncer, la Fundació FERO i la Fundació “la Caixa” que financen a través de diverses iniciatives la investigació del Grup de Radiòmica del VHIO.